基于软集理论驱动的毕业生推荐系统研究

网络技术的发展为毕业生与企业之间的顺利沟通提供了支持,但大多数招聘或推荐平台依然是各自"表演"的模式,缺乏有效对接.面向毕业生与企业的直接需求、核心需求,在软集理论驱动的基础上,构建一个智能的、支持决策的毕业生推荐平台.该平台允许用户自主设置属性及属性排序,对推荐结果进行优劣排序,使得推荐结果更加客观全面,符合大学生及企业的需求.最后实验表明该方法具有较高的性能.     

面向探索式搜索过程的查询推荐

查询推荐是一种提高用户搜索效率的重要工具,但是传统的推荐方法对于探索式搜索的推荐效果不好.针对此问题提出了一种新的面向探索式搜索过程的查询推荐方法,即根据用户搜索的行为模式,通过试探性查询重构和确认性查询重构两个过程,对探索式搜索过程进行建模,并根据影响探索式搜索过程的三种因素提出了一种排序算法,将确认性子查询中的查询推荐给用户.通过与传统推荐方法的对比实验验证了本模型及其推荐方法的有效性.     

P2P环境下考虑信任的协同过滤推荐模型研究

在P2P环境下,节点面临丰富的可用资源,因此很难快速定位自己感兴趣的文件。提出了一种考虑信任的协同过滤文件推荐模型,不仅提高了推荐准确度,还提高了节点的满意度,并有效地控制了由于信任问题导致的交易失败。     

基于评论分析的评分预测与推荐

推荐系统广泛地应用在网络平台中,推荐模型需要预测用户的喜好,帮助用户找到适合的电影、书籍、音乐等商品.通过对用户评分和评论信息的分析,可以发现用户关注的商品特征,并根据商品的特征,推测用户对该商品的喜好程度.本文提出将评论中隐含的语义内容与评分相结合,设计并实现了一种新颖的商品推荐模型.首先利用主题模型挖掘评论文本中隐含的主题分布,用主题分布刻画用户偏好和商品画像,在逻辑回归模型上训练主题与打分的关系,最终评分可以被视为是对用户偏好和商品画像的相似程度的量化表示.最后,本文在真实数据上进行了大量对比实验,结果证明该模型比对比系统性能优越且稳定.     

基于证据权模型的宁芜盆地中段玢岩铁矿资源预测

基于证据权模型,对宁芜盆地中段玢岩铁矿进行矿产资源评价.首先,结合研究区的成矿地质背景,提取地层、岩体、构造、物探异常等四大类证据因子.然后,分析各证据因子与铁矿点之间的空间关系,认为大王山旋回火山岩与次火山岩与玢岩铁矿的关系最为密切,是寻找玢岩铁矿的岩石标志,深成侵入体则与铁矿空间上无明显关系,构造、物探异常在空间上与玢岩铁矿也有较大关联.根据计算结果,选取与玢岩铁矿密切相关的大王山旋回火山岩地层、闪长玢岩岩体、各方向(EW,NW,NE)构造缓冲区、航磁异常和布格重力异常七类证据图层.最后,采用证据权模型进行成矿后验概率计算,结合成矿地质背景及物探异常,圈定5个成矿预测区,它们在区域上具明显的NE向展布特征,并且普遍分布与成矿密切相关的闪长玢岩岩体,同时位于航磁高值以及NW向和NE向构造发育密集处.     

基于多智能体的多维证据动态信任计算模型

信任度评估是基于行为的信任管理模型关注的核心内容。为使信任度评估所依据的证据源完备,运用信任管理思想方法,提出一种基于多维证据的信任度评估模型,该模型将主体网络操作行为层面的信息引入传统仅考虑交易反馈信息的信任度评估模型,基于交易反馈和网络操作行为两个层面的多维证据源进行信任计算,扩展了证据源,突破了只依据单一种类证据源进行信任评估而引起的缺陷;另外,应用改进的D-S证据理论来合成多维证据,较好地解决了证据不确定性的问题。     

一种基于二部分图的推荐算法

在对基于二部分图网络结构的推荐算法NBI和基于Pearson系数的协同过滤推荐算法CF,以及当前广泛应用的完全排序算法GRM进行详细分析的基础上,针对这些算法的局限性,提出了一种基于二部分图的推荐算法.采用Movielens数据库对NBI、CF和GRM以及文中所提算法用2个不同的参数进行了比较.实验结果表明:除了当向每个用户推荐50个电影这一种情况外,文中给出算法的推荐准确率均高于其他3种推荐方法.     

基于关联规则的课程信息推荐应用研究

网络教学系统中的课程资源丰富而繁多,借助数据挖掘技术,可以对这些资源进行有效挖掘,以期达到更充分、合理的使用.借助关联规则数据挖据方法,构建课程信息推荐模型,研究网络教学系统中的课程关联,为学生网络学习提供课程信息推荐.     

基于用户反馈的时序二部图推荐方法

推荐系统以用户购买行为相似性为基础,而用户购买不仅包括是与否的选择信息,还有其购买时间和购买后对产品的评价信息作为反馈结果.满意商品能正确反映用户兴趣偏好,而很久以前购买和负面评价的商品,则将误导用户兴趣的分析.因此,在传统二部图推荐的基础上加入用户评价和时间衰减因素,提出一种基于用户反馈的时序推荐方法,经过多个数据集上的实验证明,提出方法在不同推荐列表长度的命中率指标上均有较大幅度的提升.     

证据网络模型及其推理算法

本文在证据理论与图模型研究的基础上,针对不确定性与关联性相结合的系统建模问题,提出并建立了证据网络模型,定义了证据网络的参数,总结了证据网络的建模特点;分析了证据网络模型的推理问题,建立了其推理策略和推理过程,推导出其正向推理算法和反向推理算法,并通过示例进行了计算验证;证据网络模型将为管理决策分析、系统工程管理等领域的问题分析和求解提供一种有效的技术方法支持.