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1.
基于张量分解的个性化标签推荐算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于互联网的社会标签推荐系统为广大用户提供了一个信息共享平台,让用户以"标签"的形式为其浏览的物品标注信息。标签既描述了物品语义,又反映了用户偏好。标签系统的最大优势在于可以发挥群体的智能,获得用户对物品比较准确的关键词描述,而准确的标签信息是提升个性化推荐系统性能的重要资源。然而,现存的标签推荐系统面临的问题是:由于兴趣的不同,不同的用户对于同一物品可能会打不同的标签,或者是同一标签对于不同用户可能会蕴含不同的语义。因此如何有效获取用户、物品、标签3者之间潜在的语义关联成为标签推荐系统需要解决的主要问题。为此引入三维张量模型,利用三维张量的3个维度来分别描述社会标签推荐系统中3种类型的实体:用户、物品、标签。在基于历史标签数据(标签元数据)构建初始张量的基础上,应用高阶奇异值分解(HOSVD)方法降低张量维度,同时实现3种类型实体之间潜在的语义关联分析,从而进一步提高标签推荐系统的准确性。实验结果表明,该方法较当前两种典型的标签推荐算法(FolkRank和PR)在准确率和召回率性能指标上有明显提升。  相似文献   
2.
实例扩展与属性值扩充是Web抽取与集成领域中的一个重要研究课题,将Web数据列表和实例建模成二分图,根据扩展实例的质量分数,对扩展集合进行迭代更新直到扩展集合的质量分数最大,且扩展集合不再更新来实现实例的扩展。同时,为了完善扩展实例的属性信息,对结构化数值属性或离散属性进行抽取,提出了基于整数线性规划的属性值扩充方法。实验表明,与以前的方法相比,本方法能更好地处理含有噪声数据的Web网页,并提高了抽取的准确率和召回率。  相似文献   
3.
为适应房地产行业信息化发展的需要,在各地方政府商品房网上备案系统的基础上,使用基于模式的web数据抓取、基于XML协议的DOM数据解析、通用联动翻页抓取等方法和技术,设计实现基于商品房网上备案系统的房地产行业信息检索系统,实践应用表明,该系统能够为政府行业主管部门以及房地产企业提供全面准确的数据支持,促进行业决策的科学化和信息化的发展。  相似文献   
4.
李贵  李征宇  陈韶刚  韩子扬  孙平  孙焕良 《计算机科学》2013,40(Z6):157-159,175
面向领域的Web数据挖掘包括领域Web数据抽取和领域Web数据集成。针对领域数据抽取,提出了Web结构数据模型和Web表模式,给出了Web表定位和数据记录抽取的算法,针对领域Web数据集成,提出了基于领域模型的数据集成算法。结合行业领域的实际需求,验证了模型和算法的有效性。  相似文献   
5.
李贵  陈成  李征宇  韩子扬  孙平  孙焕良 《计算机科学》2013,40(Z6):141-144,165
提出了一种基于标签路径的Web结构化数据自动抽取方法。该方法通过对网页DOM树的解析获取完整标签路径集合,并依据路径相似度测量方法来聚类标签路径,实现目标数据区域的定位,然后通过标签节点坐标位置的特性来分离各个数据项,过滤冗余数据,最终完成数据抽取。实验结果表明,与MDR方法相比,该方法在处理拥有结构化数据的网页时,有更高的查全率和查准率。  相似文献   
6.
7.
随着网络的普及,越来越多的人在Web上了解自己想要的信息,这就使得Web数据集成技术的研究和发展显得越来越重要,其中聚类算法是WEB数据集成中的重要研究课题。在分析总结现有的聚类算法的特点和实现过程的基础上,对K-medoids聚类算法进行改进,使得改进后的K-medoids聚类算法具有更高的效率,用户在Web上查询信息时更方便、更快捷。  相似文献   
8.
9.
随着Web信息资源的迅速增长,构建高效的Web信息集成系统显得越来越重要,其中集成信息的可信性成为WEB信息集成中的重要研究课题。在分析总结WEB信息集成现有方法基础上,提出一种基于可信性计算的信息集成方法,该方法通过对站点的中心性和权威性的计算得到可信性较高的网页,同时利用递归的抽取方法将信息提取出来,大大提高获取信息的可信性。  相似文献   
10.
推荐系统中,基于聚类的协同过滤推荐算法利用K-means等算法对用户和物品进行聚类,聚类结果里用户或物品只能属于一个类别,然而在实际应用中,一个用户可以有多种兴趣,一个物品也可以属于多个类别。针对上述问题,提出了一种基于谱聚类群组发现的算法,该算法通过谱聚类和C-means聚类得到用户和物品相似度较高的群组以及用户和物品归属于群组的隶属度矩阵,而且用户或物品可以属于多个群组。通过计算用户在各个群组中对物品的偏好值,并结合用户和物品在群组里相应的隶属度来预测用户对物品最终的偏好值,生成对用户的Top-N推荐结果。实验结果表明,与以往推荐算法相比,本方法在降低了数据稀疏性的同时提高了推荐结果的准确率和召回率。  相似文献   
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