协同过滤推荐算法专利综述

在信息化爆炸的时代,面对海量信息人们往往无法快速确定自己真正需求的信息,推荐系统及其相应的推荐算法应运而生,协同过滤推荐算法的出现标志着推荐系统的产生。协同过滤算法包含基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法,能够实现个性化推荐、处理复杂的非结构对象、新异兴趣的发现,且随着时间推移性能提高、自动化程度高。     

基于交互历史的三维家居个性化推荐与虚拟展示

为了满足家居设计的个性化需求,将个性化推荐算法引入移动交互式三维家居个性
化设计系统中,提出了基于交互历史的协同过滤推荐算法. 首先,分析了用户的历史交互行
为,构建了一个新的用户兴趣度量度模型,将用户的交互行为转换成用户兴趣度矩阵. 然后,
综合考虑了家具单品的时效性和资源关联特性,并将这两种特性引入协同过滤推荐算法的生
成推荐过程中,以提高推荐质量. 最后,将系统推荐的家具单品应用到三维虚拟家居设计场景
中,通过对场景个性化编辑与虚拟展示,完成家居的个性化设计. 实验结果表明,该方法是可
行的,能有效提高推荐质量,具有较好的用户体验和视觉效果.     

融合双聚类技术的新型协同过滤算法

针对传统协同过滤算法因未考虑用户与项目之间的对偶性而产生的数据稀疏问题,提出一种基于双聚类技术和Top-n推荐技术的新型协同过滤算法:通过同时对行之间和列之间进行聚类,可以对用户和项目之间的相似性进行辨识,从而确定二者的分组信息;利用Top-n算法快速、精确地搜索出最佳的服务推荐.为了验证所提方法的有效性,在网络服务数据集上进行了相关实验.实验结果表明提出的方法能够在存在稀疏数据的情况下为用户提供有效的推荐,提高网络服务推荐的搜索精确性,提升CPU的有效利用率,并大幅度增强了算法的鲁棒性.     

基于用户和项目的双视角协同过滤推荐方法

传统的协同过滤推荐方法存在单视角信息利用不足、预测精度不高、对数据稀疏性敏感等问题,为此提出同时考虑相似用户和相似项目的双视角协同过滤推荐方法.根据辩证的思想,利用项目内部因子和外部因子生成项目融合相似度,有效度量了项目相似性和用户相似性,并解决了双视角协同过滤推荐方法对数据稀疏性敏感的问题.在标准数据集上多次进行的实验表明,基于用户和项目的双视角协同过滤推荐方法优于多个典型的协同过滤推荐方法.     

基于项目特征分类与填充的协同过滤算法研究

网络化与信息化社会具有信息海量化和用户需求个性化的特点,如何通过有效手段过滤掉与目标用户不相关的信息,筛选出对用户有用、能满足用户需求的信息成为信息研究领域的重要课题。本文针对协同过滤中存在的评分数据稀疏性与推荐准确度问题,提出了一种基于项目特征值分类与空缺元素填充的协同过滤算法。实验结果表明,改进的协同过滤算法能有效的缓解评分数据稀疏性对推荐结果的负面影响,在一定程度上提高了推荐的准确度。     

基于关联规则的电子商务推荐系统研究

电子商务网站可以使用推荐系统分析客户的消费偏好,向每个客户具有针对性地推荐商品．推荐系统在帮助了客户的同时也提高了顾客对商务活动的满意度．本文首先对基于关联规则的推荐系统的相关知识进行了讨论,提出基于项目支持度的关联规则推荐算法,并通过实验验证该算法的可行性．在此基础上对基于关联规则推荐系统的结构进行了研究．     

基于混合神经网络的协同过滤推荐模型

数据稀疏性是推荐系统中严重影响推荐结果准确性的重要因素之一.针对数据稀疏性提出了融合卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）和降噪自编码（denoisingauto-encoder,DAE）神经网络混合的神经网络评分预测模型（convolutional-denosing autoencoder,CDAE）对用户未评分项目进行预测评分，从而解决数据稀疏性问题.首先将向量化后的用户评论数据通过卷积神经网络训练得到用户特征向量矩阵，其次将用户特征向量矩阵作为降噪自编码神经网络的初始权重，结合用户评分数据经过降噪自编码神经网络训练，得到用户-项目预测评分，然后在此基础上进行基于用户的协同过滤推荐.最后使用movielens-1M实验数据集对比验证了提出的混合神经网络协同过滤推荐（convolutional-denosing autoencoder collaborative filtering,CDAECF）模型.实验证明，所提出的CDAECF模型能够有效地结合隐性反馈和显性反馈数据，具有较高的推荐准确率.     

基于社团主题的领域相关推荐算法

传统的协同过滤方法假设相似的用户有着相似的偏好,然而在不同的消费领域用户往往表现出不同的特征.此外,由于用户评价矩阵的稀疏性,使得相似用户的寻找极为困难.针对上述问题,该文提出了基于社团主题的领域相关推荐算法.首先,提出了一种包含社会网络,用户对商品的评价记录和项的分类三类信息的推荐框架.然后,分别提出了专家指导的主题模型和社会网络约束的主题模型.最后,对这两种模型进行综合,提出了统一推荐模型.实验表明,该文提出的方法具有较好的预测准确性,其性能明显优于其他相关算法.     

推荐系统中的协同过滤推荐技术研究

随着移动互联网的进步和信息量的急剧增长,信息过载使得用户获取需求信息更加困难。由于推荐系统可以较好地解决信息过载问题,因而被广泛应用于各种移动网络平台。在推荐系统中,应用最为广泛和成功的一种技术是协同过滤推荐。本文首先介绍了协同过滤推荐技术的原理、分类和存在的问题,然后简要概括了评价推荐系统是比较常用的评估方法,并对进一步需要研究的问题进行总结。     

推荐系统中的协同过滤推荐技术研究

随着移动互联网的进步和信息量的急剧增长,信息过载使得用户获取需求信息更加困难。由于推荐系统可以较好地解决信息过载问题,因而被广泛应用于各种移动网络平台。在推荐系统中,应用最为广泛和成功的一种技术是协同过滤推荐。本文首先介绍了协同过滤推荐技术的原理、分类和存在的问题,然后简要概括了评价推荐系统是比较常用的评估方法,并对进一步需要研究的问题进行总结。     

空间关系辅助的面向对象建筑物提取

根据高分辨率影像的特点提出一种采用面向对象的建筑物提取方法. 该方法以影像对象为处理单元,利用其丰富的光谱、形状以及隐含在影像中的深层空间语义关系等信息进行分类,然后结合空间关系特征对分类结果进行优化,并使用均值滤波对类别边缘进行修正. 实验表明,基于面向对象的方法能比较完整地提取出建筑物对象,且空间关系辅助能进一步提高建筑物提取的精度.     

多传感器融合四旋翼协同控制算法及其实现

针对四旋翼无人机定点悬停控制,从应用层面提出了多传感器数据融合方案,设计了相应的协同控制算法.在飞行器整体硬件架构基础上分析量测系统的各个传感器,对于姿态测量通道提出卡尔曼滤波算法,对于高度测量通道提出互补滤波算法,对于水平位置测量通道提出双传感器融合算法.基于四旋翼无人机的状态空间及其小扰动线性化模型,设计了与之相结合的协同控制算法并进行仿真.最后在物理平台上对设计的算法进行验证,表明多传感器融合与协同控制相结合的方法能有效提高四旋翼无人机的定点悬停精度.     

渐消递推滤波辅助光谱分析：最佳自适应算法

研究了Ｋａｌｍａｎ渐消递推最佳滤波辅助光谱辨析。基于Ｋａｌｍａｎ滤波达到最优时其新息序列互不相关的性质，提出了一种新的渐消滤波─—最佳自适应算法。通过在线自适应地调整遗忘因子从而使滤波（器）在存在模型误差或受到外扰时仍保持收敛性和最优性。用于重叠峰的辨识，能取得更好效果。     

一种基于博弈论的D2D通信中继选择算法

在设备终端直通D2D（device-to-device）通信中，当源节点与目的节点间的距离过大时，会出现通信质量差、通信过程中断概率大的问题，为此提出了一种基于博弈理论的D2D通信中继选择的算法.首先基于距离损耗限定了中继的位置区域；然后考虑到能量过低会造成通信中断的问题，分析了候选中继节点的转发能力，通过筛选得到候选中继集合；随后考虑到节点间的社交关系，分析了通信的中断情况；最后利用博弈理论选择出最优中继节点进行数据传输.仿真结果表明：与随机选择算法和基于信道状态信息的最优中继选择算法相比，所提算法有效提高了D2D通信的覆盖率，降低了通信链路的中断概率，提高了系统的整体吞吐量，进而提升了中继系统的稳定性.     

“再用式”软件开发方法

笔者根据当前软件开发的现状,提出了一种在保证当前开发质量及效率的前提下,还能让以后的软件开发人员重用已开发软件资源的“再用式”软件开发方法.该方法结合了面向对象及快速原型法的优点:针对软件开发中的需术多变性,用快速原型法进行需求分析,在后续的开发中,以面向对象为基础,用各种“级别”不同的可重用软部件组装系统,在对软部件不断的创建(只在没有所需部件时才创建)、重用及组合中完成系统的开发.这种方法可以有效地提高软件的整体开发效率.文中最后对该方法的进一步研究方向进行了探讨.     

认知无线电中基于可信度的感知节点集选择

联合谱感知虽然可提高系统的感知性能,但随着感知节点数目的增加,系统资源的占用越来越多,系统传输 效率下降. 该文详细分析了联合谱感知方法的感知性能,得到感知节点集感知性能与感知节点数目和平均接收信噪比之 间的关系,在此基础上给出一种感知节点集的选择方法. 针对认知网络中可能存在的不可信节点对感知节点集选择方法 的影响,提出可有效剔除不可信节点的可信度检测方法. 综合上面两种方法,提出了基于可信度的感知节点集选择算法, 在进行感知节点集选择的同时可有效剔除不可信节点,有效地保证了所选节点集的感知性能. 仿真结果验证了算法的有 效性和可靠性.     

基于对象的代码生产的设计与实现

在面向对象的软件思想的基础上,将代码作为一种对象进行相应的结构分析,并针对这种线性对象的结构进行类DOM处理,使之成为可以操作的对象．结合软件编码过程的特点,基于这种对象建立相应的生产流程和模型,以提高软件生产的质量和速度．并使用Java语言给出了主要的实现．     

考虑SAR图像导航量测特性的SAR/INS组合导航非线性滤波

SAR/INS组合导航系统中,当SAR量测输出时间间隔较长时,惯性导航得不到及时修正,系统将具有较强的非线性特性,导致常规卡尔曼滤波算法的精度受到影响甚至滤波发散. 为了提高组合导航的精度,该文结合惯性导航系统的非线性模型,设计基于无迹卡尔曼滤波(UKF)解决非等间隔量测修正的SAR/INS组合导航非线性滤波算法,并通过协方差分析对比研究常规卡尔曼滤波和该文算法的性能. 仿真结果验证了该文算法具有更高的精度.