TopN推荐系统的差分隐私保护研究

提出了1种基于差分隐私保护的TopN协同过滤推荐算法—DP-TopN算法,使用Laplace噪音机制分别对推荐过程的数据预处理部分和用户评分部分进行随机扰动,并对推荐算法步骤进行调整,使得整个推荐过程满足差分隐私模型,从而达到保护用户隐私安全的目的。通过在真实数据集上进行的实验和理论分析表明,所提算法能在满足精确推荐的同时有效地保护用户的个人隐私。     

智媒时代算法推荐技术的新闻伦理思考

新媒体时代下,人工智能技术逐步走向成熟,信息量迅速增加,实现信息的精准推送的需求催生了算法推荐。算法推荐的出现引起了信息传播途径以及受众消费习惯等的变革,也引发了比如算法偏见、"信息茧房"等导致新闻伦理失范等新问题。坚持对算法推荐的理性看待、建立人机协同治理的模式是重新构建新闻伦理的一条路径。     

一种基于用户信任机制的个性化协同过滤推荐算法研究

传统的协同过滤推荐算法产生的数据稀疏性和冷启动问题存在潜在安全危机,不利于个性化推荐质量的提高。文章引入基于用户兴趣度和满意度的信任机制,改进传统用户信任度,通过信任度权重因子ωi,j,优化用户综合信任度,以提升预测评分质量。仿真实验分别从算法的推荐准确率和推荐覆盖率展开分析,实验结果表明,当ωi,j取值在0.5时,推荐准确率和覆盖率较RTCR算法、Trust Impact MF算法、A&I-Based算法明显占优。     

基于感知价值和隐私关注的用户移动个性化推荐采纳

移动商务的发展带来了移动网络信息量的激增,为解决信息超载问题,提升用户体验,帮助消费者更加快捷高效地找到合意的商品或服务信息,许多电商网站开发了移动个性化推荐系统。所谓移动个性化推荐,就是以移动终端为载体,根据用户自身或相似用户过去的偏好和行为向其推荐可能感兴趣的商品或服务信息,是购物消费模式向服务消费模式转变的重要手段。鉴于移动个性化推荐主要依赖于用户信息挖掘,会引起用户对个人隐私信息泄露的关注,因此在推荐模型算法改进和移动营销实践中一定要考虑用户对移动个性化推荐的感知和行为意向。基于探索性因子分析、验证性因子分析、结构方程模型及回归分析,实证分析感知价值和隐私关注对用户移动个性化推荐采纳意愿的影响和作用机制发现,用户感知功能价值和体验价值对其移动个性化推荐采纳意愿的影响最为显著,其次是隐私关注,最后是安全价值,感知社会价值的影响不显著;隐私关注对用户感知功能价值和安全价值与移动个性化推荐采纳意愿之间的关系存在负向调节作用。因此,为更好地提高用户移动个性化推荐采纳意愿,唤起用户消费心理并转化成消费行为,一定要在进一步完善移动个性化推荐功能属性,通过加强基于情境的个性化推荐提升用户体验,提高推荐精准性和新颖性的同时,加强用户隐私保护,营造安全的移动营销环境。     

基于信任社区的电子商务推荐模型

针对电子商务平台中出现的信息"超载"问题,通过采用用户聚类划分和节点信任值计算分析的方法建立电子商务信任社区,并结合商品自身评价信息,构建电子商务推荐模型。该模型根据用户最信任的若干邻居对商品的评价信息,预测用户对未购买的商品的评分值,将预测评分值较高的商品推荐给用户,并且在推荐算法设计过程中考虑了推荐的时间效应,为用户提供有效的商品推荐服务。     

基于海量数据和Web挖掘的个性化推荐系统研究

推荐系统是学术界和工业界研究热门的课题,能有效解决互联网海量数据中"信息过载".首先介绍个性化推荐技术的发展、应用和相关问题,重点分析多种经典的推荐算法及其特点,并给出推荐系统的性能评价方法与指标,最后对个性化推荐的未来发展做出展望。     

推荐系统及其相关技术研究

在介绍推荐系统的定义和分类的基础上,深入讨论现有推荐系统普遍存在的问题,并提出了相应的改进策略:结合上下文信息;支持基于多标准推荐算法;在保证推荐精度的同时兼顾推荐的多样性;加强交互界面设计,提高系统逻辑的透明度;支持包括推荐包在内的多种推荐模式.我们相信这些策略有助于提高推荐质量,激发用户的参与度,从而增强推荐系统的实际可用性.     

《无线传感网络》自主学习资源推荐服务平台建设探讨

针对硕士研究生《无线传感网络》课程涉及的核心技术多、领域宽、资源内容差异化大等问题,提出了建设面向研究生教学的自主学习资源服务推荐平台的思想,基于云服务平台,运用智能服务推荐算法,依据学习者的层次、专业技术水平和研究发展方向等信息进行综合分析,实现精准资源推荐服务以及定制化专业教学资源推荐服务。     

基于用户学习路径分析的教育资源个性化推荐研究

针对学习者用户差异性需求推荐个性化教育资源是智能学习领域研究的难点,也是构建E-learning个性化学习支持服务的关键。学习者在网络学习过程中,其时序化的学习行为日志蕴含了各种学习路径信息。通过对目标用户学习路径分析可挖掘其所潜在的认知风格、学习偏好、认知水平等各种隐性特征信息,为E-learning教育资源个性化推荐提供重要依据。基于关联规则挖掘对用户行为日志分析,从系统架构、模型构建、路径匹配以及推荐算法四个维度切入,提出了E-learning环境下基于用户学习路径分析的教育资源个性化推荐解决方案。     

基于卡尔曼滤波的雷达航迹跟踪算法的综述

雷达航迹跟踪算法的应用关系着引入空管自动化系统的航迹数据的准确性。本综述按照系统的线性和非线性的分类介绍了四种基于卡尔曼滤波的航迹跟踪算法,对每一种算法进行介绍、分析和评价。最后通过综合比较算法的原理以及在目标跟踪中的效果,进行了算法推荐,以便在今后对雷达航迹跟踪算法做进一步的研究。