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1.
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考虑用户活跃度和项目流行度的基于项目最近邻的协同过滤算法
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王锦坤 姜元春 孙见山 孙春华《计算机科学》,2016年第43卷第12期
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项目相关性度量是基于项目最近邻的协同过滤算法的关键。已有的项目相关性度量方法在数据集稀疏或推荐低流行度产品时会面临较大挑战,因此提出一种考虑用户活跃度和项目流行度的基于项目最近邻的协同过滤算法。该算法在度量两个项目的相关性时,若有记录只对两个项目之一有评分,则利用该记录所对应的评分用户的活跃度和被评价项目的流行度进行相关性惩罚,从而提高数据稀疏环境下低流行度产品被推荐的概率。实验表明,所提算法在保证评分预测精度的情况下提升了推荐结果的多样性和新颖性。
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2.
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信息融合相似性算法下的虚拟社区链接预测
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夏凯 傅魁 刘李利《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》,2014年第3期
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针对传统的基于节点相似性的链接预测方法存在链接预测指标仅考虑网络结构信息或者节点属性信息，以及链接预测指标静态处理节点之间关系的问题，提出了一种基于信息融合相似性算法的链接预测指标（similarity based on network evolution and user generated content ， SNEUGC），该指标结合用户生成内容信息和网络演化信息对含权网络进行链接预测，以解决现有链接预测指标在含权网络环境下链接预测准确率低的问题。实验证明，该方法的准确率达到了80％，具有一定的可行性。
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3.
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基于项目流行度和新颖度分类特征的托攻击检测算法
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于洪涛 周倩楠 张付志《四川大学学报(工程科学版)》,2017年第49卷第1期
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针对有监督检测方法在检测托攻击时准确率不高的问题，提出一种基于项目流行度和新颖度分类特征的托攻击检测算法。首先，根据真实概貌和攻击概貌在选择评分项目方式上不同，从流行度和新颖度角度，提出有效区分正常用户和攻击用户的特征；然后，基于这些特征提出一种集成检测框架，通过Boosting提升技术产生多个差异较大的基分类器，并且通过融合带有权重的基分类器的预测值得到最终的检测结果。实验结果表明，基于项目流行度和新颖度分类特征的托攻击检测算法能够提高攻击检测的准确率和召回率。
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4.
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基于SVM的微博转发规模预测方法
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李英乐 于洪涛 刘力雄《计算机应用研究》,2013年第30卷第9期
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为了评价微博的传播效果, 在分析影响用户转发行为因素的基础上, 提出了采用用户影响力、用户活跃度、兴趣相似度、微博内容重要性和用户亲密程度五项特征进行转发行为预测的SVM算法, 以及基于该算法的转发规模预测算法。最后给出了传播规模预测的评价方法。针对新浪微博用户数据的实验表明, 预测精度达到了86. 63%。
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5.
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基于谱聚类的动态网络社区演化分析算法
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安晶 徐森《信息与控制》,2015年第2期
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针对复杂网络社区受到个体兴趣和迁移的影响随着时间推移而演化的问题,提出一种基于谱聚类的动态网络社区演化分析算法,试图揭示动态网络社区结构随时间的演变过程.算法融合当前时刻快照拓扑结构和上一时刻社区结构两个因素,并用随机分块模型和Dirichlet分布分别对上述两个因素建模,从而将社区演化分析形式化为优化问题.从理论上验证了社区演化分析与谱聚类是等价的,为利用谱聚类解决社区演化分析奠定理论基础.在合成数据集上的实验结果表明,相比于以规格化割为目标的谱聚类,所提方法能显著提升动态社区检测的准确性和稳定性.
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6.
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动态多文档文摘模型
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刘美玲 郑德权 赵铁军 于洋《软件学报》,2012年第23卷第2期
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从网络信息的动态演化性出发,对同一话题不同时序阶段的文档集合进行识别和分析,在度量演化内容差异性的基础上实现动态性,给出了两种实现动态多文档文摘的模型,即基于矩阵子空间分析和基于文本相似度累加的动态多文档文摘模型.在此基础上,提出了高效的动态句子加权方法.TAC 2008的Update Summarization测试数据上的实验证明了所提出的动态多文档文摘模型的有效性.
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7.
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一种基于认知的动态副本放置方法
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韩国栋 朱一戈 张帆《计算机应用与软件》,2013年第1期
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针对内容分发网中数据传输开销巨大的问题,提出一种基于认知的副本放置方法。通过对代理服务器反馈的用户需求动态信息,对内容流行度建立基于认知的预测模型,依据此模型启发式地完成内容的分发和放置。仿真结果表明,该方法能明显降低内容分发网络的传输开销,同时满足时变用户的动态需求,具有低时延、低开销等优点。与一般的算法相比,该方法能显著提高缓存命中率和降低用户请求的平均响应时延。
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8.
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面向动态演化的话题检测研究 被引次数：2
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赵华 赵铁军 于浩 张姝《高技术通讯》,2006年第16卷第12期
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受CURE聚类算法的启发,在分析了动态演化特性的基础上,提出了一种面向动态演化特性的双质心话题模型,以解决话题动态演化特性对话题检测的影响.该模型动态地建立分界点,以其为界将话题表示成初始质心和当前质心两个质心.初始质心代表分界点之前话题所关注的内容,当前质心表示从分界点到当前时间之间话题所关注的内容.提出了基于时间和词分布密度两种不同的分界点确定方法.详细描述了分界点、初始质心、当前质心的建立及更新方法.最后对基于双质心话题模型的英语话题检测算法进行了研究探讨,通过实验证明了该算法的有效性.
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9.
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Weighted-Tau Rank:一种采用加权Kendall Tau的面向排序的协同过滤算法
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《中文信息学报》,2014年第1期
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已知的面向排序的协同过滤算法主要有两个缺点:计算用户相似度时只考虑用户对同一产品对的偏好是否一致,而忽略了用户对产品对的偏好程度以及该偏好在用户间的流行度;进行偏好融合和排序时需要中间步骤来构建价值函数然后才能利用贪婪算法产生推荐列表。为解决上述问题:我们利用类TF-IDF加权策略对用户的偏好程度及偏好流行度进行综合考量,使用加权的Kendall Tau相关系数计算用户间的相似度;进行偏好融合与排序时则使用基于投票的舒尔茨方法直接产生推荐列表。在两个电影数据集上,本文提出的算法在评测指标NDCG上的效果要明显优于其他流行的协同过滤算法。
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10.
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融合时间因素和用户评分特性的协同过滤算法
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曾安 高成思 徐小强《计算机科学》,2017年第44卷第9期
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针对传统协同过滤技术在现实应用中遇到的数据稀疏性问题和局限性,充分挖掘用户评分特性,提出融合时间因素和用户评分特性的协同过滤算法(CF-TP)。引入用户偏好模型,将用户-项目评分矩阵转化为用户-项目偏好得分矩阵,以降低用户评分习惯差异带来的影响。在预测用户对项目的偏好得分时,充分考虑用户之间的非对称影响度,根据用户兴趣随时间的变化引入时间权重函数,以提高top-N推荐的准确率。基于HetRec2011和MovieLens1M数据集的实验结果表明,相对于目前比较流行的算法,所提算法在推荐结果的准确率、召回率、F1值上均有较大的提升,有效提高了推荐系统的推荐质量。
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11.
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基于商品流行度和用户活跃度的推荐算法研究
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张献忠《数字社区&智能家居》,2014年第32期
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用户活跃度和商品流行度对个性化推荐系统性能影响越来越大。而以前的推荐算法很少考虑这两个因素的作用。该文根据商品流行度对计算用户相似度的影响,提出了一种改进的计算用户相似度的方法。同时,又根据用户活跃度对目标用户预测评分的影响,提出了一种改进目标用户计算预测评分的方法。经实验验证,改进后的推荐算法在准确率、召回率和覆盖率等性能指标都优于传统的推荐算法。因此,改进后的算法在提高推荐系统的性能上具有较好的理论研究和应用价值。
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12.
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大动态范围多曝光图像融合方法
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胡燕翔 万 莉《计算机工程与应用》,2014年第1期
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提出一种基于动态范围扩展的多曝光图像多尺度融合方法。讨论融合目标与动态范围分布、细节及颜色的处理策略。在融合规则中提出全局动态范围系数来反映全局照度范围,并指导亮度融合来突出融合结果的动态范围;使用局部对比度和色彩饱和度来反映原始图像的曝光程度,并用于指导色彩融合;使用小波分析作为多尺度融合工具。对算法进行测试并与已有算法的结果进行信息熵和动态范围比较,结果表明该算法对于信息熵和动态范围均有提高。
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13.
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分步式滤波在短时交通流预测中的应用
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郭雪峰 黄辉先 汤红忠《计算机工程与应用》,2010年第46卷第27期
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用基于分步式滤波的多传感器动态系统数据融合算法建立了短时段交通流量预测模型，并与传统的卡尔曼滤波算法在计算复杂度上进行了比较。利用澳大利亚某高速公路所采集的数据进行了预测仿真实验。实验结果表明该算法确保了预测精度，同时简化了计算量，提高了响应速度，可以实现对交通流的实时预测。
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14.
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改进的证据理论在合作频谱感知中的应用
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李一兵 张宗志 高振国《计算机工程与设计》,2011年第32卷第10期
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为了能够在认知无线电网络中有效、准确地检测出授权用户,提出了基于改进的证据理论的合作频谱感知方案设计方法。根据各个次用户对授权用户进行多次本地检测得出的时域DS融合结果,设计并改进融合顺序和融合结构,将多个时域DS融合结果送到融合中心进行空域DS融合,得到最终判决。在此基础上,给出了融合顺序、融合结构的改变对算法性能的影响。仿真实验结果表明了该算法在提高系统检测性能方面的有效性。
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15.
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多搜索中心的运动估计快速算法 被引次数：1
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谷会涛 陈书明 孙书为 陈胜刚《电子学报》,2011年第39卷第3期
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块大小可变的运动估计方法能提高视频编码性能,但也增加了计算时间.为了加快运动估计计算,本文提出了一种基于多搜索中心预测和搜索范围动态调整的快速算法.多搜索中心预测方法对当前宏块时间和空间上相邻块的运动向量进行分析,得出多个预测向量作为运动估计的搜索中心.相比传统预测方法,多搜索中心预测最高可提高约14.6%的预测精度.依据预测运动向量的数目和大小,本文算法对搜索范围进行动态调整,进一步降低了计算复杂度.实验结果显示,相比H.264参考软件中的快速全搜索算法,UMHS算法和EPZS算法,本文算法分别节省约96.22%,59.50%和39.06%的计算时间,且具有相近的率失真性能.
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16.
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基于固定和动态时隙相融合的TDMA分配算法
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冷爱莲 杨恢先 李利《计算机工程与应用》,2015年第13期
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为了提高数据链系统的时隙利用率，提出一种基于固定和动态时隙预约相融合的TDMA分配算法。采用固定时隙分配算法对部分时隙进行分配，用极限学习机对用户业务量进行预测，并根据预测结果确定所需时隙数，这样可以根据不同业务特点动态调整时隙分配策略，以满足用户通信需求；最后使用OPNET仿真软件对算法性能进行测试。实验结果表明，相对其他时隙分配算法，该算法提高了时隙利用率，大幅度减少了平均时延。
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基于动态k近邻的SlopeOne协同过滤推荐算法
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孙丽梅 李晶皎 孙焕良《计算机科学与探索》,2011年第5卷第9期
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协同过滤是个性化推荐系统中的常用技术, 数据稀疏性是影响协同过滤算法预测精度的主要因素。SlopeOne算法利用线性回归模型解决数据稀疏性问题。基于用户相似度的k近邻方法可以优化参与预测的用户评分数据的质量。在SlopeOne算法的基础上, 提出了一种动态k近邻和SlopeOne相结合的算法。首先根据用户之间相似度的具体情况动态地为每个用户选择不同数目的近邻用户, 然后利用近邻用户的评分数据生成项目之间的平均偏差, 最后利用线性回归模型进行预测。在MovieLens数据集上的实验结果表明, 改进算法在预测精度上比原SlopeOne算法有所提高, 能适应数据稀疏度更低的推荐系统, 并且与其他协同过滤算法相比, 推荐精度也具有明显优势。
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18.
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移动社交网络中基于网络中心度的链路预测方法*
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郑巍 潘倩 邓宇凡《计算机应用研究》,2016年第33卷第9期
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移动社交网络中的链路预测是指通过已知的网络节点以及移动社交网络结构等信息预测网络中尚未产生连边的两个节点之间产生链接的可能性。基于网络中心度的思想,提出一种适用于移动社交网络的链路预测算法。在该算法中,根据节点网络中心度和共同邻居数来计算两个节点的相似性指标,两个节点的共同邻居数越多、共同邻居的网络中心度越高,则两个节点的相似度越高。另外,由于移动社交网络的动态性特征,还将考虑时间因素对预测结果的影响。将该方法与其他4种常用的链路预测方法进行比较,实验结果显示所提方法要优于其他方法。
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19.
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基于用户关注空间与注意力分析的视频精彩摘要与排序 被引次数：1
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黄庆明 郑轶佳 蒋树强 高文《计算机学报》,2008年第31卷第9期
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文中提出一种基于用户关注空间与注意力分析的视频内容理解方法,该方法可以有效地获得多通道的视频关注信息,并可使用户根据个性化需求定制视频关注内容,实现视频的高效浏览与访问.首先采用基于二叉层次型结构与分类器选择的音频分类算法将视频中的主要声音类型分类,然后将视频中影响用户注意力的视觉、听觉、时序因素定义为用户关注空间,分别使用相应的中层特征在这三个方面对用户注意力进行表示并计算其关注度,从而在音视频底层特征与高层认知之间建立有机过渡.作者设计了顺序决策融合算法来融合视觉与听觉关注度,生成关注度时序变化曲线并获得精彩摘要.最后使用支持向量回归模型并引入相关反馈机制来实现用户个性化的精彩片段排序.该项工作的特点是通过建立符合人类认知规律的关注度模型并结合相关反馈技术,对视频内容进行类人理解.实验证明,该方法对提取与生成符合用户个性化要求的视频摘要及排序结果具有良好的效果.
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20.
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基于独立演化系统的演化硬件实验
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李建明 石玉《数字社区&智能家居》,2009年第7期
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演化硬件是指能利用进化算法实现自修复和自适应的硬件。融合了电路自动设计、可重构硬件、人工智能和自治系统等相关内容。它不仅是一种具有自适应与自修复特性的仿生物态硬件电路,是新兴的仿生电子学的主要研究内容之一,而且是一种新颖的硬件设计思想与方法。该文设计了一种基于FPTA的DSP独立演化系统,并对外部演化结果进行下载测试,实现了对外部演化结果的检验。通过测试证明该演化系统适用于FPTA单细胞或多细胞演化实验。
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