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1.
上下文感知推荐系统   总被引:19,自引:1,他引:18       下载免费PDF全文
近年来,上下文感知推荐系统已成为推荐系统研究领域最为活跃的研究领域之一.如何利用上下文信息进一步提高推荐系统的推荐精确度和用户满意度,成为上下文感知推荐系统的主要任务.从面向过程的角度对最近几年上下文感知推荐系统的研究进展进行综述,对其系统框架、关键技术、主要模型、效用评价以及应用实践等进行了前沿概括、比较和分析.最后,对上下文感知推荐系统有待深入的研究难点和发展趋势进行了展望.  相似文献
2.
优化神经网络结构   总被引:10,自引:0,他引:10  
本文综述了构造优化神经网络结构的一些方法,并对这些方法进行了分类,最后提出了存在的问题和进一步的工作。  相似文献
3.
社会化推荐系统研究   总被引:9,自引:3,他引:6       下载免费PDF全文
孟祥武  刘树栋  张玉洁  胡勋 《软件学报》2015,26(6):1356-1372
近年来,社会化推荐系统已成为推荐系统研究领域较为活跃的研究方向之一.如何利用用户社会属性信息缓解推荐系统中数据稀疏性和冷启动问题、提高推荐系统的性能,成为社会化推荐系统的主要任务.对最近几年社会化推荐系统的研究进展进行综述,对信任推理算法、推荐关键技术及其应用进展进行前沿概括、比较和分析.最后,对社会化推荐系统中有待深入研究的难点、热点及发展趋势进行展望.  相似文献
4.
基于遗忘进化规划的Hopfield网学习算法   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
孟祥武  程 虎 《软件学报》1998,9(2):151-155
本文提出了一个基于遗忘进化规划的Hopfield网学习算法.通过遗忘部分个体,算法能避免局部最小.给定不动点、极限环或迭代序列,通过解不等式,算法能同时获得Hopfield网的拓扑结构和权值.该算法克服了进化Hopfield网学习的局限性.它还能找到多个优化解.实验也证明了该算法的有效性.  相似文献
5.
应用于电子商务的语义Web核心语言分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
到目前为止已有多种基于语义Web的语言,这些语言实现了基于Web的知识表示、共享和重用。重点分析了语义Web的几种语言:XML规范簇、RDF、RDF Schema、DAML OIL。在此基础上给出了语义Web技术的重要应用——电子商务中核心语言的分层结构。该结构中XML规范簇完成了数据描述功能,RDF用于描述元数据,RDF Schema提供了基本的本体原语,DAML OIL提供了推理功能,利用这些语言,可以实现电子商务中数据描述的统一性、通用性及互操作性。  相似文献
6.
一种面向LBS 的电信增值业务生成方法及实现   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
杨骎  陈俊亮  孟祥武 《软件学报》2009,20(4):965-974
7.
上下文感知系统中的规则生成与匹配算法   总被引:3,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
刘 栋  孟祥武  陈俊亮  夏亚梅 《软件学报》2009,20(10):2655-2666
针对现有上下文感知系统中的规则主要依靠开发者或用户手工定义的问题,提出了一种基于粗糙集理论的自动规则生成方法.该方法将上下文感知系统视为一种决策信息系统,并利用可辨识矩阵对上下文信息加以约简,进而自动生成规则.由于可供使用的数据有限,所生成的规则无法完全覆盖上下文的取值范围,因此可能出现找不到与上下文状态相匹配规则的问题.为了解决这一问题,提出了一种基于语义距离的规则匹配算法.最后验证了所提出方法的有效性和效率.  相似文献
8.
数据仓库技术及其在电信反欺诈中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
介绍了电信欺诈问题的严峻现状,并对其表现形式和特征进行了分析和概括;接着介绍了数据仓库技术的概念和特征,以及在电信反欺诈领域的应用,提出了一个电信反欺诈系统架构,探讨了建设基于数据仓库的电信欺诈分析系统所要注意的问题;最后对此研究领域作了简要总结。  相似文献
9.
基于任意给定训练集的离散型Hopfield网学习算法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
孟祥武  程 虎 《软件学报》1998,9(3):213-216
本文提出了一个离散型Hopfield网联想记忆学习算法,该算法增加了训练样本的维数,因而能存储任意给定的训练模式集.实验结果也证明了该方法的有效性.  相似文献
10.
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       下载免费PDF全文
胡勋  孟祥武  张玉洁  史艳翠 《软件学报》2014,25(8):1817-1830
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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