面向用户偏好的属性值评分分布协同过滤算法

针对传统协同过滤算法存在的不足,本文充分考虑用户对项目相关属性特征的偏好,将用户对项目的评价转化为用户对项目属性偏好的评分分布;在此基础上,对传统的协同过滤算法的相似性度量方法进行改进,并采用修正的用户偏好数学期望预测模型,提出一种面向用户偏好的属性值评分分布协同过滤推荐算法.实验结果表明,该算法可有效解决传统过滤算法存在的问题,推荐精度显著提高,使推荐服务更好地满足用户的偏好需求.     

基于灰关联分析和时空偏好特征的兴趣点推荐算法

为了提高动态推荐效果,从时间个性化和连续性的角度出发,细化了签到用户的时间特征,利用灰关联分析度量时间向量的相似度,与矩阵分解算法结合,给出了一种新的矩阵分解算法。该算法可缓解时间戳细化签到矩阵后带来的数据稀疏的影响。同时为了提高个性化推荐,采用自适应核密度估计方法捕捉用户的空间偏好,增强用户的个性化体验,进而提高推荐质量。在此基础上,设计了一种新的兴趣点推荐算法。实验结果表明,该算法能有效地提高推荐准确率和召回率。     

基于倾向性的直觉模糊相似度量方法

针对现有直觉模糊相似度量所存在的不足,提出一种基于倾向性的直觉模糊相似度量方法。首先,基于直觉指数所表征的中立证据中支持与反对的程度呈均衡状态假设,揭示了影响直觉模糊集相似性大小的3个相互作用因素之间的内部关系,给出了相似度量的几何表示。其次,对现有部分相似度量方法在某些情况下无法表述的问题进行了分析,定义了满足直觉模糊相似性的直观约束条件,给出一种直觉模糊相似度量的公理化定义。再次,揭示了直觉指数对证据的倾向性影响,提出了一种基于倾向性的直觉模糊相似度量方法。最后,通过算例分析比较,验证该方法的正确性、合理性、有效性。     

一种时空联合约束的多源航迹相似性度量模型

针对传统方法无法有效度量多源异步航迹时空相似性的问题,该文提出了一种适用于多源异步航迹的相似性度量模型。基于时间和空间联合约束下寻找近似时空特征匹配点的思想,通过设置时间和空间阈值上寻找符合要求的匹配点,并通过空间相似函数度量匹配点的相似性,确定最优匹配点并计算多源航迹间的航迹时空相似度。实测数据表明,该模型可以有效度量异类传感器航迹的相似性,且时间性能较优。基于该模型的航迹关联算法在仿真的复杂多目标环境中的关联准确性优于现有算法,且在对海雷达误差估计中得到了应用。     

有向相似性对协同过滤推荐系统的影响研究

为研究用户的相似性对协同过滤个性化推荐算法的影响,认为用户的有向相似性应该由邻居用户指向目标用户,而非由目标用户指向邻居用户。基于该思想,提出了一类改进的协同过滤算法。通过对Movielens数据集的实验分析,结果发现改变用户相似性的方向可大幅提高推荐结果的准确度和推荐列表的多样性。进一步,强化相似度高的用户的推荐强度可大幅提高推荐效果,算法的准确性可提高17.94%,达到0.086 4,当推荐列表的长度为10时,推荐列表的多样性可达到0.892 9,提高20.9%。该工作表明用户相似性的方向是否合理对推荐算法具有非常大的影响。     

基于模态符号数据分析的混合推荐算法

传统混合推荐算法基于点数据来描述用户模型,存在信息丢失、难以统筹考虑用户所有偏好信息等问题,严重影响了推荐系统的质量和效率。针对该问题,以符号数据为基础,建立了基于模态符号数据分析的混合推荐算法。用模态符号数据对用户建模,引入模态符号数据的距离度量计算用户兴趣模型间的相似性,同时整合用户人口统计信息的相似性,形成用户的综合相似性,最终完成推荐。实验结果表明论文方法在应对数据稀疏性及新用户问题时,具有更高的推荐精度。     

一种基于相似性度量的仿真系统置信度评估方法

运用参数估计的方法对系统的相似元要素作区间估计,通过分析所得置信区间与对应的接收区间的关系给出了系统相似元的一种相似性估计方法;对于系统相似度,给出了一种考虑相似元之间相关性的相似性度量方法,由此提出了一种基于相似性度量的仿真系统置信度评估方法。在目标辐射噪声仿真系统研究中的应用表明,该方法有助于挖掘和利用仿真输出中蕴涵的系统特征信息,是一种量化分析与评估仿真系统置信度的有效方法。     

基于元数据与领域概念树的文本相似度计算

随着网络与信息技术的快速发展,导致网络上产生了大量的电子文本,而文本间的相似度计算是文本处理的一种重要手段。对于大规模的文本集,通常采用向量空间模型（vector space model, VSM）进行文本表示,但是该方法面临着文本向量维度较高及文本语义相似度难以度量的问题。提出一种改进的文本相似度计算方法,从大量的特征空间中选择出具有代表性的元数据特征向量元素,以降低向量空间的维度;构建领域概念树并设计基于领域概念树的文本相似度算法,对领域概念中广泛存在的同义词进行处理,以提高文本之间语义相似度度量的性能。实验结果表明：通过降维和概念相似度计算可提高文本相似度计算的性能。     

基于情境聚类和用户评级的协同过滤推荐模型

协同过滤是电子商务推荐系统中广泛应用的推荐技术, 但面临着严重的用户评分数据高维化和稀疏性问题. 同时, 传统协同过滤中的相似度度量方法没有考虑用户评分行为对其他用户的影响, 因而对评分预测的精度影响较大. 此外, 在移动环境下, 传统协同过滤未结合情境信息, 导致推荐质量下降. 对此, 提出一种基于情境聚类和用户评级的协同过滤模型. 首先, 根据情境信息对用户进行聚类, 降低用户评分数据维度和稀疏性; 然后, 引入社会网络理论分析用户间关系, 建立用户评级模型用于评价用户推荐能力, 并结合评级指标进行评分预测. 通过MovieLens和NetFlix数据集对基于该模型的SlopeOne算法和其它三种方法的比较验证结果表明: 本模型在所有数据集上都获得了最高的预测精度, 同时还具有最佳的推荐覆盖度, 可显著提高预测精度, 更适用于移动电子商务环境下的个性化推荐问题.     

基于热门物品惩罚和用户兴趣变化的知识推送算法

为了提高用户相似度计算的精度和知识推送的准确度,提出了一种基于热门物品惩罚和用户兴趣变化的协同过滤推送算法。该算法首先对知识项进行聚类;其次在每一类中引入用户兴趣度函数来对类内未评分知识项进行评分值预测;然后在每个类的用户相似度计算中引入热门物品权重系数,用以惩罚热门物品对用户相似度的影响;最后在推送当中引入用户兴趣随时间变化的权重系数。实验还采用MovieLens数据集进行了测试,结果表明,改进后的算法比传统的协同过滤算法在推送准确度上有明显提高。     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

正~~     

TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

正~~     

Call for Papers The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正June 22-24,2015Guangzhou,China http://iec.cnsba.com/index.htmlCo-Sponsored by:ffiEE SMC(pending)South China University of Technology The Chinese University of Hong Kong Tsinghua UniversityHosted bv:School of Business Administration,South China University of Technology,China Conference Co-Chairs:     

分布交互仿真技术综述

介绍了ＤＩＳ的技术特点,综述了ＤＩＳ中关键技术和相关技术,并对目前ＤＩＳ发展过程中遇到的问题进行了深入的分析与论证。     

Innovation Versus Environmental Protection Presumptions

The paper is about negotiating with issues that discourage innovation. The subject is environmental deterioration, with concern directed at the impediments that keep it from being innovatively resolved. The paper is organized around three issues. (1) The dominant model of environmental concern, called environmental protection, is managed predominantly via command and control approaches. (2) Command and control, by relying on analytical segmentation to subdivide the problem into digestible bits and using formal legislation to direct it, are not up to emerging challenges in the area. (3) More robust models are available but difficult to experiment with due to impediments that discourage change. These impediments are seen in ideals associated with protection, prevention, recycling, and sustainability that tend to do more to sustain harmful practices than to seek beneficial alternatives. Being able to appreciate the underlying restrictions of entropy could help stimulate a more innovative agenda. These issues are tested via a project funded by the EPA entitled ENERGY STAR Homes.