基于序列特征的点击率预测模型

点击率预测模型是主流推荐系统中十分重要的部分.根据点击率预测的打分来调整商品的展示策略,对提高业务的转化率、改进用户体验等有着重要的意义.传统的点击率预测模型是利用用户特征和商品特征,对点击率进行预测.然而,用户行为序列的结构特征,如周期性规律、趋势等也能一定程度地体现用户行为的倾向.针对部分信息利用上的空缺,使用时间序列分析单元,将提取用户行为序列的特征作为用户特征的扩展,结合因子分解机结构将其与用户、商品特征进行交叉,能够有效提高特征质量,优化点击率预测模型的性能.实验表明,结合用户行为序列特征进行交叉优化的方法能够对点击率预测模型的表现带来很大提升,提高点击率预测的精度.     

基于群偏好与用户偏好协同演化的群推荐方法

群推荐系统已经成为社交网络平台的重要工具,为群体用户提供兼顾个性化和整体满意度的产品和服务.现有群推荐方法大多是对个性化推荐方法的集成和聚合,忽略了群体和用户的交互影响以及群偏好和成员偏好的动态变化,从而无法保障群推荐系统的效果.为此,本文提出一种基于群偏好和用户偏好协同演化的群推荐方法,能够建模群体和用户的动态交互.具体而言,本文将用户偏好建模成其历史偏好和群影响的加权聚合结果,将群偏好建模成群历史偏好和新加入成员偏好的加权聚合结果,最终预测群体可能消费的产品列表和成员可能加入的群体列表.实验结果表明,本文所提模型在群体消费行为和用户加群行为的预测表现都优于基准算法,并兼具很好的鲁棒性.     

蒙田思想与中国思想、文化的关系

从蒙田这位法国人文主义奇才的思想特色来看,他与中国文化有着一种内在的亲和力,他的怀疑主义和中庸思想与中国传统文化,汇通中存在差异,亲近、结缘中蕴含距离.中国新文学散文作者以英伦三岛为中介,与蒙田携手、对话,几经沉浮,在新时期,他终于为中国读者真正理解、接受.     

基于权重调节和用户偏好的协同过滤算法

针对传统相似度计算方法只利用用户的评分信息这一显性反馈行为进行推荐, 导致推荐效果不理想的问题, 提出一种新的相似度计算方法, 通过引入权重调节机制及用户行为偏好等隐性反馈信息, 提升推荐的准确度. 首先, 根据负采样的反用户频率, 降低流行物品全局软件工程的影响程度, 并使用共同评分行为的最小权重, 调节因共同评分数过少而导致的推荐准确度偏差. 其次, 提出项目偏好词定义, 根据项目偏好词矩阵计算出在项目特征上具有共同偏好的用户. 最后, 在MovieLens数据集上进行实验对比分析, 实验结果表明, 改进后的相似度计算有较优的MAE值, 且有更高的推荐准确性.     

一种基于数据的GitHub项目个性化混合推荐方法

将两种传统基于内存的协同过滤方法相结合, 提出一种基于数据的GitHub项目个性化混合推荐方法. 该方法不仅可动态地计算相似用户以保证推荐的个性化, 且只用很小规模的相似用户便可得到与基于项目的方法相近的推荐质量； 同时, 该方法通过建立倒排表和利用K均值分类, 在一定程度上解决了原方法在面对GitHub用户及项目数量级较大但交叉度较低的数据集时数据稀疏和冷启动问题. 通过与传统方法进行对比实验, 验证了该方法的有效性和优越性.     

移动商务中融合签到位置与用户间相似性的兴趣点精准推荐

向位置频繁变化的移动用户进行精准推荐,如何提高推荐准确性,已经成为一个理论研究与实践中的热点与难点问题.针对于此,本文提出了面向移动社交商务的精准用户兴趣点推荐模型--MRGR.首先,利用用户的历史签到信息,通过改进核密度估计对兴趣点进行预测;其次,进一步考虑到用户间的签到相似性,使用信息熵定量表示用户移动的随机性和不确定性;最后,融合地理位置信息与用户间相似性,精准推荐用户兴趣点,并在Foursquare数据集上进行验证.实验结果表明:与传统模型相比,提出的模型在准确预测用户兴趣点的同时,可以有效缓解数据稀疏性和冷启动问题,并在准确率和召回率上都取得了显著的提高.成果将为移动商务中,如何更好满足企业的精准推送与用户个性化需求提供有力的技术支持和决策服务.     

基于读者偏好变化的高校图书个性化推荐方法

提出了一种根据读者借阅行为记录和图书信息来观察高校读者阅读偏好随着时间变化的思路，并借助二分网络结构特性，提出了测量偏好变化特征的计算方式及其作为推荐客体结合传统图书推荐算法的混合推荐方式。同时，使用上海交通大学图书馆图书借阅历史数据展示了偏好变化计算结果和结合偏好变化的混合推荐方法相比传统推荐方法的优越性。     

基于混合协同过滤的个性化推荐方法研究

针对传统协同过滤算法存在的数据稀疏性和推荐范围问题，提出一种混合协同过滤推荐方法.该方法将两种传统算法结合，并综合考虑了项目标签属性等信息.首先利用基于项目的协同过滤算法生成预测评分，并替换原始用户-项目评分矩阵中的零值.其次利用基于用户的协同过滤算法计算填充后矩阵的用户相似度，以及预测评分并产生最终推荐.最后基于MovieLens数据集实验证明，该方法能够有效提高推荐精度，扩大推荐范围.     

融合多视角信任的个性化推荐算法

为了提高传统协同过滤推荐算法推荐的准确度,对评分信任和社交信任赋予自适应的权重,结合概率矩阵分解算法,提出一种综合的个性化推荐算法.该算法在Filmtrust数据集上进行验证,并与相关算法进行对比,结果表明所提算法在MAE(mean absolute error)和RMSE(root mean squared error)指标上均得到有效的改进.     

基于构建软件功能描述的可复用软件检索方法

软件复用技术能够有效降低新软件产品开发的时间、人力和成本.在软件复用中，基于待开发软件的基本描述与简单需求，如何衡量已有软件的可复用性并对大量已有软件进行快速、自动的可复用性评估，已成为首要解决的问题.目前已有较多评价软件产品或软件项目相似度的研究工作，但相似性并不等于可复用性.因此，该文通过调研软件产品可复用性的相关研究，定义了一套适用于开源软件仓库中软件项目的可复用性评价指标，并设计了基于待开发软件项目的基本需求快速查询可复用软件项目的算法，实现了可复用软件项目检索系统.通过实验及专家对检索结果的评价，验证了所提描述方法的高效性和可用性.