基于权重调节和用户偏好的协同过滤算法

针对传统相似度计算方法只利用用户的评分信息这一显性反馈行为进行推荐, 导致推荐效果不理想的问题, 提出一种新的相似度计算方法, 通过引入权重调节机制及用户行为偏好等隐性反馈信息, 提升推荐的准确度. 首先, 根据负采样的反用户频率, 降低流行物品全局软件工程的影响程度, 并使用共同评分行为的最小权重, 调节因共同评分数过少而导致的推荐准确度偏差. 其次, 提出项目偏好词定义, 根据项目偏好词矩阵计算出在项目特征上具有共同偏好的用户. 最后, 在MovieLens数据集上进行实验对比分析, 实验结果表明, 改进后的相似度计算有较优的MAE值, 且有更高的推荐准确性.     

不同公平偏好下最优订购周期和延迟支付期决策

在实际商业活动中，公平偏好会影响供应链成员的决策行为，针对现有延期支付的文献中，尚未考虑FS公平偏好模型、BO公平偏好模型分别对延迟支付期和订货周期的影响，分别构建了公平中性、FS公平偏好模型和BO公平偏好模型下零售商主导的Stackelberg博弈模型，提供寻找各种情况下模型的最优解的办法，利用数值算例，对关键参数进行灵敏度分析。研究表明：①BO公平偏好模型下，供应商最优延迟支付期大于公平中性下供应商最优延迟支付期；公平中性下，供应商最优延迟支付期大于FS公平偏好模型下供应商最优延迟支付期。②FS公平偏好模型下，零售商最优订货周期大于公平中性下零售商最优订货周期；公平中性下，零售商最优订货周期大于BO公平偏好模型下零售商最优订货周期。③FS公平偏好模型下，供应链各成员的利润低于或等于公平中性模型下的利润。④BO公平偏好模型下，供应链各成员的利润高于或等于公平中性模型下的利润。     

三种理性选择函数展示偏好描述的比较分析

研究了选择函数理性化的展示偏好描述,通过定义局部严格展示偏好,给出了伪传递理性选择函数、拟传递理性选择函数和非循环理性选择函数的展示偏好描述公理,并对各展示偏好公理进行比较分析,将选择函数的展示偏好描述推广到了其他理性形式．     

群偏好 GMM 集结方法的讨论

分析了ＧＭＭ在群偏好集结过程中,有关Ｐａｒｅｔｏ公理的违反问题．提出了序等价类的概念,并证明ＧＭＭ群集结模式满足Ｐａｒｅｔｏ公理的要求．     

基于模糊综合评判的实际生产调度决策研究

为解决实际生产调度中的模糊不确定性决策问题,提出了基于优先级规则和模糊综合评判结合的生产调度决策方法.通过分析实际生产调度中的任务分派过程,得出任务分派时需要考虑的任务影响因素以及设备影响因素.利用影响因素的隶属函数表示各影响因素的优先程度,解决了调度过程中的不确定及偏好信息的表示问题.通过模糊综合评判计算,对任务优先级和设备的优先级进行综合计算,解决了调度过程中多模糊因素综合权衡问题.最后通过算例对该方法计算过程进行说明,并以实际车间调度应用为例分析了该方法的实用性.     

基于双边匹配理论下的个性化职业指导模型研究

随着我国高等教育的大众化,毕业生如何适应市场需求,实现＂高质量＂就业成为高校就业指导工作面临的主要问题。同时,企业用人与学生需求的信息不对称也是影响就业的主要因素之一。因此该研究在结合经济学中的双边匹配理论模型的基础上,获取企业与大学生的就业＂敏感性偏好＂,并将职业指导的内容细分为宏观与微观两个维度,对微观维度的指导＂空白＂,提出个性化职业指导模型,试图为高校职业指导工作提供更具实际意义的参考依据。     

基于学习风格的大学生学习媒体偏好研究

为了解大学生对于课程资源媒体表现形式的偏好情况,以学习风格理论为基础,从学习风格的知觉通道角度出发,设计了相应的量表对大学生进行问卷调查．并运用SPSS统计软件对问卷调查收集到的数据进行t检验,对数据处理的结果进行比较分析,得到了大学生对于6种媒体表现形式的学习资源的共性偏好顺序,以及计算机与非计算机专业的学生对于特定媒体类型的学习资源的偏好差异性．     

静态二元偏好婚姻匹配问题

主要研究了传统婚姻匹配问题二元化处理的模型．得到了在二元化处理的情况下,完美匹配的计数表达式,且证明了在参与人可接受的潜在配偶越来越接近于n的情况下,其有稳定完美匹配的概率趋近1．     

中华鰟鮍逃逸运动的方向偏好

为考查中华鰟鮍(Rhodeus sinensis Günther)逃逸运动过程中的行为不对称性,将67尾实验鱼单独饲养,然后分别于(20±1.0)℃条件下进行10次T形迷宫实验,以确定实验鱼是否存在方向偏好(朝迷宫同一方向8次及以上则认为该实验鱼有方向偏好行为),并计算具方向偏好个体占全部实验鱼的比例;随后将上述实验在3 d后进行一次重复,以考查初次测试中具偏好个体在重复实验中是否仍保持初始方向偏好,并计算保持了初始方向偏好个体占全部实验鱼的比例。结果显示,两次测试中具方向偏好个体分别占全部实验鱼的25.4%和22.4%,其中左、右偏好分别各占9.0%、16.4%和11.9%、10.4%,两次测试之间的相对偏侧指数(Relative lateralization index,LR)没有差异(p0.05)且均呈正态分布;经一次跟踪重复测试后,保持了初始方向偏好的个体占全部实验鱼的比例由25.4%显著下降至9.0%(p0.05)。研究结果表明,实验鱼种群中存在具运动方向偏好的个体;评估该种鱼逃逸运动方向偏好需要进行跟踪重复测试;具稳定方向偏好的中华鰟鮍比例低于相关文献报道的其他鱼类,因此该种鱼的运动方向偏好可能对它的生存适合度的贡献较小。     

Temporal dynamics in social trust prediction

Inferring unknown social trust relations attracts increasing attention in recent years. However, social trust, as a social concept, is intrinsically dynamic, and exploiting temporal dynamics provides challenges and opportunities for social trust prediction. In this paper, we investigate social trust prediction by exploiting temporal dynamics. In particular, we model the dynamics of user preferences in two principled ways. The first one focuses on temporal weight; the second one targets temporal smoothness. By incorporating these two types of temporal dynamics into traditional matrix factorization based social trust prediction model, two extended social trust prediction models are proposed and the cor- responding algorithms to solve the models are designed too. We conduct experiments on a real-world dataset and the results dem- onstrate the effectiveness of our proposed new models. Further experiments are also conducted to understand the importance of temporal dynamics in social trust prediction.