基于用户特征和评分的精准推荐策略研究

个性化推荐系统是帮助用户发现内容,克服信息过载的重要工具.为了提高推荐算法的准确率和效率,综合协同过滤推荐算法和K-means聚类算法,设计了一种基于用户特征和评分的精准推荐策略.该策略一方面针对新用户冷启动问题,引入K-means聚类算法对全体用户特征进行聚类,将新用户所属类中其他用户喜好的物品中的Top N个推荐给...     

利用WEB挖掘技术构建智能化电子商务站点

以web挖掘和网页信息聚类为基础,来构建智能化电子商务站点;从而在商务活动中根据访问用户的特征和访问习惯,发现其中蕴含的知识,提取出用户的兴趣爱好,进而开发用户喜好的界面,掌握商务活动先机。     

基于文本相似度计算的兴趣网络构建方法研究

从海量无结构互联网信息中提取高质量的社会网络有着广阔的应用前景和较高的学术价值,本文以新浪微博网站作为信息源提取用户之间的共同兴趣网络,在知网文本相似度计算方法的基础上,结合用户特征词的词性分析,提出了一种结合词性的用户相似度计算方法,此方法可以计算用户之间的兴趣强度,进而构建共同兴趣网络。实验结果表明,该方法对用户类别判定的准确率有所提高,对兴趣网络的提取有较好的效果。     

基于特征融合与多元关系一致性的社会标签精化模型

许多社交网站和图片分享网站允许用户自由地选择标签,来对他们上传的图片进行标注.这极大地方便了图片检索、图片排序、标签推荐等多媒体应用.然而,用户提供给网络图片的标签常常具有不相关、不精确、不完整的特点,因而需要对其进行精化.提出一种基于多元特征融合和多元关系一致性的社会标签精化模型.该最优化模型综合考虑了图像视觉特征、用户标签、图像用户信息以及它们之间的关系,并以这三者的一致性关系作为规划目标.此外,在图像视觉特征处理方面,将多元特征融合在最优化模型中,通过迭代算法自动地给出各个特征的权重.与传统的将多个底层视觉特征连接成一个长的特征向量或者仅使用一种特征的做法相比,该方法不但有效避免了维度灾难,还能最大程度地利用不同的视觉信息用于图像区分.实验表明,该方法与目前提出的一些最优秀算法具有可比性.     

大数据环境下公安院校图书馆个性化信息服务研究

互联网的发展彻底改变了图书馆运行方式,图书馆可以向用户提供更多信息,可以根据用户的喜好提供交互式信息通信,为用户提供定制的个性化服务。同时,互联网使图书馆能够将被动变为主动,主动搜集信息,制定适合用户的个性化服务。作为大学图书馆,根据不同用户的需求提供信息,是高校图书馆信息服务发展时间的必由之路。     

基于手机传感器的用户行为识别

基于手机传感器实现用户行为识别在健康监控、时间管理和个人喜好分析、资讯筛选和推送等方面的重要作用,研究一种基于手机三轴加速度传感器、方向传感器获取用户数据,采用SVM多分类方法中的决策树分类方法,在决策树各节点训练SVM分类器,用于识别静止、步行、奔跑、上楼梯和下楼梯等5种日常行为,进而实现对用户行为的识别。通过对不同实验者的交叉对比实验,识别准确率平均为91.65%,证明了这一方法的有效性。     

一种基于深度学习的网络流量细粒度分类方法

随着网络视频服务持续增长,为了更好地区分不同质量的视频服务和管理网络资源,提出了一种基于深度学习的网络流量细粒度分类方法.该方法设计了一种扩展流特征信息的表达方式,将更丰富的特征信息以图片形式表示出来,应用卷积神经网络对图片代表的流数据实现细粒度分类,且省去了特征设计和选择环节.通过对视频数据进行实验,分类准确率达到了...     

基于鼠标行为的三支身份认证方法

为了实现使用鼠标行为数据进行身份认证时认证时间和认证准确率的平衡,该文通过引入三支决策思想,提出了一种新的身份认证方法。该方法首先基于部分鼠标行为对用户做第一次判定,分为合法用户、非法用户和延迟决策用户3个类别,实现部分用户的预先判定;然后,通过再多收集一部分鼠标行为对延迟决策用户做合法性判断,保证了方法的认证准确率。实验结果证明,该方法可以有效地降低期望认证时间并得到较高的认证准确率。     

基于手机传感器的用户行为识别

基于手机传感器实现用户行为识别在健康监控、时间管理和个人喜好分析、资讯筛选和推送等方面的重要作用,研究一种基于手机三轴加速度传感器、方向传感器获取用户数据,采用SVM多分类方法中的决策树分类方法,在决策树各节点训练SVM分类器,用于识别静止、步行、奔跑、上楼梯和下楼梯等5种日常行为,进而实现对用户行为的识别。通过对不同实验者的交叉对比实验,识别准确率平均为91.65%,证明了这一方法的有效性。     

基于自注意力机制的多模态场景分类

针对真实环境场景会同时出现多种事件导致场景分类准确率受到干扰信息影响的问题，本文提出了一种基于自注意力机制的多模态场景分类方法。首先，对音频进行特征提取并使用自注意力机制获得关注信息；然后，对视频进行分帧图片抽取，通过ResNet 50对图片特征进行提取；最后，将两个模态的特征进行拼接并再次使用自注意力机制对特征信息进行抓取分类。基于DCASE2021 Challenge Task 1B数据集的实验结果表明，与其基线系统、双模态信息简单拼接、视频辅助音频和音频辅助视频的分类系统相比，基于自注意力机制的多模态场景分类系统的准确率优于单模态互相辅助决策的场景分类系统。     

基于行为规划的智能电视遥控器设计

针对传统电视遥控器在海量节目单中搜索节目困难、固定按键操控复杂等问题，构建一种行为规划框架应用于电视遥控器设计中。在此框架中，基于行为语言建立融合用户需求和节目单信息的普适推理规则，并利用其知识表示和逻辑推理功能实现对节目相关内容的智能搜索，同时还可利用其填充性添加用户专属规则。由应用实例可知，应用行为规划框架的电视遥控器可智能理解用户需求，使其通过语音交互方式利用频道名字、节目内容即可观看其喜欢的节目，还可自行定义节目搜索限制条件，达到了可定制的智能搜索的目标。     

汽车轮毂缺陷检测中的缺陷增强与字符去除技术

传统的轮毂图像缺陷检测算法,直接对采集到的图像进行检测,准确度低是其主要缺点。鉴于此,提出了一种汽车轮毂缺陷检测中的缺陷增强与字符去除技术。该技术通过对原图像进行数学形态学处理得到伪模板图像,然后将其与原图像相减的结果进行灰度拉伸,再叠加到原图像上以增强缺陷特征,最后使用双边滤波技术去除轮毂字符信息。实验结果表明,使用缺陷增强和字符去除技术之后,在满足时间限制的前提下,轮毂缺陷检测算法的准确度得到了提高。     

一种融合信任度和相似度的推荐算法

推荐系统是一种能够帮助用户在面对大量信息时,能快速?有效地获取有用资源的工具?协同过滤是目前广泛使用的一种推荐技术,该技术通过相似邻居对项目的评分为源用户产生推荐,但面临数据稀疏性和冷启动的问题?基于信任模型的推荐系统虽然在一定程度上缓解了上述问题,却仍然需要进一步提高?针对这些困难,提出了一种融合了信任度和相似度的算法?该算法利用用户间的信任信息,将源用户的信任邻居对项目的评分作为该用户的个人喜好,同时根据基于物质扩散的协同过滤算法找出源用户的相似邻居,利用信任邻居和相似邻居为该用户产生推荐?在2个真实数据集上的实验结果显示,融合算法对冷启动用户的准确性比协同过滤算法分别提高了19%和37%,覆盖率分别提高27%和42%?     

子午加速轴流通风机最佳毂比的计算

在分析子午加速风机空气动力有关方程的基础上,通过上机计算,求解出了子午加速风机的最佳毂比。试验证实,按本文所述方法进行设计的等环量流型的叶轮,与按通常方法选择通风机毂比所设计出的叶轮相对比,在各种工况下,叶轮效率都有所提高,文中也给出了在不同设计参数时按本法所应选择的最佳毂比。     

城市停车设施片区指引优化模型及评价方法

提出一种停车设施片区优化指引的模型方法,以首选停车场和备选停车场的平面距离最小为目标函数,在泊位饱和度和车辆接受停放概率等约束条件下,建立停车片区优化指引模型,设计结合作图法的两层次搜索算法确定停车场备选解集.采用模糊优选评价方法进行备选方案的排序研究,通过隶属函数对各备选停车场方案的原始数据进行标准化处理,并通过备选方案与基准方案的贴近度数值评价各次选停车场的排序,以东莞市中心城区第7停车分区作为计算实例,说明停车片区停车指引模型和模糊优选评价方法能够成功地应用实施.     

基于模糊诊断模型的DICOMSR关系数据库构建与XML表示

随着医学图像系统应用的深入,用户对系统功能提出了更深层次的需求:由医学图像的组织管理上升到医学图像的智能检索.为了满足智能化医学图像检索需要,提出了一个含不确定信息的SR关系数据库表示模型,模型基于模糊理论,可以很好地表示医学图像诊断语言中的不确定信息.在此基础上,介绍了含不确定信息的SR关系数据库到XML的映射转换方法,实现了SR信息的XML表示.该模型和其XML表示法为下一步的基于语义的医学图像智能化检索方法的研究奠定了基础.     

基于语义Web的多功能情报信息自适应检索技术

为了解决传统依据关键字、概念和属性值等检索技术没有考虑不同主体中情报信息间的语义关系,无法提供令用户满意的情报检索结果问题,通过语义Web方法研究了多功能情报信息自适应检索技术。设计基于语义Web的多功能情报信息自适应检索模型,检索模型包括人机交互层、知识处理层以及知识存储层。在知识存储层建立本体语义模型。在知识处理层,从检索的多功能情报信息关键词中推断和其语义有关的概念,依据概念有关词汇对原始查询进行扩展,对语义相似度进行计算。在人机交互层,将用户反馈情况看作判断检索结果优劣的衡量因素,依据相似关键词获取相似结果集,按照反馈因子完成对所有相似结果的排序,把排序结果发送给用户,实现多功能情报信息自适应检索。结果表明,所提方法能够同时保证召回率与精度;排序误差率低;检索结果和用户查询结果最相符,检索结果准确,可令用户满意。可见所提方法检索性能强。     

基于语义本体的媒体内容搜索引擎的构建

随着信息技术的迅速发展与各类媒体内容业务平台的出现,不同类型的媒体内容业务相互交叉,形成一个庞大而复杂的体系,如何使用户能够快捷高效地获取自己需要的媒体内容,逐渐成为广播电视数字化与网络化进程中一个亟待解决的问题.本文在对媒体内容聚合系统研究的基础上,提出基于语义的媒体内容搜索引擎,分析了其中关键技术Ontology的原理,为宽带互动电视业务系统内容与业务搜索功能提供了技术支撑.     

多粒度时空事件序列相似度算法研究

现有研究集中于不带有时间空间信息或带有固定时间空间信息的活动序列相似度计算,没有从不同层次来度量用户行为序列的相似性,为了实现对用户行为多粒度多视角的动态认知,提出一种基于序列比对算法Needleman-Wunsch的多粒度时空序列比对算法（multi-granular spatiotemporal sequences alignment,MGSSA）,扩展了NW算法的得分函数以结合时间、空间信息,通过粒度调控实现了从不同的粒度来计算时空事件序列的相似度.实验证明,多粒度时空序列比对算法MGSSA是有效且可行的.      

基于社会利益划分的多智能体系统模型

基于社会利益的差异将社会划分为阶层、利益集团和个人,利用这种划分建立了基于多智能体的知识获取与发现的SEBI模型,提出了在SEBI系统中智能体喜好信息表与喜好地址表相关联算法,通过地址表进行通信和信息交互以及根据反馈信息修改自己思维状态的思想。这些算法保证了SEBI系统具有搜索信息范围小、效率高和自动改善性能等特点。