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1.
随着基于位置社交网络(location-based social network, LBSN)的发展,兴趣点推荐成为满足用户个性化需求、减轻信息过载问题的重要手段.然而,已有的兴趣点推荐算法存在如下的问题:1)多数已有的兴趣点推荐算法简化用户签到频率数据,仅使用二进制值来表示用户是否访问一个兴趣点;2)基于矩阵分解的兴趣点推荐算法把签到频率数据和传统推荐系统中的评分数据等同看待,使用高斯分布模型建模用户的签到行为;3)忽视用户签到数据的隐式反馈属性.为解决以上问题,提出一个基于Ranking的泊松矩阵分解兴趣点推荐算法.首先,根据LBSN中用户的签到行为特点,利用泊松分布模型替代高斯分布模型建模用户在兴趣点上签到行为;然后采用BPR(Bayesian personalized ranking)标准优化泊松矩阵分解的损失函数,拟合用户在兴趣点对上的偏序关系;最后,利用包含地域影响力的正则化因子约束泊松矩阵分解的过程.在真实数据集上的实验结果表明:基于Ranking的泊松矩阵分解兴趣点推荐算法的性能优于传统的兴趣点推荐算法.  相似文献   
2.
信息过载是当前各类网络中存在的普遍问题,社交网络中通过推荐算法为用户推荐感兴趣的内容,但该类算法并不适用于学习网络中存在特定逻辑联系的知识点推荐。结合社交网络及LBSN网络中的兴趣点推荐算法,提出了一种面向学习网络相关知识点的改进LBSN推荐算法,通过学习网络中的相似用户计算及知识路径发现,为用户推荐当前学习相关的近邻知识点,并通过实验数据证明了学习网络中加入学习推荐对学习者效率及学习质量提升的效果。  相似文献   
3.
下一个兴趣点推荐是基于位置的社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)的重要服务之一,其不仅可以帮助用户寻找其感兴趣的目的 地,还能帮助商家提高潜在的收入.目前已有算法提出采用用户行为序列信息以及兴趣点信息进行推荐,但其没有很好地利用兴趣点辅助信息,因此无法缓解冷启动与数据稀疏问题.本文提出了一种基于图嵌入与GRU (Gated Recurrent Unit)的兴趣点推荐模型GE-GRU (Graph Embedding-Gated Recurrent Unit).GE-GR首先通过图嵌入的方法,将兴趣点本身与其辅助信息相融合,得到信息丰富的深层次兴趣点向量,再将其输入到神经网络中,利用GRU对用户近期兴趣偏好进行建模得到用户Embedding表示,最后根据兴趣点排序列表进行下一个兴趣点推荐.本文在一个真实的数据集Foursquare中超过48万条签到记录上进行了实验,采用Accuracy@k指标进行评估,实验结果表明,GE-GRU相比于GRU、LSTM (Long Short-Term Memory)在Accuracy@10上分别有3%和7%的提升.  相似文献   
4.
在基于位置的社交网络(LBSNs)中,如何利用用户和兴趣点的属性(或特征)之间的耦合关系,为用户做出准确的兴趣点推荐是当前的研究热点.现有的矩阵分解推荐方法利用用户对兴趣点的评分进行推荐,但评级矩阵通常非常稀疏,并且没有考虑用户和兴趣点在各自属性方面的耦合关系.本文提出了一种基于深度神经网络的兴趣点推荐框架,首先采用K...  相似文献   
5.
近年来,异质网络中的社区发现逐渐成为人们关注的研究热点,然而现有大多数非重叠或重叠的社区发现方法都局限于考虑单一类型的网络结构,而无法适用于包含多模实体及其多维关系的异质网络,基于位置的社交网络(location based social network, LBSN)作为最近兴起的一种新型异质网络,如何有效发现其含有多维关系的复杂社区结构对现有研究来说是一个挑战性的难题.为此,提出了一种融合用户与位置实体及其多维关系的社区发现方法MRNMF(multi-relational nonnegative matrix factorization),该方法通过建立基于非负矩阵分解的联合聚类目标函数,并考虑融入用户社交关系、用户-位置签到关系以及兴趣点特征等多维度的影响因素,能同时获得紧密关联的用户模糊社区与兴趣点聚簇结构,以有效缓解推荐中的数据稀疏问题.在2种真实LBSN数据集上的实验结果表明,所提出的MRNMF方法同时在兴趣点与朋友这双重推荐上比其他传统方法具有更优越的推荐性能.  相似文献   
6.
基于位置的社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)提供了用户在线网络关系和签到行为双重信息,连接了虚拟网络和现实生活.本文结合传统的基于网络结构和空间位置相似性的LBSN链接预测方法,从签到时间和频率2方面提出新的链接预测特征,通过Brightkite网络数据统计分析证明其预测有效性.综合多种指标建立LBSN链接预测框架,实验结果表明加入这2类指标后预测准确率有明显提高.  相似文献   
7.
曾雪琳  吴斌 《计算机应用》2016,36(2):316-323
针对传统的协同过滤算法在利用签到记录进行兴趣点(POI)推荐时不能充分利用签到信息所隐含的偏好、位置和社交网络信息而损失准确率的问题,以及传统的单机串行算法在大数据处理能力上的弱势,提出一种基于位置和朋友关系的协同过滤(LFBCF)算法,以用户历史偏好为基础,综合考虑用户社交关系网络进行协同过滤,并以用户的活动范围作为约束实现对用户的兴趣点推荐。为了支持大数据量的实验,将算法在Spark分布式计算平台上进行了并行化实现。研究过程中使用了Gowalla和Brightkite这两个基于位置的社会化网络数据集,分析了数据集中签到数量、签到位置之间距离、社交关系等可能对推荐结果造成影响的因素,以此来支持提出的算法。实验部分通过与传统的协同过滤算法等经典算法在准确率、F-measure上的对比验证了算法在推荐效果上的优越性,并通过并行算法与单机串行算法在不同数据规模上加速比的对比验证了算法并行化的意义以及性能上的优越性。  相似文献   
8.
邵长城  陈平华 《计算机应用》2019,39(5):1261-1268
基于位置的社交网络(LBSN)蓬勃发展,带来了大量的兴趣点(POI)数据,加速了兴趣点推荐的研究。针对用户-兴趣点矩阵极端稀疏造成的推荐精度低和兴趣点特征缺失问题,通过融合兴趣点的标签、地理、社交、评分以及图像等信息,提出了一种融合社交网络和图像内容的兴趣点推荐方法(SVPOI)。首先分析兴趣点数据集,针对地理信息,利用幂律概率分布构造距离因子;针对标签信息,利用检索词频率构造标签因子;融合已有的历史评分数据,构造新的用户-兴趣点评分矩阵。其次利用VGG16深度卷积神经网络模型(DCNN)识别兴趣点图像内容,构造兴趣点图像内容矩阵。然后根据兴趣点数据的社交网络信息,构造用户社交矩阵。最后,利用概率矩阵分解(PMF)模型,融合用户-兴趣点评分矩阵、图像内容矩阵、用户社交矩阵,构成SVPOI兴趣点推荐模型,生成兴趣点推荐列表。大量的真实数据集上的实验结果表明,与PMF、SoRec、TrustMF、TrustSVD推荐算法相比,SVPOI推荐的准确度均有较大提升,其平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)两项指标比最优的TrustMF算法分别降低了5.5%和7.82%,表明SVPOI具有更好的推荐效果。  相似文献   
9.
近年来,随着众多具有传感功能的智能手机和可穿戴设备的普及,基于位置的服务得到了快速发展,其中基于位置的社交网络(location-based social networks,LBSN)逐渐被大多数人所接受,基于位置社交网络可以为人们提供兴趣点推荐服务,为了提供更加精准的兴趣点推荐服务本文提出了一种融合的算法模型。本文通过隐语义分析算法来充分挖掘用户的历史行为,使用基于邻域的方法结合好友和地理位置等因素,然后在统一的框架中融合这两种推荐方式的结果,实现了对用户行为更好的预测。实验结果表明,本文提出的兴趣点推荐方法拥有较好的准确率和召回率。  相似文献   
10.
屈弘扬  於志文  田苗  郭斌 《计算机科学》2015,42(9):33-36, 44
随着智能移动设备的发展和普及,空间定位技术不断成熟,基于位置的社交网络(Location-based Social Network,LBSN)得到了广泛应用。大量用户在LBSN签到,以及针对签到进行的评论不仅记录了用户的时空行为轨迹,也为研究用户行为模式和特征偏好提供了巨大的机会。提出一种基于LBSN签到数据的商业店铺选址推荐系统,首先分析用户在LBSN上的签到时间、签到地点、签到商铺类型3个方面的特征;然后提出4个影响商铺选址的因素:多样性、竞争性、相关性和客流性;最后实现商业选址推荐系统,并根据选址因素生成最优候选。并以此为基础进行相关实验来验证推荐结果,结果符合相关预期。  相似文献   
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