结合项目相似度的协同过滤算法

传统的协同过滤算法因为数据集稀疏性的增加而导致推荐准确性降低。针对该问题提出一种结合项目相似度的协同过滤推荐算法。首先计算项目之间的相似度,然后根据项目之间相似度,预测用户未评分项目评分估值,以减小目标用户与候选最近邻居所形成的数据集稀疏性,最后根据用户相似度获得项目推荐集。实验结果表明,该算法能提高寻找最近邻居的准确性,从而改善协同过滤的推荐质量。     

分步填充缓解数据稀疏性的协同过滤算法

为解决传统协同过滤算法中用户评分数据稀疏性所带来的用户最近邻寻找不准确问题,提出了一种结合条件概率和传统协同过滤算法的非固定k近邻算法。该算法在基于分步填充评分矩阵的思想上,第一步只接受相似度和共同评分项目数量达到阈值的邻居用户作为目标用户邻居,然后计算并填充未评分项目,第二步使用第一阶段部分填充后的矩阵计算剩余未评分项目的评分。实验表明,该算法寻找的邻居用户更准确,能明显地缓解数据稀疏问题,提高评分预测准确性。     

结合类别偏好信息的Item-based协同过滤算法

传统的基于项目的协同过滤算法离线计算项目相似性,提高了在线推荐速度.但该算法仍然不能解决数据稀疏性所带来的问题,计算出的项目相似性准确度较差,影响了推荐质量.针对这一问题,提出了一种结合类别偏好信息的协同过滤算法,首先为目标项目找出一组类别偏好相似的候选邻居,候选邻居与目标项目性质相近,共同评分较多;在候选邻居中搜寻最近邻,排除了与目标项目共同评分较少项目的干扰,从整体上提高了最近邻搜寻的准确性.实验结果表明,新算法的推荐质量较传统的基于项目的协同过滤算法有显著提高.     

一种结合共同邻居和用户评分信息的相似度算法

随着互联网的发展,推荐系统逐步得到广泛应用,协同过滤(CF)是其中运用得最早.最成功的技术之一.CF首先根据用户间的相似度,找出每个用户的近邻;然后根据目标用户近邻的评分预测目标用户的评分;最后把预测评分较高的项目推荐给目标用户.因此相似度计算方法直接关系到预测结果的准确性,对推荐起着至关重要的作用.目前,学者们已从不同的角度提出了各种各样的相似度计算方法,其中共同邻居算法(common-neighbors)是一种简单有效的方法.但此法仅考虑了两用户间的共同邻居数,忽略了用户的具体评分信息.针对这个问题对共同邻居算法进行了改进,同时考虑了共同邻居数和用户的评分信息.实验结果表明,改进的共同邻居算法在一定程度上可提高评分预测的准确性.     

结合用户聚类和项目类型的协同过滤算法

为了解决协同过滤算法中数据稀疏性问题,提高推荐效果,提出一种改进的协同过滤算法.该算法首先通过一种新的相似度计算方法来计算项目类型相似度,将相似度大于某阈值的项目作为目标项目的邻居;然后根据目标用户对邻居项目的评分信息来预测该用户对目标项目的评分值,并将预测值填入稀疏的用户项目评分矩阵;最后对填充后的评分矩阵采用基于用户聚类（K-means聚类）的协同过滤算法做出最终的预测评分进行推荐.在Movielens数据集上进行实验验证,结果表明该算法能够很好地缓解数据稀疏性、降低计算复杂度,提高推荐精度.     

基于人口统计学的改进聚类模型协同过滤算法

针对传统基于用户的协同过滤推荐算法在大数据环境下存在评分高维稀疏性、推荐精度低的问题,提出一种基于人口统计学数据与改进聚类模型相结合的协同过滤推荐算法,以提高推荐系统精度和泛化能力。该方法首先通过用户人口统计学数据属性,结合用户-项目评分矩阵计算各个用户间的相似度;然后对用户、项目进行分层近邻传播聚类,根据用户对项目的评分数据计算用户或项目之间的相似性,产生目标用户或项目的兴趣近邻;最后根据兴趣最近邻进行推荐。对Epinions,MovieLents等数据集进行仿真实验,仿真的结果表明, 与传统的协同过滤算法相比, 提出的算法提高了推荐精度,为传统的协同过滤推荐算法提供了参考。     

一种基于项目属性评分的协同过滤推荐算法

协同过滤是电子商务推荐系统中应用最成功的推荐技术之一,但面临着严峻的用户评分数据稀疏性和推荐精度低等问题。针对数据稀疏性高和单一评分导致的推荐精度低等问题,提出一种基于项目属性评分的协同过滤推荐算法。首先通过均值法或缩放法构造用户-项目属性评分矩阵将单一评分转化为多评分;其次基于每个属性评分矩阵,计算用户间的偏好相似度,得到目标用户的偏好最近邻居集;然后针对每个最近邻居集,在用户-项目评分矩阵上完成对目标用户的初步评分预测;最后,将多个初步预测评分加权求和作为综合评分,完成推荐。在Movie Lens扩展数据集上的实验结果表明,该算法能有效提高推荐精度。     

基于动态k近邻的SlopeOne协同过滤推荐算法

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。     

基于项目分类的协同过滤改进算法*

为了解决用户评分数据稀疏性和用户最近邻寻找的准确性问题,提出了一种基于项目分类的协同过滤推荐改进算法。该算法首先利用项目分类信息为类内未评分项目预测评分值;然后通过计算类内用户间的相似度得到目标用户的最近邻居;最后进行推荐。实验结果表明,该算法可以准确地获取用户兴趣最近邻,有效地解决数据稀疏性问题;同时,该算法还极大地提高了系统的工作效率及可扩展性。     

基于熵优化近邻选择的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐系统的近邻选择环节中不仅没有考虑目标项目对用户间相似性计算的影响,而且也未考虑邻居用户对目标用户的推荐贡献能力,导致既降低了相似性计算的准确性,也提高了近邻集合中伪近邻的比例。针对这些问题,提出了一种基于熵优化近邻选择的协同过滤推荐算法。算法首先使用巴氏系数计算项目间相似性,并以此为权重加权计算用户间相似性。其次引入熵描述用户评分分布特性,根据评分分布差异性衡量邻居用户的推荐贡献能力。最后,利用双重准则共同计算推荐权重,并构建近邻集合。实验结果表明该算法能够在不牺牲时间复杂度的条件下准确地选取近邻集合,提升推荐准确度。     

Call for Papers The 6^th International Conference on Grid and Cooperative Computing

Recent years have seen rapid advances in various grid-related technologies, middleware, and applications. The GCC conference has become one of the largest scientific events worldwide in grid and cooperative computing. The 6th international conference on grid and cooperative computing (GCC2007) Sponsored by China Computer Federation (CCF),Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (ICT) and Xinjiang University ,and in Cooperation with IEEE Computer Soceity ,is to be held from August 16 to 18, 2007 in Urumchi, Xinjiang, China.     

煤矿井下安全监控分站的设计及其仿真实现

为了设计一种具有低成本、低功耗、易操作、功能强且可靠性高的煤矿井下安全分站,针对煤矿安全生产实际,文章提出了采用MCS-51系列单片机为核心、具有CAN总线通信接口的煤矿井下安全监控分站的设计方案;首先给出煤矿井下安全监控分站的整体构架设计,然后着重阐述模拟量输入信号处理系统的设计过程,最后说明单片机最小系统及其键盘、显示、报警、通信等各个组成部分的设计;为验证设计方案的可行性与有效性,使用Proteus软件对设计内容进行仿真验证,设计的煤矿井下安全监控分站具有瓦斯、温度等模拟量参数超标报警功能和电机开停、风门开闭等开关量指示功能;仿真结果表明:设计的煤矿井下安全监控分站具有一定的实际应用价值.     

法律信息库系统

本文分析了法律数据库的结构和特点，介绍了采用面向对象设计方法和超文本数据库技术开发和实现法律信息库系统将作为重要网络资源之一为不同用户进行法律咨询服务。     

View-based model-driven architecture for enhancing maintainability of data access services

In modern service-oriented architectures, database access is done by a special type of services, the so-called data access services (DAS). Though, particularly in data-intensive applications, using and developing DAS are very common today, the link between the DAS and their implementation, e.g. a layer of data access objects (DAOs) encapsulating the database queries, still is not sufficiently elaborated, yet. As a result, as the number of DAS grows, finding the desired DAS for reuse and/or associated documentation can become an impossible task. In this paper we focus on bridging this gap between the DAS and their implementation by presenting a view-based, model-driven data access architecture (VMDA) managing models of the DAS, DAOs and database queries in a queryable manner. Our models support tailored views of different stakeholders and are scalable with all types of DAS implementations. In this paper we show that our view-based and model driven architecture approach can enhance software development productivity and maintainability by improving DAS documentation. Moreover, our VMDA opens a wide range of applications such as evaluating DAS usage for DAS performance optimization. Furthermore, we provide tool support and illustrate the applicability of our VMDA in a large-scale case study. Finally, we quantitatively prove that our approach performs with acceptable response times.     

International Journal of Automation and Computing Table of Contents

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Information for authors

正SCIENCE CHINA Information Sciences(Sci China Inf Sci),cosponsored by the Chinese Academy of Sciences and the National Natural Science Foundation of China,and published by Science China Press,is committed to publishing highquality,original results of both basic and applied research in all areas of information sciences,including computer science and technology;systems science,control science and engineering(published in Issues with odd numbers);information and communication engineering;electronic science and technology(published in Issues with even numbers).Sci China Inf Sci is published monthly in both print and electronic forms.It is indexed by Academic OneFile,Astrophysics Data System(ADS),CSA,Cabells,Current Contents/Engineering,Computing and Technology,DBLP,Digital Mathematics Registry,Earthquake Engineering Abstracts,Engineering Index,Engineered Materials Abstracts,Gale,Google,INSPEC,Journal Citation Reports/Science Edition,Mathematical Reviews,OCLC,ProQuest,SCOPUS,Science Citation Index Expanded,Summon by Serial Solutions,VINITI,Zentralblatt MATH.     

Erratum to: Fast global kernel fuzzy c-means clustering algorithm for consonant/vowel segmentation of speech signal

正Erratum to:J Zhejiang Univ-Sci C(ComputElectron)2014 15(7):551-563doi:10.1631/jzus.C1300320The original version of this article unfortunately contained mistakes.Algorithm 6 should be as follows:Algorithm 6 FGKFCM-F clustering Input:(1)X={x_1,x_2,…,x_N},,x_iR~d,i=1,2,…,N,the dataset;(2)C,1C≤N,the number of clusters;(3)ε0,the stopping criterion;     

Journal of Zhejiang University-SCIENCE C (Computers & Electronics) Total contents

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A pragmatic multi-method investigation of discrepant technological events: Coping,attributions, and ‘accidental’ learning

Discrepant technological events or situations that entail a problem, a misunderstanding or a difficulty with the Information Technology (IT) being employed, are common in the workplace, and can lead to frustration and avoidance behaviors. Little is known, however, about how individuals cope with these events. This paper examines these events by using a multi-method pragmatic approach informed by coping theory. The results of two studies – a critical incident study and an experiment – serve to build and test, respectively, a theoretical model that posits that individuals use a variety of strategies when dealing with these events: they experience negative emotions, make external attributions, and adopt engagement coping strategies directed at solving the event, eventually switching to a disengagement coping strategy when they feel they have no control over the situation. Furthermore, users’ efforts may result in ‘accidental’ learning as they try to overcome the discrepant IT events through engagement coping. The paper ends with a discussion of the results in light of existing literature, future opportunities for research, and implications for practice.