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针对现有基于派系的重叠社区发现算法难以对移动社会化网络实施的问题,该文给出一种基于移动用户行为的回路融合社区发现算法。该算法首先通过分析移动用户行为构建移动社会化网络,利用k-EC(k-Elementary Circuit)简单回路发现算法寻找移动社会化网络的k阶回路作为社区核,并按照给定的规则对社区核进行融合,得到初步社区;然后通过计算移动用户行为的相关度将余下的离散节点加入到相应的初步社区,得到最终的社区;最后通过公开数据集和仿真数据集验证了该算法在移动社会化网络社区发现方面的可行性和有效性。 相似文献
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一种融合项目特征和移动用户信任关系的推荐算法 总被引:2,自引:0,他引:2
协同过滤推荐系统中普遍存在评分数据稀疏问题.传统的协同过滤推荐系统中的余弦、Pearson 等方法都是基于共同评分项目来计算用户间的相似度;而在稀疏的评分数据中,用户间共同评分的项目所占比重较小,不能准确地找到偏好相似的用户,从而影响协同过滤推荐的准确度.为了改变基于共同评分项目的用户相似度计算,使用推土机距离(earth mover's distance,简称EMD)实现跨项目的移动用户相似度计算,提出了一种融合项目特征和移动用户信任关系的协同过滤推荐算法.实验结果表明:与余弦、Pearson 方法相比,融合项目特征的用户相似度计算方法能够缓解评分数据稀疏对协同过滤算法的影响.所提出的推荐算法能够提高移动推荐的准确度. 相似文献
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为了解决传统的基于用户的协同过滤算法中的数据稀疏性问题,提高推荐的准确率,本文对推荐算法进行了改进并将改进后的算法应用在美食推荐领域。首先,利用均值中心化方法对实验数据进行处理,减少因个人评分习惯差异造成的推荐误差。然后,通过使用改进的空值填补法降低评分矩阵的稀疏性。最后,在计算相似度时引入了遗忘函数和用户间的信任度,进一步提高了推荐系统的准确性。实验表明,本文提出的改进算法比传统算法有更高的准确率,并得出了在推荐过程中考虑用户和项目外的其他因素以及针对不同的数据信息采用不同的算法,都有利于提高推荐准确率的重要结论。 相似文献
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极限多标签文本分类任务具有标签集大、类间关系复杂、数据分布不平衡等特点,是具有挑战性的研究热点。现有模型对标签语义信息利用不足,性能有限。对此,该文提出一种利用层级标签语义信息引导的极限多标签文本分类模型提升策略,在训练和预测过程中给予模型层级标签引导的弱监督语义指导信息,利用这种弱监督信息规约多标签文本分类任务中要对应的多标签语义边界。在标准数据集上的实验结果表明,该文所提策略能够有效提升现有模型性能,尤其在短文本数据集中增效显著,宏精准率最高提升21.23%。 相似文献
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针对移动网络对个性化移动网络服务系统的性能提出了更高的要求,但现有研究难以自适应地修改上下文移动用户偏好以为移动用户提供实时、准确的个性化移动网络服务的问题,提出了一种上下文移动用户偏好自适应学习方法,在保证精确度的基础上缩短了学习的响应时间.首先,通过分析移动用户行为日志来判断移动用户行为是否受上下文影响,并在此基础上判断移动用户行为是否发生变化.然后,根据判断结果对上下文移动用户偏好进行修正.在对发生变化的上下文移动用户偏好进行学习时,将上下文引入到最小二乘支持向量机中,进一步提出了基于上下文最小二乘支持向量机(C-LSSVM)的上下文移动用户偏好学习方法.最后,实验结果表明,当综合考虑精确度和响应时间两方面因素时,所提出的方法优于其他学习方法,并且可应用于个性化移动网络服务系统中. 相似文献
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概率生成模型是知识表示的重要方法,在该模型上计算似然函数的概率推理问题一般是难解的.变分推理是重要的确定性近似推理方法,具有较快的收敛速度、坚实的理论基础.尤其随着大数据时代的到来,概率生成模型变分推理方法受到工业界和学术界的极大关注.综述了多种概率生成模型变分推理框架及最新进展,具体包括:首先综述了概率生成模型变分推理一般框架及基于变分推理的生成模型参数学习过程;然后对于条件共轭指数族分布,给出了具有解析优化式的变分推理框架及该框架下可扩展的随机化变分推理;进一步,对于一般概率分布,给出了基于随机梯度的黑盒变分推理框架,并简述了该框架下多种变分推理算法的具体实现;最后分析了结构化变分推理,通过不同方式丰富变分分布提高推理精度并改善近似推理一致性.此外,展望了概率生成模型变分推理的发展趋势. 相似文献
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针对现有的会话推荐模型难以显式地表示项目对推荐结果的影响的问题,提出一种融合项目影响力的图神经网络会话推荐模型(SR-II)。首先,提出一种新的边权重计算方法,将计算结果作为图结构中转移关系的影响力权重,并用图神经网络(GNN)的影响力图门控层提取该图的特征;其次,提出改进的捷径图连接有关联的项目,有效捕获远程依赖,丰富图结构所能表达的信息,并通过注意力机制的捷径图注意力层提取该图的特征;最后,通过结合上述两层,构建推荐模型。在Diginetica和Gowalla数据集上的实验结果中,SR-II的HR@20最高达到53.12%,MRR@20最高达到25.79%。在Diginetica数据集上,相较于同一表征空间下基于训练模型的会话推荐(CORE-trm),SR-II在HR@20上提升了1.10%,在MRR@20上提升了1.21%。在Gowalla数据集上,相较于基于会话的自注意网络推荐(SR-SAN),SR-II在HR@20上提升了1.73%;相较于基于无损边缘保留聚合和捷径图注意力的推荐(LESSR)模型,SR-II在MRR@20上提升了1.14%。实验结果表明SR-II的推荐效果优... 相似文献