基于用户关系挖掘的多策略推荐算法

个性化推荐服务为解决网络信息过载问题提供了有效手段。传统的推荐方法大多只关注于如何提高推荐的准确性,而忽略了推荐多样性对用户体验的影响。文章将社会网络用户关系挖掘应用于用户偏好预测及推荐中,提出了一种基于用户关系挖掘的多策略推荐算法。采用信任传播模型挖掘用户间的信任度,计算用户偏好配置文件的余弦相似性获得用户间的相似度,并给出4种将用户信任度、相似度结合的策略,在定义用户偏好预测函数的基础上采用Topn原则为用户给出推荐结果。实验结果表明,文章方法不仅减少了数据稀疏性的影响,而且兼顾了推荐准确性与多样性指标,提高了推荐系统的整体性能。     

一种网络导航学习路径生成方法

该文提出了一种基于反馈的、满足全局优化和充分必要条件的网络导航学习路径生成方法。将知识单元及其依赖关系作为知识地图的顶点和边,全部存储于广义表中。测试学习者已经学过的知识单元,根据知识单元中心度和难度量化计算方法,生成知识地图总路径集合,基于不同的学习基础,学习者在集合中“按需所取”知识单元。该方法产生的知识地图导航不再是海量知识单元的不完备近似集合,而具有全局精确性;解决了学习路径的充分性和必要性难以同时满足的缺陷;针对学习者个性化要求,有效提高学习效率,具有教育学和计算机科学的双重价值。     

一种融合用户偏好与信任度的增强协同过滤推荐方法

协同过滤是一种最流行的推荐技术, 但仍然受到数据稀疏和冷启动问题的困扰。针对Shambour提出的信任-语义融合(TSF)的混合推荐方法中计算量较大的问题, 提出一种融合用户偏好与信任度的增强协同过滤推荐方法。该方法在计算评分预测时, 对基于用户的信任增强协同过滤算法进行改进, 先将用户相似度和信任度分别进行近邻选择和加权评分, 再通过一个加权因子对2部分进行融合, 从而得到总体的预测评分。在Movielens数据集下进行仿真验证, 其结果表明, 与基准算法相比, 本文方法具有更好的MAE性能。       

利用项目属性和偏好改进协同过滤推荐

协同过滤(CF)推荐系统可以通过了解用户过去的行为向用户推荐项目. 针对现有的CF推荐系统没有利用潜在的项目偏好信息,提出了一种利用项目偏好改进CF的推荐方法. 该方法首先采用K-means算法对用户进行聚类,然后利用用户聚类和效用矩阵构建项目偏好矩阵,最后在基于项目的CF方法中,综合项目评分相似度、项目属性及其偏好特征相似度产生推荐. 实验结果表明,该方法获得了较好的推荐精度,在一定程度上缓解了稀疏问题.     

Recommending Personalized POIs from Location Based Social Network

Location based social networks (LBSNs) provide location specific data generated from smart phone into online social networks thus people can share their points of interest (POIs).POI collections are complex and can be influenced by various factors,such as user preferences,social relationships and geographical influence.Therefore,recommending new locations in LBSNs requires to take all these factors into consideration.However,one problem is how to determine optimal weights of influencing factors in an algorithm in which these factors are combined.The user similarity can be obtained from the user check-in data,or from the user friend information,or based on the different geographical influences on each user's check-in activities.In this paper,we propose an algorithm that calculates the user similarity based on check-in records and social relationships,using a proposed weighting function to adjust the weights of these two kinds of similarities based on the geographical distance between users.In addition,a non-parametric density estimation method is applied to predict the unique geographical influence on each user by getting the density probability plot of the distance between every pair of user's check-in locations.Experimental results,using foursquare datasets,have shown that comparisons between the proposed algorithm and the other five baseline recommendation algorithms in LBSNs demonstrate that our proposed algorithm is superior in accuracy and recall,furthermore solving the sparsity problem.     

Recommending Personalized POIs from Location Based Social Network

Location based social networks (LBSNs) provide location specific data generated from smart phone into online social networks thus people can share their points of interest (POIs).POI collections are complex and can be influenced by various factors,such as user preferences,social relationships and geographical influence.Therefore,recommending new locations in LBSNs requires to take all these factors into consideration.However,one problem is how to determine optimal weights of influencing factors in an algorithm in which these factors are combined.The user similarity can be obtained from the user check-in data,or from the user friend information,or based on the different geographical influences on each user's check-in activities.In this paper,we propose an algorithm that calculates the user similarity based on check-in records and social relationships,using a proposed weighting function to adjust the weights of these two kinds of similarities based on the geographical distance between users.In addition,a non-parametric density estimation method is applied to predict the unique geographical influence on each user by getting the density probability plot of the distance between every pair of user's check-in locations.Experimental results,using foursquare datasets,have shown that comparisons between the proposed algorithm and the other five baseline recommendation algorithms in LBSNs demonstrate that our proposed algorithm is superior in accuracy and recall,furthermore solving the sparsity problem.     

基于本体的海军军械保障知识库构建研究

针对当前海军军械保障领域知识资源定义不一致,以及由于资源及信息管理系统分散、异构现象而导致的知识难以共享的问题,引入本体方法进行海军军械保障领域知识表示研究,提出了海军军械保障知识库的构建方法,具体研究了海军军械保障领域本体、领域知识模型以及海军军械保障知识库的层次架构。     

Application of fuzzy cognitive map in information intelligent push

Since computer system functions are becoming increasingly complex, the user has to spend much more time on the process of seeking information, instead of utilizing the required information. Information intelligent push technology could replace the traditional method to speed up the information retrieval process. The fuzzy cognitive map has strong knowledge representation ability and reasoning capability. Information intelligent push with the basis on fuzzy cognitive map could abstract the computer user's operations to a fuzzy cognitive map, and infer the user's operating intentions. The reasoning results will be translated into operational events, and drive the computer system to push appropriate information to the user.     

Secure zero knowledge watermark detection scheme based on the text robust feature

The security of a digital watermarking scheme must not depend on the watermarking algorithm itself or the embedding key. To improve the security of the digital watermarking scheme, the zero knowledge watermark detection (ZKWD) scheme based on asymmetric encryption is proposed for a plain text. The scheme consists of four components. Firstly, text features are extracted using the robust feature extraction method, and watermarking information is generated using the logistic chaotic map function. Then watermarking information is embedded into the original text medium using the common text watermarking method. When a copyright dispute occurs, the verifier and prover could verify the embedded watermark information according to the proposed ZKWD protocol based on asymmetric encryption. Using the method of zero knowledge proof, the watermark information could be detected without exposing the secrets related to the watermark, which makes the attacker unable to modify, forge or remove the watermark using the information obtained in the process of watermarking detection. The scheme does not leak any information to the verifier, and improves the security of watermarking detection.     

基于用户相似度计算的导航类意图分类研究

针对用户会话相似度计算中,忽视了用户在某会话中对页面感兴趣的程度这一问题,提出了用户会话系数AvgI(p),并结合雅可比相似系数、CM系数给出了一种新的用户会话兴趣度的计算方法。在此基础之上,结合W eb内容、格式进一步对导航类查询用户意图的信息需求进行分析,并分类为直接导航和间接导航2类,给出了具体算法。实验结果表明,该算法不仅能很好地自动分类导航类用户意图,而且能基于该意图提供相关搜索结果以及进一步的搜索导航。     

一种基于模糊信息熵的协同过滤推荐方法

针对评分数据的稀疏性制约协同过滤推荐性能的情况,提出一种新的相似性度量方法。首先,定义了用户的模糊信息熵以反映用户评分偏好的不确定程度;其次,利用两两用户的模糊互信息衡量用户之间的相似程度;最后,同时考虑用户之间的模糊互信息和用户的模糊信息熵,并设计一种基于模糊信息熵的相似性度量方法以计算用户之间的相似性。在两个公开数据集上的试验结果表明:基于模糊信息熵的相似性度量方法能够降低数据稀疏性的影响,并能显著提高推荐系统的推荐性能。     

基于Transformer和知识图谱的新闻推荐新方法

为了增加新闻推荐的辅助信息并提高预测精度,提出基于Transformer和知识图谱的新闻推荐方法.为了结合新闻语义信息和实体信息,利用自注意力机制获取新闻单词之间和新闻实体之间的联系,采用加法注意力机制捕捉单词和实体对新闻表示的影响.考虑到用户对新闻的偏好具有时序性特点,引入Transformer以捕捉用户点击新闻间的关联信息及用户兴趣随时间的变化情况.利用知识图谱中的高阶结构信息,融合候选新闻邻接实体,提升候选新闻嵌入向量所含信息的完整性.在2个版本的MIND新闻数据集上与5个典型推荐方法的对比实验表明,注意力机制、Transformer和知识图谱的引入提高了算法在新闻推荐方面的表现.     

一种基于GPU的快速半全局优化深度图计算方法

由于图像集规模巨大、匹配信息丰富,快速精准多视图立体匹配受计算效率严重制约。针对该问题,提出一种基于GPU的快速半全局优化深度图计算方法。首先,在CPU上通过平面扫描方法计算单张图像初始匹配代价。然后,提出GPU半全局优化并行计算架构,对匹配代价进行聚合,其核心算法为：在全局进行各方向聚合任务流并行以提升众核处理器的利用率;在局部通过将各像素计算任务准确分配到各线程块内实现并行处理,且注重GPU上数据重用以避免带宽限制。再通过GPU滤波剔除突变点进行图像增强。最后,将3维空间点在各深度图像上的一致性作为异常值检测和优化的约束条件。在多组数据集上测试结果显示,该方法计算速度最高为多核CPU系统中开启2线程实现方法的22.41倍,为开启8线程实现方法的9.13倍,且与两者精度相当;与同类深度图计算方法比较结果表明, 该方法在重建过程中加速效果均为其他算法的5倍及以上;通过使用开源点云比较软件在标准测试数据集上与其他算法比较,验证了该方法能有效提高重建结果的精度和完整度。     

耦合社会信任信息的矩阵分解协同过滤模型

在过去的十年中,协同过滤（CF）推荐系统已经取得了巨大的成功。然而,用户-物品矩阵的稀疏性和冷启动问题仍然是一个挑战。在线社交网络的出现,为推荐系统提供了大量社交网络信任信息,从而为解决这一问题提供了契机。该文基于矩阵分解协同过滤方法,提出了一种集成用户信任信息的模型。该方法利用用户信任信息对用户隐因子进行修正,采用自编码器来提取用户和物品隐特征向量的初始化特征,并针对社交网络中的信任关系提出了信任群组的检测算法。大规模的真实数据集上进行的广泛的实验表明,该模型与相关算法对比,不但能有效缓解冷启动,而且取得了更好的推荐性能。     

基于属性相似度云模型的网络异常检测

针对网络异常检测虚警率偏高的问题,提出了一种基于属性相似度云模型的网络异常检测新方法。基于各属性对分类的不同贡献,结合数据对象空间和属性空间的相似度概念,给出了属性相似度和属性权重的计算方法,该方法可降低网络数据空间的维数,提高目标识别的准确率。试验表明,该方法具有先验知识需求少和参数容易确定的优点,能比较准确地检测出对网络数据的异常行为。     

基于编辑距离的词序敏感相似度度量方法

为改善余弦相似度不能反映词袋模型中词项间顺序差异的缺点,提出了一种基于编辑距离的文档相似度度量方法.首先分析了基于 tf - idf 的词袋模型和余弦相似度计算方法所存在的问题; 其次利用Jaccard系数和编辑距离描述两个字符串的公共子串中词语之间的顺序差异,并提出了一种词序敏感相似度计算方法; 最后利用实验数据对算法的有效性进行了验证,结果显示本文方法在Top1、Top3上的F1指标比原始的余弦相似度方法分别提高了0.082 5、 0.112 6,表明本文方法能够有效地提升信息检索系统的性能,具有很好的应用价值.     

Extension of information entropy-based measures in incomplete information systems

Rough set theory[1, 2], developed by professorPawlak, was conceived as a valid mathematical theoryto deal with inexact, uncertain or vague knowledge inmany applicants such as data mining, machine learningand decision support.Although rough set theory, using the concept of in-discernibility relation as its basic principle, provides aformal theoretical mechanism and a series of tools onknowledge reduction and knowledge acquisition throughset algebra, researchers realize that rough set theory isd…     

基于社会信任正则化的排名推荐算法

随着在线商品交易额逐年增大和社交网络不断深入发展,推荐系统已成为解决信息过载的重要工具之一。当评分矩阵数据稀疏性较大时推荐精度就会显著下降,特别是用户冷启动的时候这个问题更加明显。因此,本文提出一种新的基于隐式反馈信息的社会化排序推荐算法。该算法首先利用矩阵分解方法计算不同项目间的用户偏好。其次将用户偏好信息融入Bayesian Personalized Ranking (BPR)算法中。然后挖掘用户之间相似关系以及信任用户直接和间接关系,并量化它们之间的信任关系,从而研究不同项目之间用户偏好差异。最后将以上这些信任关系和BPR算法进行融合,进而构建出社会化排序推荐模型。为了验证所提出的社会化排序推荐算法,在DouBan数据集和FilmTrust数据集上,进行该算法的有效性验证。主要通过Precision、MAP和NGCD这三种排序评估指标分别在全数据集和用户冷启动中验证本文所提算法与SBPR、TBPR、BPRMF和MostPopular等算法之间排序推荐的优劣性。实验结果证明本文所提算法明显优于其他排序推荐算法,并可以获得更好的推荐准确率。可见该算法可以有效改善由于数据稀疏性和用户冷启动所带来推荐效果差的问题。     

基于KL散度的用户相似性协同过滤算法

大多数用户相似性算法在计算用户相似性时只考虑了用户间的共同评分项,而忽略了用户其他评分中可能隐藏的有价值信息.为了准确评估用户间的相似性,提出了一种基于KL散度的用户相似性协同过滤算法.该算法不仅利用了共同评分项,还考虑了其他非共同评分信息的影响.该算法充分利用了用户的所有评分信息,提高了用户相似性度量的可靠性和准确性.实验结果表明,该算法优于当前主流的用户相似性算法,且在没有共同评分信息的条件下,仍能有效地完成用户相似性度量,解决了对共同评分项的完全依赖问题,具有更好的适应性.     

基于位置社交网络中地点聚类推荐方法

为解决基于位置社交网络中地点推荐时遇到的数据稀疏、冷启动问题,提出一种改进的地点推荐方法,在协同过滤算法的基础上融合了聚类算法,考虑到用户偏好、朋友关系、位置语义等因素,在推荐时取两种算法的优点进行互补。研究的重点是相似度的计算,包括兴趣地点相似度、好友亲密度、词频-逆文档频率、余弦相似性。在Foursquare数据集上以准确率、召回率、单个主题的平均准确率作为度量依据,对提出的方法进行验证。试验证明,本方法有效提高了推荐效果。