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1.
兴趣点(POI)推荐可以帮助用户发现其没有访问过但可能感兴趣的地点,是重要的基于位置的服务之一。时间在POI推荐中是一个重要因素,而现有POI推荐模型并没有较好地考虑时间因素,因此通过考虑时间因素来提出融入时间的POI协同推荐(TUCF)算法,从而提高POI推荐的效果。首先,分析基于位置的社交网络(LBSN)的用户签到数据,以探索用户签到的时间关系;然后,利用时间关系对用户签到数据进行平滑处理,以融入时间因素并缓解数据稀疏性;最后,根据基于用户的协同过滤方法,在不同时间推荐不同POI给用户。在真实签到数据集上的实验结果表明,与基于用户的协同过滤(U)算法相比,TUCF算法的精确率和召回率分别提高了63%和69%;与具有平滑增强时间偏好的协同过滤(UTE)算法相比,TUCF算法的精确率和召回率分别提高了8%和12%;并且TUCF算法的平均绝对误差(MAE)比U算法和UTE算法分别减小了1.4%和0.5%。 相似文献
2.
融合用户评分与显隐兴趣相似度的协同过滤推荐算法 总被引:1,自引:0,他引:1
协同过滤算法是推荐系统中使用最广泛的算法,其核心是利用某兴趣爱好相似的群体来为用户推荐感兴趣的信息。传统的协同过滤算法利用用户-项目评分矩阵计算相似度,通过相似度寻找用户的相似群体来进行推荐,但是由于其评分矩阵的稀疏性问题,对相似度的计算不够准确,这间接导致推荐系统的质量下降。为了缓解数据稀疏性对相似度计算的影响并提高推荐质量,提出了一种融合用户评分与用户显隐兴趣的相似度计算方法。该方法首先利用用户-项目评分矩阵计算用户评分相似度;然后根据用户基本属性与用户-项目评分矩阵得出项目隐性属性;之后综合项目类别属性、项目隐性属性、用户-项目评分矩阵和用户评分时间,得到用户显隐兴趣相似度;最后融合用户评分相似度和用户显隐兴趣相似度得到用户相似度,并以此相似度寻找用户的相似群体以进行推荐。在数据集Movielens上的实验结果表明,相比传统算法中仅使用单一的评分矩阵来计算相似度,提出的新相似度计算方法不仅能够更加准确地寻找到用户的相似群体,而且还能够提供更好的推荐质量。 相似文献
3.
云计算、大数据、5G通信等技术的快速发展,有力的促进了计算机网络在多个领域的普及和使用,人们已经进入到了“互联网+”时代,实现了工作、生活和学习的数字化、智能化和共享化。计算机网络在为人们提供各种便利服务的同时也面临着许多的安全威胁,比如木马、病毒等,不法分子攻击网络数据中心,破坏用户服务终端及服务器,为人们带来严重的威胁。网络安全学者或企业机构也提出了许多安全防御技术,比如入侵检测技术、深度包过滤技术、防火墙技术、数据加密技术等,一定程度上提高了网络安全防御的能力,但是随着互联网数据流量的增多,需要引入更加先进的人工智能技术,以便能够快速的采集、分析网络数据流,确定数据流中是否存在病毒或木马,以便及时的对其进行查杀,进一步提高网络安全防御的主动性、积极性 相似文献
4.
在跨项目软件缺陷预测中,源项目与目标项目的特征关联度与实例分布差异性是影响预测模型性能的主要因素。本文从特征过滤与实例迁移2个角度出发,提出一种跨项目软件缺陷预测框架KCF-KMM(K-medoids Cluster Filtering- Kernel Mean Matching)。在特征过滤阶段,该方法基于K-medoids聚类算法来筛选特征子集,过滤与目标项目关联度低的特征。在实例迁移阶段,通过KMM算法计算源项目与目标项目实例间的分布差异度,以此分配每个训练实例的影响权重。最后,结合目标项目中少量有标注数据建立混合缺陷预测模型。为了验证KCF-KMM的有效性,本文从准确率和F1值的角度出发,分别与经典的跨项目软件缺陷预测方法TCA+、TNB和NNFilter相比,KCF-KMM的预测性能在Apache数据集上可以分别提升34.1%、0.8%、21.1%和14.4%、3.7%、10.6%。 相似文献
5.
针对多标记学习中特征噪声和标记噪声经常共同出现的问题,提出了一种图趋势过滤诱导的噪声容错多标记学习模型(GNTML)。该模型通过组稀疏约束桥接增强的标记,从而同时容忍特征噪声和标记噪声。模型的关键之处在于标记增强矩阵的学习。为了在混合噪声场景下学习到合理的标记增强矩阵,首先通过引入图趋势过滤(GTF)机制来容忍含噪示例特征与标记之间关联的不一致性,从而减轻特征噪声对标记增强矩阵学习的影响;然后通过引入组稀疏约束的标记保真惩罚来减轻标记噪声对标记增强矩阵学习的影响,同时引入标记关联矩阵的稀疏约束来刻画标记之间的局部关联特性,使得样本标记能够在相似样本之间得到更好的传播;最后在7个真实多标记数据集上进行5个不同评价指标下的实验。实验结果表明,提出的模型在66.67%的情况下取得最优值或次优值,优于其他5个多标记学习算法,能有效地提高多标记学习的鲁棒性。 相似文献
6.
为开发具有高效过滤性能的膜材料,以超支化季铵盐(HBP-HTC)为枝化促进剂,利用静电纺丝技术一步法制备了聚偏氟乙烯(PVDF)树枝状纳米纤维膜,探讨了纺丝工艺对纤维膜成形结构的影响,分析了树枝状纳米纤维膜的力学性能及其空气过滤性能。结果表明:由于HBP-HTC表面丰富的季铵基团具有对电荷的稳定富集作用,可获得比用小分子季铵盐制成膜更多的树枝状纳米纤维结构,当PVDF质量分数为12%,季铵基团添加量为 0.10 mol/L, 纺丝电压为25 kV时,制得的纤维膜树枝状覆盖率高达78.32%,且具有较好的力学性能;所制备的纳米纤维膜厚度为40 μm时,其过滤效率高达99.995%,而压降为122.4 Pa。 相似文献
8.
吸附过滤法在沥青烟净化方面因净化效率高、成本低等优点应用最为广泛,结合现有的炭素厂电极糊生产工艺,提出一种焦粉-多孔氧化铝协同净化沥青烟技术。利用GC/MS对沥青烟中多环芳烃(PAHs)的组成及含量进行了分析,发现沥青烟中PAHs占比84.03%,以3~4环PAHs为主,其毒性当量则以5环PAHs为主;并研究了焦粉厚度、粒径、过滤风速等对沥青烟净化效率的影响,发现沥青烟浓度越高、焦粉厚度越大、粒径越小和过滤风速越低,越有利于沥青烟净化。利用焦粉协同多孔氧化铝净化沥青烟,可使净化效率提高3%~7%,排放浓度3 mg/m^(3)远低于标准要求,说明焦粉协同多孔氧化铝是非常有效的沥青烟净化技术,具有较好的工业应用前景。 相似文献
9.
本文提出了一种可视化燃烧室,用于对3种尺寸的随机堆积结构开展过滤燃烧实验,该结构分别由直径为5,10,15 mm的氧化铝颗粒堆积而成。通过搭建燃烧平台,研究了不同颗粒直径堆积床中火焰的燃烧波高度、火焰传播速度、火焰温度及排放特性。结果表明:在可燃工况下,颗粒直径5 mm堆积床中火焰最高温度随火焰传播过程减小,火焰传播速度变快;而在颗粒直径10和15 mm堆积床中火焰最高温度随火焰传播过程增大,火焰传播速度变慢。 相似文献
10.