采用信任网络增强的协同过滤算法

由于数据稀疏性问题的普遍存在,不仅传统的协同过滤系统中使用单一相似度进行的推荐不具备较高的可信度,而且共同评分项过于稀疏也会导致其推荐性能大打折扣。针对以上问题,提出了一种采用信任网络增强的协同过滤算法(记为ECFATN)。通过引入社会网络中常用的信任关系,即在原始的“用户-项目”评分矩阵上,通过信任计算建立用户间的信任关系,并使用传播规则传递信任关系,构建一个用户信任网络。最终使用用户间的信任度与相似度线性加权作为新的权重进行推荐。在真实的数据集上进行测试,实验结果表明,ECFATN算法不仅在一定程度上缓解了数据稀疏性问题并提高了推荐精度,而且由于信任关系的引入,对于用户冷启动问题也有较大的提升。     

基于小波和PCA的自适应颜色空间彩色图像去噪*

在彩色图像去噪任务中,传统的颜色空间通道之间存在很强的互相关性,使去噪后图像出现颜色突变,影响图像去噪效果。针对该问题,提出一种降低通道之间相关性的颜色空间构造方法,该方法以待去噪图像在小波变换域中系数的聚集特征为依据,利用主成分分析方法确定系数聚集的主方向、次主方向。由主方向和次主方向的基向量确定自适应的颜色空间,在该颜色空间中实现图像去噪。实验结果表明,相比传统的颜色空间,本文所构造的颜色空间去噪无论在视觉效果、峰值性噪比和稀疏特征保真度上,均取得了更好的去噪效果。