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1.
共同购买网络的推荐系统应用越加广泛,仅基于网络内生结构变量研究其共同购买链接的经济意义已有局限,故加入网络口碑这一外生变量,进行更全面的分析。采用了社会网络方法中指数随机图模型进行建模,主要围绕产品销售量、产品入度、差评率和评论数4个方面因素,探究其对共同购买网络中共同购买链接形成的影响。结果显示,销售量、产品入度和评论数对共同购买链接形成的影响呈正比关系,而差评率则会显著地降低产品共同购买的几率。该指数随机图构建出的共同购买网络为在线电商平台管理网络口碑和推荐系统优化设计提供有益参考。 相似文献
2.
针对传统大数据特征加密方法中大数据精度较差、加密耗时较长的问题,提出基于信息熵抑制的大数据特征隐匿性加密方法。分析信息熵抑制相关理论,采用信息熵映射函数对大数据分类,将信息熵抑制过程转化为计算2个文件相似性的过程,并根据余弦相似度公式以及Hamming距离值计算数据相似度,完成数据消冗。在完成数据消冗的基础上,分析分组密码方法和ECC加密方法,结合两种方法得到大数据特征隐匿性加密处理计算公式,实现基于信息熵抑制的大数据特征隐匿性加密。实验研究结果表明,所提方法能够有效去除冗余数据,提升大数据精度,加快数据加密的处理速度,高效完成大数据加密过程。 相似文献
4.
预测在线消费者选择意向以便为其提供有效的推荐建议已成电子商务领域消费者决策支持系统的核心问题之一。选择意向是一个融合经济、心理等多重因素的行动反应,如何对其进行测量是学术界研究的热点。为此,构建一套消费者满意度指标,将影响的属性进行分类,进而提出基于动态参考依赖的消费者满意度分析法。在该方法中,首先建立不同类型属性的动态参考依赖函数;其次,建立对应类型属性的边际满意度惰性函数,同时给出属性权重及总体满意度的算法;最后,通过对去哪儿旅行网站2400条消费者实验样本数据进行分析,结果验证所建边际满意度惰性函数的预测准确性。此外,对单属性分析发现,目的地与酒店距离对消费者决策影响最大。 相似文献
5.
6.
协同过滤算法(CF)根据用户-物品的评分矩阵做推荐,未考虑物品自身属性。本文将MovieLens数据集上的电影属性,作为影响推荐结果的因素,融合电影的简介、评论、评分、导演和演员等多种因素,进行推荐。使用CNN(卷积神经网络)和Word2Vec(Word to Vector,词向量模型)处理电影简介;使用AFINN(Finn rup Nielsen情感词典)处理评论,并对结果进行映射;对导演和演员数据进行建模,得到该因素下的预测评分,最后将各因素下的结果进行加权融合,通过调整权重,得到最佳效果。经验证,该方法的推荐性能优于传统的CF算法。 相似文献
7.
目前警察院校通常会采用警务化管理制度来约束与规范学员的日常行为。在该制度下,请假的批准与否是影响警院管理质量和工作效率的一个重要因素。针对这种情况,提出利用ID3算法构建是否批假的决策树模型,并以此分析新的请假情况和帮助管理者决定是否予以批假。该方法可以有效地加强对学员的诚信管理以及提高管理者的工作效率。 相似文献
8.
9.
为了对采煤机截割部传动系统故障进行监测和诊断,提出一种基于改进BP神经网络的故障诊断方法。首先分析了采煤机截割部传动系统2种故障类型及其振动频率特性,在此基础上构建了基于L-M算法的BP神经网络故障诊断模型。其次,为了更准确地获得故障子类型以及故障严重程度的预测,设计了双层故障分类器。仿真结果表明,在公认数据集上测试,该神经网络模型对故障类型的分类预测准确率达99%,在故障子类型分类预测上也取得较好的效果,特别是对无故障情况的判断准确率达到100%,平均准确率为95%。验证了该方法的优越性。 相似文献
10.