基于标签相似度的协作者推荐研究

针对目前虚拟协作社区中重视交互行为研究,缺乏协作行为研究的问题,从项目和协作者的角度出发研究社区的标签关系,提出根据协作者与项目的发生关系和项目标签集合获取基于协作者的标签共生信息,并用该共生信息来计算标签之间相似度,然后提出一种新的协作者工作偏好模型。结合协作者工作偏好和标签相似度研究协作者之fg的关系,以及协作者与项目之间的关系,预测可能参与项目的协作者,提出协作者推荐算法。通过使用开源社区www.codeplex．com的数据进行实验,并与其他推荐算法进行比较,证明本文提出的推荐算法能较好地应用于协作者推荐。     

融合用户标签相似度的矩阵分解算法

随着互联网时代的到来,推荐系统已经成为人们在网络上筛选资源的得力助手,传统推荐系统通过用户的评分信息来计算用户相似度并为用户进行资源的推荐,但仍存在冷启动、数据稀疏性等各种问题,极大地影响推荐质量.近年来,标签的出现带给推荐系统新的机遇,它能够具体准确地描述用户的兴趣偏好,使推荐系统可以通过标签属性来更准确地了解用户喜...     

社会化标签语义相似度的协同过滤算法

为解决传统的协同过滤算法不能准确理解用户的喜好,影响推荐准确率和推荐效果,提出基于社会化标签语义相似度的协同过滤算法.算法以标签语义相似度为基础,将项目资源和相关标签的语义信息纳入,显著提高了推荐系统的预测性能.研究结果表明:与以具体评分数据为基础的算法相比,该算法较好地解决了词相似度和句子相似度计算问题,推荐准确度和性能较以往的协同过滤算法有明显提高,改善了推荐效果.     

以视觉相似为基础的Phishing检测方法

目前检测网络欺诈均采用人工的方式。该文提出了一种基于EMD(earth move distance)算法的视觉相似度欺诈网页检测算法,算法将网页在像素级别的相似度比较结果作为依据,判断某网页是否为欺诈网页。在2个实际系统中应用和实践了该算法,通过对9280个网站进行检测,检测出欺诈的正确率为90.90%,结果显示该算法具有较高的欺诈检测精度以及较低的时间性能开销。     

以视觉相似为基础的Phishing检测方法

目前检测网络欺诈均采用人工的方式。该文提出了一种基于EMD(earth move distance)算法的视觉相似度欺诈网页检测算法,算法将网页在像素级别的相似度比较结果作为依据,判断某网页是否为欺诈网页。在2个实际系统中应用和实践了该算法,通过对9280个网站进行检测,检测出欺诈的正确率为90.90%,结果显示该算法具有较高的欺诈检测精度以及较低的时间性能开销。     

基于标签序列的半结构化数据相似度度量

针对基于路径的半结构化数据结构相似度度量方法不能很好地处理路径部分相似以及忽略了元素之间兄弟关系的问题,提出一种基于频繁关联标签序列的结构相似度度量方法,该方法将半结构化数据的结构信息视为标签序列的集合,采用数据挖掘技术中频繁模式和关联项集的概念及算法,从半结构化数据中挖掘频繁关联标签序列并以此作为特征计算其结构相似度.实验结果证明：提出的基于频繁关联标签序列的半结构化数据结构相似度度量方法可以解决基于路径方法的不足,计算的结构相似度更准确、更合理.     

融合标签相似度的 k 近邻 Slope One 算法

Slope One 协同过滤算法被广泛应用于个性化推荐系统中。标签是一种描述项目特性的重要形式,针对Slope One 算法推荐精度不足的问题,将标签信息融合到 Slope One 算法当中。同时参考 k 近邻算法思想,选取阈值过滤后的 k 近邻项目参与平均评分偏差计算,提高计算效率的同时增加预测精度。使用评分相似度和标签相似度作为权重修正线性回归模型。通过线性加权融合预测结果,进一步提升推荐质量。将算法应用于 MovieLens 数据集,与传统加权 Slope One 算法相比,平均绝对偏差下降4．8％,召回率和准确率分别提高32．1％和26．3％。     

基于消息语义相似度二分匹配的Web服务发现方法

随着Web服务数量的剧增,Web服务发现是目前面向服务的体系架构中的重要部分。并且成为Web服务研究的一个热点．笔者提出了一个基于语义匹配的服务发现方法．首先,在标准WSDL中进行本体相关的语义扩充,将服务操作中必要的信息进行语义映射,包括：Web服务操作名称以及服务操作的输入消息和输出消息．其次提出了一个基于消息语义相似度二分匹配的Web服务发现方法．实验表明该方法提高了服务发现的查全率和查准率,且具有良好的可伸缩性．最后得出结论：该方法使用WSDL标准规范而不是特定的Web服务语言或模型,因而易于实施;该方法提高了计算机自动发现服务的效率．     

基于音频内容和歌词文本相似度融合的翻唱歌曲识别模型

翻唱歌曲识别是音乐信息检索(Music Information Retrieval,MIR)领域最具挑战性的任务之一.为了提高翻唱歌曲识别(Cover Song Identification,CSI)的准确率,研究者提出了多音频特征相似度张量积图融合的翻唱识别模型,但相似度高维空间几何结构的学习大幅度增加了模型的时间复...     

基于标签的网络Folksonomy研究

从标签出发,对Folksonomy这一新型网络信息分类法的性质、特点、分类等方面进行了研究,将Folksonomy与元数据和本体进行了比较研究,选取Del.icio.us,Flickr,BlogBus和豆瓣这4个应用Folksonomy的网站进行了实例研究,试图总结出Folksonomy的一般原理和应用于网络信息组织的优势,并对Folksonomy的发展提出展望。     

基于语义相似度的Web文档聚类算法

文章提出基于语义相似度的Web文档聚类算法--WDCSS算法,依据文档关键词之间的相似度生成最小树,通过概率统计来确定最小树中相似度阚值,并对最小树中进行切割,同时对较小的子类进行划分合并.实验表明,WECSS不仅能为具有各种不同聚类形状的数据集准确地分析出数据中存在的合理聚类和例外样本,而且避免了用户参数选择所造成聚类质最降低问题.     

基于兴趣相似性的Web用户聚类

按照访问兴趣对用户进行聚类分析是Web挖掘的一项重要内容. 在用户访问兴趣度量中综合考虑网页内容和浏览路径因素;在聚类分析中,依据访问兴趣定义提出新的相似度计算方法. 利用传递闭包法对用户进行聚类. 算法可以提高用户聚类的准确性,试验结果验证此算法是有效的.     

基于Web使用挖掘的个性化推荐服务研究

本文研究结合网站结构和页面内容以辅助Web使用挖掘,提高推荐服务质量。并在相关理论与研究的基础上,给出一种关于推荐因子的综合计算方法,经推荐质量分析,该方法具有较好的推荐优化能力。     

基于标记字典的网页信息隐藏算法

网页信息隐藏技术是将网页作为隐蔽通道进行秘密信息传输的一种技术。基于网页结构特点,提出了基于标记字典的网页信息隐藏算法,该算法采用多标记组合的思想,在不增加原始网页大小和算法复杂度的基础上,使网页信息隐藏容量提高了2.5倍,也为网页信息隐藏算法的研究提供了思路。     

基于共同属性和标签共现的标签消歧算法

为了提高基于标签的个性化推荐技术的准确率,提出了一种基于共同属性和标签共现的标签消歧模型,对已有的基于聚类的标签消歧算法进行改进,针对不同的标签语义问题分别采用不同的方法,缓解了原算法不能识别不同语义的问题。对于多义词语义问题,使用同义词模型进行消歧;对于近义词、同义词语义问题,使用近、同义词模型进行消歧,并将该模型应用于个性化推荐算法。利用公共数据集MovieLens Latest Datasets进行了个性化推荐实验。实验表明,当用户推荐项目数量递增时,推荐算法的准确率和召回率都有提高,能有效消除标签中存在的歧义。     

基于Web的挖掘研究

首先描述了数据开采，及Web数据挖掘，最后提出了Web数据挖掘的发展方向和趋势。     

基于Web挖掘的网站优化系统的研究

利用Web数据挖掘技术,对用户未来的访问进行预测和推荐,是实现网站柔性个性化服务的研究方向之一。本文简要阐述了Internet个性化服务的基本概念,研究了Internet个性化服务的体系结构和关键技术,以改进网站的设计,提高网站的访问率。