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.     

基于最大熵方法的鲁棒自适应滤波及其应用

针对过程噪声和量测噪声受到脉冲噪声影响而呈现非高斯分布,且噪声统计特性不精确从而导致估计精度下降的问题,提出一种基于最大熵方法的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波(maximum correntropy variational Bayes adaptive Kalman filter, MCVBAKF)算法,并将其应用于捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)/全球卫星定位系统(global positioning system, GPS)组合导航系统。首先,使用最大熵鲁棒滤波方法对由脉冲噪声产生的野值问题进行处理;然后,通过改进的变分贝叶斯自适应方法进行后验更新,估计噪声,收敛所估参数的估计值;最后,进行了仿真对比。结果表明, MCVBAKF在复杂环境下可以有效提升滤波精度和稳定性。     

Dynamic Latent Class Model Averaging for Online Prediction

We consider the problem of online prediction when it is uncertain what the best prediction model to use is. We develop a method called dynamic latent class model averaging, which combines a state‐space model for the parameters of each of the candidate models of the system with a Markov chain model for the best model. We propose a polychotomous regression model for the transition weights to assume that the probability of a change in time depends on the past through the values of the most recent time periods and spatial correlation among the regions. The evolution of the parameters in each submodel is defined by exponential forgetting. This structure allows the ‘correct’ model to vary over both time and regions. In contrast to existing methods, the proposed model naturally incorporates clustering and prediction analysis in a single unified framework. We develop an efficient Gibbs algorithm for computation, and we demonstrate the value of our framework on simulated experiments and on a real‐world problem: forecasting IBM's corporate revenue. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于Timed-HITS与协同过滤的混合推荐算法

用户间的信任关系、用户对商品的偏好兴趣及商品的时效性都会影响对商品的推荐效果.将这些因素引入到基本的HITS算法中,对HITS算法进行了改进.将用户对商品的偏好兴趣矩阵进行了改进,利用隐馈数据通过逻辑回归算法估计用户对商品的偏好兴趣,对评分为零的情况赋予了不同的偏好兴趣度,这样更符合实际.将改进的HITS算法和协同过滤算法相结合得到一个混合推荐算法,同时将用户分为活跃用户和非活跃用户分别进行推荐.将提出的算法在Movielens数据集上进行了试验,结果表明该算法在一定程度上缓解了数据稀疏和冷启动的问题,推荐效果优于基于用户的协同过滤算法.     

一种基于旁信息增强的协同过滤自动编码器模型

针对用户评分预测不准确的问题,提出了一种基于旁信息(side-information)对用户兴趣进行预测的协同过滤自动编码器推荐模型,给出了模型的设计原理、损失函数以及具体结构.模型使用单隐藏层自动编码器实现,用户评分与旁信息同为模型的输入/输出数据,旁信息也直接参加模型的训练,这种设计不仅降低了模型的规模和复杂度,而且旁信息可以直接对用户兴趣进行修正.同时,通过对训练数据集合的合理划分与扩充,使得训练的网络模型增加了表达能力.在真实数据集上的对比实验表明,本文提出的方法提高了评分预测的准确度,具有一定的实用价值.     

基于固有时间尺度分解与多尺度形态滤波的滚动轴承故障特征提取方法

为了准确提取出滚动轴承的故障特征并对轴承状态进行评估,提出了一种固有时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)与多尺度形态滤波相结合的滚动轴承故障特征提取方法。首先,采用ITD方法将滚动轴承故障信号分解成多个固有旋转分量(proper rotation,PR);然后,对比各个PR分量与原始信号的相关性;最后,采用多尺度形态滤波算法对相关性较大PR分量进行滤波降噪,并提取滚动轴承故障特征频率。采用所建立方法对轴承外圈故障和内圈故障实验数据进行分析。结果表明,所提出的故障特征提取方法能够有效抑制噪声,清晰准确地提取出滚动轴承故障特征频率。     

基于编码调制视觉诱发电位脑机接口滤波算法的性能比较

脑机接口(brain-computer interface,BCI)的分类性能一定程度上取决于对脑电信号的预处理方法,这项研究提出了一种空域时域滤波的预处理方法,以解决人类视觉系统中的潜伏延迟对编码调制视觉诱发电位(c-VEP) BCI的目标识别性能的影响。基于一个平均信号和单次试验信号之间的最小均方误差(the least mean square error,LMSE)创建时域空域滤波器,并且通过最小绝对收缩和选择算子(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)将稀疏约束应用于滤波器的权重系数,并用模板匹配法来对目标进行识别。将算法应用于由63比特的M序列及其循环移位序列调制的16个目标的c-VEP BCI,并与通用的空域滤波算法典型相关分析(CCA)及空域时域逆滤波算法进行比较。结果表明本研究所提出的算法在分类准确率方面优于其他两种算法。     

融合位置信息和物品流行度的协同过滤算法

针对绝大多数用户消费习惯对地理位置的敏感性,以及推荐过程中的"长尾效应",提出融合位置信息和物品流行度的协同过滤算法。对传统的协同过滤算法作出2点改进:第一,将用户兴趣偏好与位置偏好相结合,提出一种新的基于地理位置的用户相似度计算方法;第二,在预测评分时,引入物品流行度权重,合理地调整流行物品和长尾物品的推荐期望值。使用Foursquare数据集作为实验数据集,与相关算法进行对比实验。结果表明,改进算法能有效提高推荐的精度和推荐结果的多样性。     

学习资源精准推荐模型及应用研究

根据属性特征推荐资源,由于存在冷启动和稀疏性问题,限制了在线学习资源推荐的性能.基于知识表示和协同过滤,将学习者的学习水平和学习风格等特征融入推荐过程,进行协同过滤个性化推荐,提出了一种学习资源精准推荐模型,构建了学习者和学习资源知识表示模型;通过实验表明知识表示-协同过滤相结合的推荐算法在个性化推荐和推荐准确度方面优于传统的CF算法.     

基于超极特征匹配机制的人工网络安全流量 过滤算法研究

为解决当前物联网部署过程中存在的流量过滤效率低、传输受限等难题,提出了一种基于超极特征匹配机制的人工网络安全流量过滤算法。首先,基于能量最优原则,并针对sink节点与准分区节点之间的应答响应关系,构建一种网络初始化方案,使用分组问答-响应方式建立节点拓扑初始化关系并进行能量排序,实现网络快速建立及拓扑收敛。随后,综合考虑能量冗余、距离等超级特征并进行区域匹配,通过设计更新周期方法实现对区域节点稳态化控制,稳定区域传输质量,提高算法在超宽带传输条件下的适应能力。最后,采取扫描方式进行分区节点二次筛选,选取转发代价最小的分区节点进行组网,降低分区节点因能量受限而出现瘫痪的概率,进一步稳定算法对流量的过滤及传输质量。仿真实验表明:与当前常用的超宽带一体化传输过滤稳定算法(Ultra Wideband Integrated Transmission Filter Stabilization Algorithms,UWITFS算法)及分区流量综合过滤算法(Partition Flow Comprehensive Filtering Algorithms,PFCF算法)相比,所提算法具有流量过滤强度高、超宽带传输能力强的特性,实际部署价值较高。