基于改进K均值聚类的银行客户分类算法

为了提高银行客户分类的正确率,使银行的收益最大化,提出一种基于改进K均值聚类的银行客户分类算法.算法定义了类间最大相似度均值(AMS),并根据该定义确定最佳聚类数.当计算出的当下AMS值比前一次的AMS值小时,根据距离原则选择初始聚类中心;当计算出的当下AMS值比前一次的AMS值大时,把该最小AMS值相匹配的聚类中心看作初始聚类中心.利用最佳聚类数和初始聚类中心实现银行客户的细分.仿真结果表明,提出的算法能够跳出局部最优,并提高客户分类的正确率.     

个性化图书推荐系统研究

随着互联网技术的飞速发展,网络信息资源越来越多,人们通过利用传统的搜索引擎很难获取自己感兴趣的资源,如何快速的获取用户感兴趣图书信息,成为当前急需解决的问题,本文采用基于内容的个性化推荐技术,对用户浏览的图书进行特征提取,并通过相似度计算,把用户最可能感兴趣的图书资源推荐给用户。     

结合用户偏好和项目属性的网络结构推荐算法

针对基于网络结构的推荐算法在资源分配过程中采用平均分配方式,产生的推荐结果个性化程度低的问题,提出了一种结合用户偏好和项目属性的网络结构推荐算法。通过用户评分数据和用户对项目属性偏好程度计算用户偏好相似度,在资源分配过程中根据用户偏好相似度调整资源分配方式,使其更加合理,产生更好的个性化推荐结果。Movie Lens数据集上的实验表明,所提出的推荐算法相比于其它算法,显著提高了准确率、召回率、多样性,降低了推荐项目的流行度。     

一种基于电影评分预测的协同过滤

评分预测是推荐系统的重要环节,现在大部分的评分预测是利用用户的历史评分记录来推断该用户将给某个项目打多少分.该方法利用了用户历史评分记录,没有充分利用用户或者项目属性,平均绝对误差较大.针对以上问题,构造一种基于用户自画像的评分预测协同过滤推荐算法.该算法通过计算用户之间历史评分记录的相似度和用户自画像之间的相似度,然后计算出两种相似度的权重,把两种相似度乘以各自的权重进行组合.实验结果表明,构造的评分预测算法较好的减少预测评分和实际评分之间的平均绝对误差,提高了评分预测的准确性.     

一种用于移动数据库查询结果排序的改进方法

针对移动数据库查询结果存在排序不准确的问题,提出一种新的移动数据库查询结果排序方法,采用基于XML的信息检索方法,对移动数据库进行查询,获取其查询特征;并以李雅诺夫定理为依据,对查询特征进行聚类;结合PIR方法对查询结果进行排序.实验结果证明,采用改进的排序方法,相比传统的排序方法其排序结果误差小,准确率高,具有一定的实用性.     

基于知网的领域概念抽取与关系分析研究

针对目前领域概念抽取手工完成的现况,提出了一种基于知网的领域概念抽取和关系分析系统模型.本模型利用知网语义相关性从文本中生成领域语义词典,结合TFIDF算法建立"词-文本文档矩阵",用以代替传统的词形频率统计;通过产生领域语义本体,利用语义相似度对概念进行聚类.讨论了这3个步骤所涉及的算法,包括基于统计模式从文本中抽词,基于奇异值分解从词-文档矩阵中提取概念,基于语义相似度对概念进行聚类等.实验表明,本文提出的抽取方法相对与词频算法具有较高的准确度.     

利用深度学习的文本相似度计算方法

针对在自然语言处理中起着关键作用的文本相似度计算问题,提出了一种神经网络深度学习的词向量模型计算方法.利用词向量计算文本语义相似度,并采用高频词滤波的方法削弱扰动的影响.对百度新闻、新浪新闻等的中文词库进行训练,并与传统的检测方法进行对比.实验结果证明了提出方法的有效性和准确性.     

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.     

基于可变加权的FCM聚类对煤炭城市分类的研究

提出一种样本之间相似系数确定的方法,用相似度矩阵替代传统的相似矩阵,近而确定初始聚类中心.在FCM法中引入了指标权重,并给出了迭代公式和相应算法.将改进后的FCM法应用到煤炭城市分类的实例中去,聚类结果对处在经济转型时期的煤炭城市相互借鉴发展有一定的参考价值.     

一种融合图结构的时空轨迹相似性查询算法

针对海量时空轨迹数据相似性查询速度慢的问题，提出一种融合图结构的时空轨迹相似性查询算法。从空间维和时间维将轨迹建模为图结构中的一条路径，设计了一种同步匹配空间和时间距离的轨迹相似性度量函数。在此基础上，设计了一种结合时间过滤的基于边的倒排索引结构支持轨迹时空相似性查询，同时利用距离上界的剪枝策略提高查询性能。计算返回的相似轨迹集合中每条轨迹的距离并进行排序，得到相似度最高的前k个轨迹。最后将所提算法与NTrajI算法、SHQ算法、SHQT算法在合成数据集和真实数据集上进行实验对比。结果表明：该算法在索引建立、查询效率和查询质量方面均优于其他对比方法，因此是可行而有效的。