一种基于协同过滤的电动汽车充电推荐方法

 基于大量的充电行为数据,建立电动汽车用户的充电兴趣模型,将用户感兴趣但未发现的最佳充电选择推荐给用户,实现充电行为有序引导是一个重要问题。本文针对电动汽车充电提出一种基于协同过滤算法的推荐模型,得出最佳推荐模型参数指标,充电10次以下的新用户采用基于用户的协同过滤算法,充电10次以上的老用户采用基于物品的协同过滤算法;基于用户的协同过滤算法的最佳邻居数和推荐列表长度均为3;基于物品的协同过滤算法的最佳推荐列表长度为4。指出负荷聚合商可以结合参与需求响应计划的情况,对推荐列表进行再优化,将与需求响应冲突的推荐信息过滤掉,从而实现有序充电控制。     

基于案例推理的个性化推荐系统数据源研究

大数据时代,海量资源给用户快速从浩瀚的资源中获取所需信息带来了难题,个性化推荐系统的市场需求越来越大。案例推理技术在个性化推荐系统中的应用还很少,因此,提出了基于案例推理的个性化推荐系统数据源建设方案。分析了数据源的组成,建成了包括用户案例库和知识库的个性化推荐系统数据源,为案例推理提供了一定的基础数据。系统研究结果表明,数据源建设对系统推荐结果个性化程度的质量具有重要意义。     

基于决策树分类的个性化农产品移动信息服务系统

针对农产品移动信息服务的需求,结合分类算法和个性化推荐算法,提出了一种基于分类的推荐算法.利用决策树分类方法对农产品进行分类,获得分类后的数据,采用协同过滤算法分析分类数据,查找兴趣相似的用户,将感兴趣的农产品信息推荐给正在使用系统的用户.实验结果表明:与传统的推荐方法及相比,该系统向用户推荐了兴趣度更高的农产品移动信息.     

融合改进的内容与协同过滤的博客推荐方法

在中文博客系统中,受限于用户特征信息的稀少,使用协同过滤算法的准确率往往不高,而基于内容推荐算法,又会影响推荐结果的多样性.因此,文章提出了一种融合改进的内容推荐与协同过滤相结合的推荐方法.首先,采用协同过滤算法发现用户的潜在兴趣并通过谱聚类改进协同过滤的相似度计算,提高处理效率;其次,基于改进的内容的推荐算法构建用户的既有兴趣模型,计算潜在推荐内容与既有兴趣模型的匹配度;最后,通过逻辑回归算法融合协同过滤与内容推荐的结果.实验结果显示,文章所提出的推荐方法相对于单一的协同过滤和内容推荐可以显著提高推荐的结果的准确率和召回率,具备良好的推荐效果.     

商场推荐系统的设计与实现

为了解决线下消费信息获取不全面、不便捷问题,让消费者在线下消费时享受到与线上消费相似的推荐服务,经可行性调研,采用基于流行度的算法、基于用户的协同过滤算法、基于项目的协同过滤算法,并对算法进行优化,开发以推荐服务为主、位置服务为辅的商场推荐系统,帮助用户解决线下购物遇到的选择问题。主要实现了地图定位功能、搜索商品商店功能、商品商店推荐功能、商品商店评分功能、收藏商品商店功能。     

基于协同过滤算法的团购个性化推荐系统

为解决团购网站无法针对用户进行个性化推荐,结合传统的基于项目和基于用户的协同过滤算法,提出组合的协同过滤算法模型,同时采用商品推荐和好友推荐的双重推荐模式,满足团购个性化推荐的需要.通过离线测试的方法对推荐系统的性能进行仿真实验.结果表明:改进后的算法在推荐效果上是有效的,对协同过滤算法起到了改进作用.     

一种改进的结合标签和评分的协同过滤推荐算法

推荐系统由于其数据量庞大的原因,已经成为大数据领域研究的一个热点.而协同过滤算法是推荐系统中最著名的算法之一.传统协同过滤算法在利用评分矩阵进行推荐时,面临数据稀疏性问题,从而严重影响推荐的质量.同时,推荐系统中存在大量的描述用户和产品属性特征的标签信息,把这些标签信息融入到传统的推荐算法中是解决稀疏性的一个有效方法.因此,针对稀疏性问题,本文提出了一种结合标签和评分的协同过滤推荐算法.该算法结合标签信息和评分数据共同计算用户之间或产品之间的相似性,进而为用户产生推荐.实验结果表明,本文提出的算法可以有效解决数据稀疏性问题,同时可以提高推荐系统的准确性.     

一种改进的协同过滤推荐算法

基于互联网的推荐系统为广大用户提供了一个信息共享平台,给用户提供便利,但是初期信息量少,矩阵过于稀疏,所以本文利用矩阵分解中的SVD分解,对协同过滤中的matrix进行运算,再次输入到协同过滤的模型中,从而进一步提高推荐系统的准确性.实验结果表明,该方法较单纯的协同过滤推荐算法评估指标RMSE上有明显降低,表明误差会降低.协同过滤推荐算法作为是推荐系统中使用较广泛的算法之一,因此一点点改进都是有必要的.本文后面提及了张量,为之后引入时间序列,类别(利用NLP识别所属类),标签等维度,利用张量分解建立用户、物品、评分,时间,类别,标签等多维度的推荐系统.     

基于BP神经网络与隐马尔科夫模型的推荐算法

针对个性化推荐系统中用户偏好的学习与高维稀疏数据处理问题.受到隐马尔可夫模型(HMM)结构特征启发,采用一种考虑上下文的两阶段用户偏好收集推理策略的个性化推荐算法.选择MD算法对系统历史评分信息进行挖掘处理,提取用户偏好分布频繁三项集作为隐含状态,将用户评分项目序列看作观测状态,从而抽象为一个HMM模型,结合BP神经网络进行第一阶段的HMM模型的用户偏好学习与推理.然后根据第一阶段的学习训练生成最优推荐集合.实验结果表明基于HMM的推荐算法比传统推荐算法具有更好的适应性和推荐质量.     

基于用户兴趣和项目周期的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法以没有限定推荐对象类型、无需用户反馈信息等优势在众多个性化推荐算法中脱颖而出。但是现有算法缺乏对用户之间的差异和用户自身的兴趣考虑,对用户和项目之间的潜在关联考虑不充分,这些问题均会影响推荐精度。该文提出一种基于用户兴趣和项目周期的协同过滤推荐算法,该算法在计算相似度时引入用户兴趣权重UI、项目时间等因素,并采用融合因子将改进后所得用户和项目信息进行综合,获得推荐列表。对比实验得出:该算法在推荐精确度上提高了11.034%,研究结果表明:该算法可有效提高推荐精确度。     

本体在网页智能信息采集与检索中的应用研究

互联网技术快速普及使得网络上的信息成几何级数的方式增长,如何找到符合使用者需求的信息,这是目前信息检索的研究热点。鉴于此,本论文研发了本体支持的混合式信息整合采集器,除了能快速整合特定领域的文件数据外,还可以进一步通过混合过滤技术选择出重要的信息进行整合排序。实验验证本系统对整个网页检索效能的信息搜集度与整合度都可达较高的应用水平。     

基于FCM和CBR-GRA双重检索的应急救援物质需求预测

运用多项数据分析及推理技术提高物资需求预测速度及可靠性.首先利用历史案例信息求救援案例指标权重;之后建立模糊聚类(FCM)及案例检索相结合的算法,案例检索采用CBR-GRA双重检索技术,在得到相似度向量与灰色关联度向量之后,再次应用灰色关联分析求取案例相似-关联度向量,从而保证可靠案例检索;最后建立救援物质需求模型.经实例验证可知:案例聚类实现数据初步筛选,提升了检索速度,2种检索方法融合,提升了检索可靠性.     

基于实例的摊铺机产品设计研究

CBR能实现产品实例知识的有效管理,产品设计实例的重用能有效支持产品快速设计,提高产品的可靠性和质量。针对摊铺机产品设计特征,研究基于实例的摊铺机产品设计技术,包括摊铺机层级产品实例库表示、实例检索算法、基于实例的摊铺机产品设计流程。并在此研究基础上开发了基于实例的摊铺机产品快速设计工具。     

基于RANSAC模型的机载LiDAR数据中建筑轮廓提取算法

使用正交多项式分带滤波方法对机载LiDAR点云数据进行滤波处理,通过迭代不断剔除非地面高点数据,最终得到由贴近地面的数据拟合而成的正交多项式.通过设定高程阈值将数据分成地面部分与非地面部分.提出了一种基于随机抽样一致性(RANSAC)算法模型的建筑物面片识别和轮廓提取算法,实现在包含噪声的点云数据中快速准确地识别和提取建筑物轮廓.在实验中对长春市的机载LiDAR数据进行了滤波、建筑屋顶面及其轮廓的提取,验证了本文算法的较高效率和精度.     

一种新的砂泥岩孔隙度估计模型及其应用

针对不同岩性的储层孔隙类型不同,孔隙度结构也存在较大差异,导致支持向量回归机(SVR)在孔隙度预测中效果不理想这一问题,提出在孔隙度预测模型中考虑岩性信息的方法。该方法将样本岩性转化为一种与岩性变化相关性好的属性值,以此构造出一种新的预测模型。对于模型参数优选,提出使用网格粗选和智能精选相结合的方法,网格粗选确定最优解的近似范围,智能精选(遗传算法、粒子群算法)可以在局部区间搜索到最优解。利用优选出的参数建立预测模型,并将预测结果与实测资料进行对比。对比结果表明:加入岩性信息提高了模型的预测精度;在参数精选中,使用智能方法的预测精度高于常规网格搜索法。     

信息融合技术在激光-TIG焊接监控过程中的研究

阐述了多传感器信息融合理论,结合卡尔曼滤波原理,提出了卡尔曼滤波融合算法,并将此算法应用于激光焊接质量控制过程中.理论分析和计算机仿真验证表明,该算法能获得平缓的控制特性,可以有效提高激光焊接过程的监控性能.     

一种分布式CBR工具研究与设计

以复杂产品概念设计为应用研究背景,论述了如何在Java环境下进行CBR（Case-Based Reasoning）工具的研究、设计与开发．CBR工具的设计面向通用复杂产品设计的原则,研究了工具系统整体架构设计、基于XML的案例库设计和基于XML的案例结构设计．整个系统充分利用Java语言适合分布式计算、面向对象的特性,建立网络计算环境和多级CBR推理机制进行更加细化推理．研究结果表明：所设计的工具软件,可使处于不同层次、不同阶段、分布在不同地点的概念设计活动实现及时协调和实时信息交互,最终达到缩短产品开发时间、提高产品设计质量的目的,同时该工具软件还可推广应用到其他复杂问题求解领域．     

基于遗传算法的用户模板优化研究

近年来，由于科技突飞猛进的发展和互联网的迅速崛起，不良信息的过滤成为信息过滤的一个重要方向，而信息过滤的关键技术是用户模板的获取．本文对遗传算法作了改进，并将其用于优化用户模板，使用户模板具有关键词自动扩充和自适应能力，进而能有效地进行过滤，提高过滤质量．     

Hybrid Recommender System Incorporating Weighted Social Trust and Item Tags

With the rapid development of social network in recent years, a huge number of social information has been produced. As traditional recommender systems often face data sparsity and cold-start problem, the use of social information has attracted many researchers' attention to improve the prediction accuracy of recommender systems. Social trust and social relation have been proven useful to improve the performance of recommendation. Based on the classic collaborative filtering technique, we propose a PCCTTF recommender method that takes the rating time of users, social trust among users, and item tags into consideration, then do the item recommending. Experimental results show that the PCCTTF method has better prediction accuracy than classical collaborative filtering technique and the state-of-the-art recommender methods, and can also effectively alleviate data sparsity and cold-start problem. Furthermore, the PCCTTF method has better performance than all the compared methods while counting against shilling attacks.     

基于CBR推理的DFL-Agent商务谈判系统及其案例库设计方法

针对商务谈判信息具有的动态模糊性特点,将动态模糊逻辑技术应用到基于CBR推理的Agent商务谈判系统中,以实现动态模糊数的知识表示、处理和基于CBR推理的商务谈判过程。文中阐述了CBR推理过程、系统的模型结构、功能以及案例库的设计,给出了一种改进的相似度计算方法,最后提出了一种基于CBR推理的商务谈判中动态模糊问题的新方法。