融合隐性社交网络社团划分和协同过滤的推荐算法

协同过滤算法是个性化推荐系统中广泛使用的经典算法。针对传统协同过滤算法存在的相似度计算不准确、可扩展性差等问题,设计了一种融合隐性社交网络社团划分和协同过滤的推荐算法ICDCF。该方法将用户对项目的共同兴趣视为社交关系。首先用考虑了用户隐性关系的改进的Jaccard相似系数衡量用户间的社交关系强弱,以用户为顶点、以用户相似度为连边的权值,构建无向加权的隐性社交网络;然后基于隐性社交网络,用谱聚类思想对用户进行社团划分;最后在社团内实施基于用户的协同过滤推荐。该方法可以避免协同过滤推荐阶段因共同评分项目少而导致的相似度计算不准确问题,同时可以减少搜索近邻的计算量,提高时间效率。在数据集MovieLens-100K和FilmTrust上的实验结果体现了ICDCF算法在推荐准确性和可扩展性方面的优势。     

基于社交关系和条件补全的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤算法中存在数据稀疏、数据冗余和算法效率低等问题,提出一种基于社交关系和条件补全的协同过滤推荐算法.该算法将社交关系数据应用到矩阵补全过程中,减小原始矩阵的稀疏度,同时提高补全数据的精确度;在项目相似性计算时,条件性地选择参与计算的向量数据,减少数据的冗余度,并降低算法的时间复杂度.实验结果表明,改进算法的推荐准确率明显提高.     

TLRank:一种新的社会化协同排序推荐算法

已有的社会化协同排序推荐算法的研究只是简单地融入用户的社交网络信息,没有考虑用户之间社会化信任网络的传递性;同时,该推荐算法的性能面临数据高度稀疏性问题的挑战.为了进一步解决这些问题,在传统的协同排序推荐算法(ListRank, List-wise Learning to Rank)和最新的社会化协同过滤算法(TrustMF, Social Collaborative Filtering by Trust)的基础上,提出了一种新的社会化协同排序推荐算法(TLRank),融合均高度稀疏的用户的显式评分数据和社会化信任网络数据,以进一步增强协同排序推荐算法的性能.实验结果表明:在各个评价指标下,TLRank算法的性能均优于几个经典的协同排序推荐算法,且复杂度低、运算时间与评分点个数线性相关;TLRank算法的推荐精度高、可扩展性好,适合处理大数据,可广泛运用于互联网信息推荐领域.     

融合社交网络信息的协同过滤方法

针对目前协同过滤方法存在的数据稀疏性、冷启动以及未能有效利用用户社交网络信息提高推荐质量等问题,提出一种融合用户社交网络信息的协同过滤方法,该方法以矩阵分解推荐模型为核心,可综合集成目标用户个人偏好以及社交网络中的关系用户偏好特征信息做出推荐.通过设计相应的推荐方法,并基于梯度下降法对用户以及商品特征矩阵的求解进行了优化运算.相关实验结果表明融合社交网络信息可在一定程度上提高协同过滤的推荐准确度以及缓解数据稀疏性、冷启动问题.     

基于人工智能的社交网络用户行为数据周期推荐算法

为提高社交网络个性化服务质量,研究数据周期推荐算法的重大意义,针对传统推荐算法相似度计算准确率不高,导致推荐结果精度低、召回率低和耗时长等问题,提出一种基于人工智能的社交网络用户行为数据周期推荐算法。首先依据用户行为建立评分矩阵,利用皮尔逊相关系数计算评分矩阵评分值与网络行为数据相似度,依据计算得出的相似度以协同过滤为核心来检出需要推荐的社交网络用户数据内容,其次利用Top-N法生成用户邻居集,最后实现社交网络用户行为数据内容周期推荐。实验测试结果表明,所提算法的相似度计算准确率较高,网络用户行为数据周期推荐结果精度可高达97.2%,且推荐结果召回率高、耗时低,提高了社交网络个性化服务质量。     

基于随机游走和聚类平滑的协同过滤推荐算法

协同过滤是电子商务推荐系统中被广泛采用的技术,然而数据稀疏性会影响协同过滤的推荐质量.本文针对数据稀疏问题提出一种基于随机游走和聚类平滑的两阶段协同过滤推荐算法.离线阶段:计算项目间相关性,提出了一个新的方法即通过加权累加各步转移概率对项目间相关性进行描述.根据得到的项目相关性矩阵对项目聚类,利用聚类信息对未评分数据进...     

基于特定群体兴趣的混合个性化推荐算法

个性化推荐服务能够为网络用户提供针对兴趣偏好的推荐项目资源,现已被成熟地运用到网站导航、数字化图书馆检索系统、电子商务以及搜索引擎等领域.在研究有关推荐技术以及混合方式后,提出一种基于特定群体的混合推荐算法,其紧密结合了模糊聚类与两种协同过滤技术.实验结果表明,该算法不仅有效地解决了数据集的稀疏性问题,而且在一定程度上改善了推荐结果的质量.     

基于社交网络和协同过滤的微博好友推荐算法

微博作为近年来用户数量较多的社交应用,其用户的信息压力也相对较大,推荐技术对于微博用户的体验和推广有很明显的帮助.本文将针对微博平台的好友推荐进行研究,分别采用基于社交网络分析和基于协同过滤技术的推荐算法.经过两种算法的实验对比得出结论:基于协同过滤的好友推荐算法具有较好的性能,在推荐好友数量较多的情况下依然具有较高的综合评价指标,提高了好友推荐的质量.     

基于蚁群模糊聚类的协同过滤推荐算法

为解决传统协同过滤算法在产生推荐时实时性较差性问题,提出了一种基于蚁群模糊聚类的协同过滤推荐算法.该算法将分两个步骤产生推荐.离线时,应用蚁群模糊聚类技术,对基本用户进行聚类;在线时,利用已有的用户蚁群聚类寻找目标用户的最近邻居,并产生推荐.实验表明,基于蚁群模糊聚类的协同过滤推荐算法能提高推荐产生的速度,即实时性得到...     

基于聚类和时间权重的协同过滤位置预测算法

校园无线网络产生大量用户位置数据,它使掌握用户行为轨迹、预测用户位置成为可能.协同过滤广泛用于预测和推荐系统中,但现有研究存在数据稀疏性和不适用于处理时空数据的缺点.本文提出基于聚类和时间权重的协同过滤位置预测算法.首先利用DBSCAN聚类算法对用户进行聚类,缓解数据稀疏性.然后在簇内计算用户-位置评分矩阵时引入时间权重,使用户近期的位置签到对预测有更大贡献.与传统协同过滤方法相比,该方法准确率提高9.1%,召回率提高5.2%,F1-SCORE提高7%.     

提高我国互联网社会控制效果的对策

互联网的发展给我们带来了极大的好处,但也带来了一系列的社会问题。为了解决这些社会问题,需要对我国互联网进行社会控制。论述了应提高对互联网社会控制的意识并建立互联网社会控制体系,指出了应增强互联网技术系统的防御功能。     

“无线通信射频”实验平台的建设

实验教学是高等教育教学活动的重要一环,对培养学生理论联系实际的能力和分析及解决问题、提高创新能力方面,起着不可替代的作用。电子科技大学通信学院"射频集成电路与系统"团队,通过"无线通信射频"实验室的建设和相关实验项目的开发,在实验室搭建、实验项目、实验方式等方面进行了有益的尝试,具有创新性。从对3届学生的实验教学实践来看,该项力度很大的建设是成功的,达到了预期的效果。     

市场经济体制下我国地方政府行为的偏差及其矫正

以市场经济理论和政府公共行为为理论依据,结合现实问题,考察和分析地方政府的行为偏差妨碍我国经济社会健康持续发展的各种表现,并就如何进行矫正提出一些对策建议。     

高校教学实验室绩效评价体系研究

为推动实验室的发展,提高实验室使用效率,需对实验室进行系统的绩效评价。高校教学实验室的绩效评价指标体系由实验室及仪器设备使用、实验教学、科研与社会服务、实验室管理等4个一级指标和23个二级指标组成。当前对高校教学实验室的绩效评价还存在一定的问题。     

绿色智能交通系统与安全

交通拥堵、交通安全、环境污染、能源消耗直接影响社会经济的发展,已成为当前社会热点话题,这就需要从综合协调交通需求的增长、改善交通环境的层次上解决日益严重的交通问题. 本文评述绿色智能交通系统与安全的新进展,介绍了该领域的新技术和理论成果. 最后,从安全、智能、绿色的角度阐述了交通运输工程的未来发展方向.     

《有机制备》实验课程体系的建构实践与探讨

基于化学实验课程体系整体性改革方案要求和对"有机化学实验"课程问题的分析,从教学目标、教学内容、教学模式、教学方法、教学评价等方面介绍了替代性"有机制备"课程体系的建构情况,并对实施中的效果和新的问题予以了介绍和探讨.     

高等农业院校化学实验无纸化考核方式改革研究与实践

针对目前高等农业院校化学实验课成绩评定方法中存在的问题,结合化学实验教学特点和本科人才培养目标,从基本操作能力实验考核,综合素质设计性实验考核,利用自主开发的网上实验考试系统进行理论与实践联系能力考核等方面进行改革与探索,进而重新构建化学实验成绩评价新体系,新体系改革成效显著,对化学实验类课程成绩评价改革具有启示作用,同时对其他实验类课程也具有借鉴意义.     

Mining User Role in Social Community Application of Web 2.0

With the development of web 2.0, more and more social community applications appeared. The classical type of this kind of application is blog and facebook. The most important feature of these applications is that it is a self-media and users can post their own ideas in Interact. By using these social commtmity applications, a big social network is formed. To study the feature of social network,it is important to mine the individual information at the beginning.In this paper, we propose a User Role based method to mine the relation between the user and object thing. First, we extract the UserRole from the semantic dictionary Wordnet. Then, the feature of User Role is also mined by considering the hypemymy and hyponymy relation. Finally, we can use these features to deduce the User Role.In our experiments, we use a big corpus from TREC 2006 to test the mining performance. The experiment results show that the User Role effectively explores the feature of user.     

关于建立健全我国社会保障体系的思考

阐述了建立健全我国的社会保障体系的重要意义,在分析当前我国社会保障体系存在问题的基础上,提出了加强我国社会保障体系建设的思路和建议。     

构建农林院校有机化学实验立体化课程体系的研究

针对目前有机化学实验系列课程存在的问题,在充分调查学生需求和社会需求的基础上,构建了农业院校立体化有机化学实验课程体系,从而实现了能力培养层次化、教学模式立体化,促进研究型人才培养.