一种基于多属性评分的协同过滤算法

协同过滤算法是个性化推荐领域中使用最为广泛的算法,传统协同过滤算法是基于全部属性评分对项目进行推荐,而用户在项目选择或对项目满意度评价时主要关注项目的关键属性,因此传统协同过滤算法的推荐准确度和个性化服务水平不高.针对此问题,提出了一种基于多属性评分的协同过滤算法,文中算法通过获取用户对项目多个属性的评分,以准确描述用户的个性化偏好,再通过信息熵来对用户的历史属性评分变化幅度进行计算,同时对用户的属性评分相似性计算,从而对项目进行综合推荐.最后,经实验分析验证了所提算法切实可行.用户的历史属性评分反映了用户之前的评分习惯和对项目属性的个性化偏好,基于多属性评分的协同过滤推荐不仅能够提高推荐准确度,而且在一定程度上解决了数据稀疏问题.     

社交网络中基于用户投票的推荐机制

为了改善目前社交网络中热点信息推荐与个性化好友推荐的不足,提出基于用户投票的推荐机制.首先,根据众多用户对某条信息的投票情况评估信息的热度与价值,将用户对信息的浏览、评论、转发等操作以及时间因素与用户主动性投票相结合,提出基于用户投票的热点信息推荐算法.然后,根据某个用户对众多信息的投票情况评估用户的兴趣,从用户对网络信息的投票以及浏览情况中提取出用户的兴趣度特征,进而提出基于用户投票的个性化好友推荐算法.最后,针对2个算法进行仿真实验,评估各因素对推荐算法的影响和推荐的有效性.实验结果表明,基于用户投票的推荐机制可以有效地进行热点信息与个性化好友的推荐.     

基于用户语义的个性化信息检索研究

本文针对传统个性化信息检索的盲目性问题,提出了基于用户语义的个性化信息推荐方法。在计算用户之间的相似性时,从用户自身所包含语义信息和历史评分数据两方面来进行,克服了传统协同过滤推荐算法仅利用历史评分数据的片面性。实验结果表明,该方法较传统的信息推荐方法具有较高的推荐精度。     

基于Web2．0用户个性化推荐系统分析

为实现用户个性化服务,理解用户兴趣爱好．通过建立用户兴趣模型和推荐库．采用用户兴趣行为描述、重排序算法以及用户反馈算法,分析基于Web2．0用户个性化推荐系统．以提高推荐结果的准确性。     

基于双层注意力机制的联合深度推荐模型

许多电子商务网站中存在用户编写的大量评论信息,大部分推荐系统虽然利用了评论信息,但仅从单词级别而不是评论级别来评估评论的重要性。如果只考虑评论中的重要单词,而忽略了真正有用的评论,则会降低推荐模型的性能。基于此,文中提出了一种基于双层注意力机制的联合深度推荐模型(DLALSTM)。该模型首先利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)分别对用户和项目评论进行词以及评论级别联合建模,并通过两层注意力机制聚合为评论表示和用户/项目表示,然后把从评论中学习的用户和项目的潜在表示融入由评分矩阵得到的用户偏好和项目特征,实现评分预测。采用文中模型在Yelp和亚马逊的不同领域数据集上进行实验评估,并与常用的推荐方法进行比较,发现文中提出的模型性能超过目前常用的推荐方法,同时该模型能够缓解数据稀疏问题,且具有较好的可解释性。     

融合LDA主题模型和支持向量机的商品个性化推荐方法

针对网络商品评论数据不能有效引导买方做出合理选择的问题,提出一种融合LDA主题模型和支持向量机的商品个性化推荐方法。首先爬取不同类型商品的用户评论数据并对其进行预处理;其次建立基于LDA的主题模型并对其特点进行量化;最后利用支持向量机实现商品个性化推荐。以智能手机商品为例进行实验分析,结果表明,所提方法能获得98%以上的分类精度。     

基于用户评论的协同过滤推荐算法

提出融合用户评论的协同过滤推荐算法,通过挖掘电商网站的用户评论信息,获取用户评论中的产品特征和意见,通过计算每个特征意见对的极性,得到特征矩阵,结合用户意见质量形成的用户评分矩阵,求出用户评分的相似度.最后结合特征矩阵和用户评分相似度得出目标用户的综合相似度,并由预测评分得出产品推荐表,对用户进行产品推荐.实验结果表明,提出的算法与常用的推荐算法相比,改善了推荐的质量,同时推荐精度得到提高.     

基于用户评分一致性的协同过滤个性化推荐算法

在目前信息高速发展的时代,个性化推荐作为信息过滤的重要手段,是解决信息超载的最有效方法之一。协同过滤一直是解决个性化推荐比较热门的技术,其主要思想是计算用户之间的相似性或计算项目之间的相似性,然后根据用户或项目之间的相似性对目标用户进行推荐。文章基于协同过滤的思想,提出了一种结合用户评分一致性的单模投影算法,首先在用户与项目的关系二部图中计算用户之间的评分一致性,然后把一致性赋值作为压缩之后的单模投影权值,最后用K近邻找到相似用户并做出个性化推荐。在MovieLens、 FilmTrust和Jester等真实数据集上的实验表明,基于评分一致性的推荐算法达到了较好的效果。     

一种基于商品基因的个性化推荐模型

个性化推荐技术在电子商务系统中得到了广泛应用．但现有的个性化推荐模型不能反映出商品的某些特殊属性对用户购买行为的影响及用户购买某商品的真正原因．引入生物界中基因的概念,提出了基于商品基因的个性化推荐模型,发现用户钟爱商品基因,并将钟爱商品基因遗传到用户选择的商品．该模型能更好地发现用户的购买动机,从而进一步提高个性化推荐精度和用户满意度．     

基于个性化情境和项目的协同推荐研究

为提高基于项目的协同过滤推荐SlopeOne算法的预测结果,在算法的项目相异性计算和评分预测过程中引入个性化情境因素.首先对基于项目的协同推荐方法进行综述,然后针对不同情境下的评分记录进行项目间相异性计算,根据此结果计算检验集中的项目在不同情境下的预测评分,并以预测结果为依据为每个用户得到个性化情境,进而为用户对新的资源项目进行评分预测.最后在标准的Movielens数据集上进行实验,其中,U2的训练集和测试集用来训练个性化情境,其他数据集用来检验算法的预测结果.通过对改进的推荐算法与经典的基于项目的协同过滤算法SlopeOne进行比较,实验数据表明改进后算法的推荐结果有较大提高.     

A new geometric approach to blind source separation of bounded sources

Based on the minimum-range approach, a new geometric approach is proposed to deal with blind source separation in this paper. The new approach is the batch mode of the original minimum-range approach. Compared with the original approach, the optimization algorithm of the proposed approach needs no parameters and is more efficient and reliable. In addition, the extension of minimum-rangebased approaches is discussed. The simulations show the efficiency of the proposed approach.     

一种新颖的多目标优化算法

粒子群算法的特性使得其在解决多目标优化问题时具有很强的竞争性,提出了一种结合小生境思想和在线归档策略的多目标粒子群优化算法,该算法能够在进化过程中保持优良种群。通过3个测试函数来评价算法性能并将算法与NSGA-II做比较,结果表明提出的算法的时间耗费明显小于NSGA-II算法且解集沿着Pareto非劣最优目标域有很好的扩展性。     

变长分组Banyan网中排队的神经网络调度

提出了适用于变长分组情形下进行调度的系统结构;给出了分组调度的具体原则;基于所给出的调度原则,研究了利用Hopfield神经网络实现优化调度的方法和在硬件电路上的可实现性,仿真实验表明了所给调度方法的有效性。     

特征空间中的边缘检测及样本选择

将子空间分类法拓展到特征空间后，与核主成分分析结合提出了一种边缘检测的方法及其训练样本选择策略。是基于特征空间中的核方法，对图像特征表达建立了统一的模型，可处理非高斯分布的数据。可与经典的边缘检测算子或其他方法相结合，增强边缘检测的效果和稳定性。只需训练一次，便可将边缘特征从一幅与训练图完全不同的测试图中提取出来。实验结果表明，对噪声有很好的鲁棒性，能很好地适应小样本训练，其边缘检测的效果明显比经典算子，主成分分析，非线性主成分分析的效果好。     

一种边缘保护的灰度图像插值算法

提出一种边缘保护的灰度图像插值算法，目的在于从低分辨率图像中复原出高分辨率的图像。首先对低分辨率图像做双线性插值放大，然后用一个二维非线性滤波器做迭代滤波处理，从而得到高质量的插值放大图像。实验仿真结果表明，该算法在插值放大图像的边缘保护方面取得了良好的效果。     

模糊变结构控制在发电机励磁控制中的应用

为解决高频颤动问题，将模糊控制和变结构控制结合起来，提出了一种新颖的模糊变结构控制方法，并将其成功地应用于发电机励磁控制中。数学仿真结果证明了所提方法的有效性。     

基于模糊折中规划的稳健多目标优化设计

针对稳健设计目标函数与波动之间的冲突及协调问题,提出了一种基于模糊折中规划的稳健设计多目标优化方法. 该方法在考虑工程稳健设计中大量存在的模糊因素的前提下,建立目标函数以及波动的隶属度函数,利用模糊偏好分配每个目标的权重从而均衡目标函数值和波动之间的平衡. 该方法将决策者的偏好充分体现到决策过程中,从而得到决策者所期望的折中解. 从实例结果可以看出,模糊折中规划适合于求解稳健优化设计问题.     

面向科研基金项目评审的专家水平评价方法

科研基金项目评审工作的成败很大程度上取决于评审专家的水平。为此,提出了一种面向科研基金项目评审的专家水平评价方法。首先,对专家以往评审科研基金项目情况和获得科研基金项目情况两方面的评价指标进行描述,并给出评价指标的计算公式;然后,通过构建评审专家水平的二维坐标评价图对备选评审专家进行初筛;在此基础上,给出了一种基于TOPSIS(Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution)的专家水平评价方法。通过实例分析验证了该方法的实用性和有效性,为科研基金项目评审的专家遴选提供了决策支持。     

结合新闻和评论文本的读者情绪分类方法

新闻和评论文本是进行读者情绪分类的重要资源,但仅仅使用新闻和文本或者把2类文本进行混合作为一组总体特征,不能充分利用不同文本特征间的区别和联系。基于此,提出了一种双通道LSTM(long short-term memory)方法,该方法把2类文本作为2组特征,分别用单通道LSTM神经网络学习这2组特征文本得到文本的LSTM表示,然后通过联合学习的方法学习这2组特征间的关系。实验结果表明,该方法能有效提高读者情绪的分类性能。     

分散变结构模型参考自适应控制

提出了一种适用于线性关联大系统的分散变结构模型参考自适应控制新方法．与原有的分散变结构控制方法比较，成倍减少了分散控制器中的切换变量，并相应降低了所需控制量的大小，增强了分散变结构控制方法的工程实用性．所推导的分散变结构控制规律形式简洁，便于实现．数字仿真结果表明该方法的有效性．