电子商务中的商品推荐系统

对于迅速崛起的各种电子商务网站来说,为了促进网站发展和增加经济效益,吸引新客户并留住老客户是一种有效的手段.设计和实现高效的商品推荐算法是各大网站最为关注的技术之一.在电子商务网站中常见的一种推荐方式是以广告的形式在边栏推荐商品.目前,商品推荐系统根据推荐算法分为基于内容、协同过滤和混合的推荐系统.然而,现有推荐算法在电子商务网站的实际应用中正面临挑战,包括推荐结果的多样化、个性化和智能化以及时效化.现有算法需要不断改进来解决这些问题,从而完善电子商务推荐系统.     

基于web数据挖掘的协同过滤推荐算法

随着电子商务的发展状大,缺乏个性化服务成为制约电子商务发展的关键问题。基于web数据挖掘的电子商务推荐系统可以满足电子商务未来发展趋势的需要。本文以一组数据为实例阐述了基于web数据挖掘的协同过滤推荐算法是如何进行数据表示、近邻查询以及推荐产生这三个阶段的有效实施的。     

基于用户浏览行为挖掘的电子商务个性化推荐系统

本文介绍了电子商务个性化推荐系统，在此基础上提出了一种新的基于用户浏览行为进行数据挖掘的个性化推荐系统模型，并给出了详细的挖掘流程及实现算法。     

基于Multi-Agent的电子商务个性化推荐系统模型的设计与研究

为了更好地提高电子商务推荐系统的个性化、自动化、持久化程度,提出了一种基于Multi-Agent的电子商务个性化推荐系统的整体架构模型．它采用Agent技术将个性化推荐系统中的功能模块构建为智能体,并在智能控制方式下采用线下信函式推荐和线上混合推荐技术来构建核心推荐模块．对该模型中各组成部分的功能和设计思想进行了阐述．     

基于关联规则优化的个性化推荐系统

针对当前个性化推荐系统处理数据效率较低的问题,提出了一种混合聚类关联规则优化的个性化推荐系统实现方法.深入分析了基于Web网络服务平台的电子商务个性化推荐系统的结构组成,将数据分析与推荐算法实现分为离线和在线处理两部分,阐述了算法初始化、关联实现以及推荐数据集合生成和兴趣模型预测的具体原理,并给出了算法的实现步骤.最后,基于提出的系统构建模型,建立了一种基于混合聚类关联优化的图书网络推荐平台.实验结果表明,该方法具有较高的推荐精度和推荐效率,更适合大数据环境的推荐系统.     

本体技术在个性化推荐系统中的应用研究

针对个性化推荐系统中传统的用户建模技术的缺陷,本文将领域本体的理论与方法应用到电子商务个性化推荐中,设计了一种本体和服装信息相结合的个性化推荐模型。利用Protégé实现了服装知识本体的构建过程,在真实数据集上的实验结果验证了算法的可行性和有效性。该设计与已有的推荐算法相比,具有更高的预测准确度。     

一种混合推荐系统的设计与应用

针对B2C网上购物的实际背景和要求,设计了一个运用多种技术相结合的个性化推荐系统模型,这种推荐模型既能有效解决单独关联规则推荐不适合同类产品推荐问题,又能有效解决协同过滤算法不适合异类产品推荐问题;既能有效处理电子商务中产品种类和类别层次繁多的产品推荐问题,又能加快推荐速度,在电子商务系统中具有良好的推荐效果和应用价值.     

高校科研资源的个性化融合推荐

为满足高校师生对科研资源复杂的个性化服务需求,设计了高校科研资源个性化服务系统,简称个性化科研服务系统(PSRSS,personalized scientific research service system)。全面分析了高校科研用户的个性化科研资源服务需求,设计了基于数据层、融合多种推荐策略的推荐计算层、应用呈现层的多引擎融合推荐系统架构,基于不同推荐场景,比较了不同的推荐算法并对选择的算法进行了针对性优化,探讨了用户模型和科研资源模型的设计,实现了基于资源热度、项目内容相似度、相似用户协同过滤的Top-N推荐。系统提升了高校师生获取科研资源的体验,为高校科研资源个性化服务系统建设提供了新思路。     

影响人工免疫算法性能的参数分析

受生物免疫原理的启发而产生的人工免疫算法,是一种新型的随机启发式搜索算法.详细地讨论了人工免疫算法的相关概念及算法步骤,将自适应交叉和变异操作引入免疫算法,对几个重要的参数进行了模拟实验,并分析了这些参数对人工免疫算法性能的影响.     

人工免疫工程综述

概述免疫系统基本概念，比较了三大生物信息处理系统（神经系统，遗传系统和免疫系统）的特性，在此基础上提出了人工免疫工程（artificial immune engineering,AIE)的概念，介绍了AIE的主要方法，包括基于免疫网络学说的人工免疫网络模型，基于免疫特异性的否定选择算法和基于接种疫苗及免疫多样性的免疫进化算法；阐述了AIE的应用现状，包括人工免疫网络在人工智能领域，免疫特异检测在计算机安全领域及免疫反馈和免疫鲁棒自适应特性在智能控制领域的多种典型应用，最后对AIE研究应用前景作了进一步的展望。     

A collaborative filtering recommendation algorithm based on item and cloud model

Recommender system is an important content in the research of E-commerce technology. Collaborative filtering recom-mendation algorithm has already been used successfully at recom-mender system. However,with the development of E-commerce,the difficulties of the extreme sparsity of user rating data have become more and more severe. Based on the traditional similarity measuring methods,we introduce the cloud model and combine it with the item-based collaborative filtering recommendation algorithms. The new collaborative filtering recommendation algorithm based on item and cloud model (IC-Based CF) computes the similarity de-gree between items by comparing the statistical characteristic of items. The experimental results show that this method can improve the performance of the present item-based collaborative filtering algorithm with extreme sparsity of data.     

一种新的人工免疫网络动态聚类在MIS评价中的应用

从人工免疫网络原理出发,建立MIS分类模型与生物免疫系统的对应关系,提出了一种新的人工免疫网络动态聚类算法,并将算法应用到MIS评价中.实例分析表明,该算法能有效地从大量待评价的MIS指标属性数据中得到MIS分类,以及不同类型的数据特征.另外,该算法还为评价指标的隶属度函数制定提供了有力的理论依据.     

用于异常检测的单级免疫学习算法

基于对多级免疫学习算法(M ILA)的批评性研究,提出了单级免疫学习算法(SILA)。该算法适用于低维度特征量的异常检测,提高了探测器训练的效率和效益,而且对M ackey-G lass时间序列数据的检测取得了很好的实验结果。     

基于免疫遗传算法的TSP优化问题求解

在分析人工免疫系统的基础上提出一种改进的人工免疫算法——免疫遗传算法。文中介绍了该算法的基本步骤及特点,并对旅行商问题进行了仿真研究,与基本遗传算法进行了比较。结果表明所提算法能以较快的速度完成给定范围的搜索和全局优化任务,较标准遗传算法具有更强的全局搜索能力。     

A novel algorithm of artificial immune system for high-dimensional function numerical optimization

Artificial immune system has become a researchhot spot after the neural network, fuzzy logic andevolutionary computation[1,2]. Clone means propagat ing asexually so that a group of genetically identicalcells can be descended from a single common ances tor, such as a bacterial colony whose members arisefrom a single original cell as the result of binary fis sion. The idea has been extensively applied in somefields like computer programming[3,4], system con trol[5], interactive para…     

A novel algorithm of artificial immune system for high-dimensional function numerical optimization

Based on the clonal selection theory and immune memory theory, a novel artificial immune system algorithm, immune memory clonal programming algorithm (IMCPA), is put forward. Using the theorem of Markov chain, it is proved that IMCPA is convergent. Compared with some other evolutionary programming algorithms (like Breeder genetic algorithm), IMCPA is shown to be an evolutionary strategy capable of solving complex machine learning tasks, like high-dimensional function optimization, which maintains the diversity of the population and avoids prematurity to some extent, and has a higher convergence speed.     

基于免疫粒子群混合优化算法的混合电梯群控系统新型派梯策略

粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）具有模型简单,收敛的快速性和在连续系统中应用的优势,但存在着进化的后期收敛速度变慢,易陷入局部值的缺点。人工免疫 (Artificial Immune, AI) 优化算法利用人工免疫系统抗体多样性的机理和克隆选择算子搜索抗体群,具有很强的全局寻优能力,可以弥补粒子群算法的缺点。结合这两种算法的优缺点,提出了免疫粒子群 (Immune PSO, IPSO) 混合优化算法,并应用于混合电梯群控系统中进行派梯优化,取得了良好的效果。与人工免疫优化算法、粒子群算法分别进行比较,显示出免疫粒子群混合优化算法在优化派梯方案的优越性。文章的结尾展望了今后工作的研究重点和发展趋势。     

基于免疫的轻量级存储系统访问控制模型

为实现高效的安全存储系统,在分析现有访问控制模型的基础上,引入人工免疫算法,提出面向安全存储系统的轻量级访问控制模型IBLSAC.首先介绍人工免疫算法基本原理的基础,以及人工免疫算法的特性.再给出IBLSAC的构成,以及IBLSAC中主要元素的定义,介绍差异选择算法和访问请求检查算法等的流程,从安全性能、成本和适应性3方面分析IBLSAC的性能.最后实现IBLSAC的原型系统,设置不同的匹配阈值,测试当自体数量不同时,原型系统识别全部非法访问请求所需的检测器数量.结果表明IBLSAC在保证较好安全性能的同时,安全开销较小且开销稳定,能够满足实现能保持较高I/O性能的安全存储系统的要求.     

用改进的人工免疫算法设计时滞滤波器系统

为了改善闭环系统的动态性能,设计了含有时滞滤波器的闭环系统.首先,描述了一类含时滞滤波器的闭环系统的数学模型;其次,提出了用改进的人工免疫算法优化闭环系统参数的方法;最后,进行了仿真.仿真结果表明,用改进的人工免疫算法寻找最优闭环系统,与基本的遗传算法相比,闭环系统有更好动态性能.     

Intrusion detection based on rough set and artificial immune

In order to increase intrusion detection rate and decrease false positive detection rate , a novel intrusion detection algorithm based on rough set and artificial immune ( RSAI-IDA) is proposed. Using artificial immune in intrusion detection , anomaly actions are detected adaptively , and with rough set , effective antibodies can be obtained .A scheme , in which antibodies are partly generated randomly and others are from the artificial immune algorithm , is applied to ensure the antibodies di-versity.Finally, simulations of RSAI-IDA and comparisons with other algorithms are given .The ex-perimental results illustrate that the novel algorithm achieves more effective performances on anomaly intrusion detection , where the algorithm ’ s time complexity decreases , the true positive detection rate increases , and the false positive detection rate is decreased .