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。     

音乐审美偏好与人格气质类型的关系

音乐审美偏好的形成被认为是文化和环境因素共同作用的结果。事实上，除了在一个特定的文化环境中共有的音乐类型偏好之外，时常会出现个体的偏好差异。笔者将这种个体差异理解为由人格气质的不同所导致的音乐感觉偏好的不同。音乐审美偏好与气质类型之间存在一定的相关性。     

结合社交影响和长短期偏好的个性化推荐算法

针对基于会话的推荐算法只捕获用户的短期动态兴趣，忽略长期兴趣和社交好友对用户行为的影响，提出结合社交影响和长短期偏好的推荐算法.设计新颖的异构关系图来组织用户的社交关系和历史会话，提出基于注意力机制的异构图神经网络对图进行学习，得到融合用户社交影响的长期偏好.针对社交影响力不一致容易引入噪声的问题，提出加权剪枝策略，减少了噪声干扰且丰富了图结构信息.利用无损的会话建模方法捕获用户的短期偏好，将短期偏好与长期偏好进行自适应融合，得到反映用户全局偏好的特征表示. Gowalla和Delicious数据集上的实验结果表明，所提方法的各项指标相比现有先进方法均有显著提升，证明了所提算法的有效性.     

决策体制、政府偏好与中国社会发展失衡

中国社会发展失衡引发了一系列社会问题。如何矫正这些＂失衡＂成为人们关注的焦点。但与此至少同等重要的是如何预防未来可能出现的新失衡。因此,探寻中国社会发展失衡形成的内在机制意义重大。政府偏好是识别与诊断社会问题的过滤镜,是政策选择的基础与前提。政府偏好决定了中国财政支出结构,而正是后者的失衡导致中国社会发展失衡。政府偏好是决策体制的内生结果。因此,矫正与预防中国社会发展失衡的根本在于优化决策体制与过程。     

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。     

基于用户综合反馈的服务偏好挖掘方法

针对个性化服务系统中用户偏好信息片面和不精确的问题,提出了综合用户网络使用行为和用户评价反馈信息的服务偏好挖掘方法,研究了用户服务偏好的表示模型、初始化和更新方法,最终挖掘出用户更加完整和精确的服务偏好。结果表明,该方法是可行和有效的。     

关于西南地区壮族剪纸艺术的旅游开发设想

中国西南地区独特的文化、生态环境造就了壮族剪纸鲜明的地域特点和民族风格。充分挖掘壮族剪纸的潜力,对于进一步丰富旅游纪念品,促进西南地区民族地区旅游业发展,提高少数民族地区人均收入有着非常重要的意义。     

地域文化视野下的莫言小说创作及其意义

文学与地域文化有着极为密切的关系,从某种意义上说,文学的发展在很大程度上得益于地域文化的丰富多样性。莫言小说以其独特的乡土地域魅力引发了读者和研究者们的兴趣,文章便探讨了莫言的小说创作与齐鲁地域文化的内在关系及其意义。     

浅议地方特色食品的包装设计

我国因各个地方不同的自然环境、人文历史和风俗习惯等在历史发展过程中形成了众多各具特色的地方食品.这些地方特色食品在地方的旅游经济和地区形象中扮演着重要的角色.地方特色食品与地域文化有着不可分割的内在联系.在地方特色食品的包装设计中体现地域文化特征是非常重要的.挖掘地方食品包装的地域文化特征可以从包装设计运用的形象元素、包装色彩、包装材质以及组合包装四个方面来进行综合的考虑.     

基于用户偏好的垂直搜索算法

提出并研究、实现了基于用户偏好的垂直搜索算法(PVSA)。以领域特征为基本出发点,PVSA借助领域主题偏好向量、领域元数据权重因子、检索名词差异化、行业词典库更新等4项策略,有效地挖掘、表征用户的领域个性化偏好,以此为基础构建基于用户偏好的垂直搜索算法。实验结果表明了PVSA算法的有效性和可行性。     

SeqRec：基于长期偏好和即时兴趣的序列推荐模型

通过对用户的历史购物序列进行建模,得到用户稳定的长期偏好和动态的即时兴趣,并聚合长期偏好和即时兴趣进行个性化推荐. 提取用户对商品的评论内容用于表示商品的特征;使用递归神经网络从用户的历史购买序列数据中学习用户稳定的长期偏好,使用提问数据对用户不断变化的即时兴趣进行建模;通过注意力机制为长期偏好以及即时兴趣分配不同的权重,得到用户最终偏好的向量表示. 在亚马逊真实数据集上的实验结果表明,SeqRec模型在召回率和精确率上比当前主流的序列推荐方法至少超出10%;SeqRec模型证明不同用户的长期偏好和即时兴趣对其下次购买物品的影响程度不同.     

基于用户分层的多目标推荐算法

经典的推荐系统着重于推荐的准确性,随着用户多样化需求的增加,推荐结果的多样性受到越来越多的关注。推荐的精度与多样性存在冲突,传统的推荐算法往往忽略系统中的用户活跃度差异。本文提出一种基于物品评价次数的用户分层多目标推荐算法,将用户分为评价次数高、中、低三种层次,对应三种不同的算法初始化方式,为不同用户提供更合适的推荐结果。对已有基于概率的多目标进化算法的初始化方式和参数进行对比分析,获得更优的算法交叉和变异方式。实验结果验证了改进后的多目标进化算法在推荐精度和多样性方面都有更优的结果。总结出的基于用户分层的推荐方案有助于提高对不同用户的推荐效果。     

对闽南侨乡文化建设的几点思考--以邓小平关于文化建设的思想为基点

文化是民族的血脉,是人民的精神家园。闽南地区利用当地的特殊地域优势,大力“走出去”和“引进来”,形成了一种具有本土气派而又不失外来风格的侨乡特色文化,对当地发展起了重要的推动作用。与此同时,闽南侨乡在文化建设中也呈现出一些问题,主要表现为中外文化、古今文化、区域间文化的冲突和碰撞。而邓小平关于文化建设的思想对侨乡文化建设具有重要的理论指导作用。因此,闽南侨乡如何在邓小平理论指导下摆脱文化发展困境,充分发挥侨乡文化特色,促进侨乡文化的发展、繁荣,就显得尤为迫切和重要。     

中英文中爱情结构隐喻的比较

爱情是人类的一种普遍情感,没有隐喻,爱情这一抽象概念就得不到充分阐释。结构隐喻是指以一种概念的结构来构造另一种概念。由于人类认知的相似性,中英文惯用的爱情结构隐喻有着惊人的相似之处;而中英不同的民族文化又导致了中英爱情结构隐喻的差异性。分析了中英爱情结构隐喻表达的趋同性;同时通过对中英文化背景差异的比较,阐述了中英爱情结构隐喻表达的异质性。     

Preference Value-Based Network Selection and Resource Allocation in Heterogeneous Wireless Networks

Network selection and resource allocation( NS-RA) are the processes of determining network and radio resource which provide the service to user. Optimizing these processes is an important step towards maximizing the utilization of current and future networks. In this paper,we proposed a preference value-based network selection and resource allocation,in which the NS scheme was performed by the joint radio resource management( JRRM) entity and the RA scheme was performed by the network. In the NS step,the JRRM entity selected the preferable network for users according to the preference value of each network,which took the load balance,the received signal strength( RSS) and the relative position between the user and the network into account. In the second step,the network allocated the optimal sub-carrier to user for the downlink transmission each round according to the preference value of each user and the maximum reachable data rate calculated by users’ perceived channel information,maximizing the spectrum efficiency as well as guaranteeing the fairness. The simulation results showed that the proposed NS-RA scheme achieves better performance in terms of load distribution,spectrum efficiency and user fairness,compared to the conventional strategies.     

中国影视贸易国际化目标市场选择模型研究

在文化差异理论与文化折扣理论的基础上,通过实证研究分析了文化差异等因素对于中国影视贸易目标市场选择的影响。研究表明:文化距离与国际化目标市场选择负相关;目标国的GDP与之正相关;地理距离与之负相关;目标国的商业环境影响比较显著地正相关。结合中国影视产品发展国际化现状,以探索中国影视贸易国际化目标市场选择的影响因素,并提出了从政府的角度提出一些对策建议。     

基于标签和因子分析的协同推荐方法

根据在线社区中群体的历史行为进行物品(或信息)推荐是当前研究热点之一,传统推荐算法都面临数据稀疏性问题的挑战. 针对传统推荐算法知识表示的局限性进行了研究,提出了一种基于标签系统的用户行为知识表示法,把用户在物品上历史行为的统计,转化为对用户在物品标签上的统计,从而缓解数据稀疏的情况. 为了降低标签维度过高导致的计算复杂性问题,提出了采用因子分析法,抽取出潜在重要且稳定的特征因子向量来最终表示用户的历史行为,并据此度量用户行为在特征因子向量上的相似性. 最后采用协同过滤的思想给出了一种新的协同推荐方法. 通过在真实数据集上的大量对比实验,表明该方法在处理具有稀疏性的数据集时,总是能保持更高且更稳定的推荐准确率.     

基于社交网图和兴趣标签的协同推荐算法

为了提高用户对社交平台的粘性,通过用户的社交关系网来丰富用户的兴趣标签。以微博为例,用户的关注用户可以对用户的内容推荐进行协同性过滤,用户的关注用户的重要性受到自身粉丝数的制约,综合用户兴趣标签和用户社交网络图完成对用户推荐内容的协同过滤。以 Last．fm 数据作为测试数据集,实验结果表明：改进的算法能够较明显地提高推荐的准确度,从而表明融入用户社交关系网进行内容推荐对于提升用户的平台粘性具有一定的作用。     

融合项目聚类和时间权重的动态协同过滤算法

传统基于项目的协同过滤算法离线计算项目间的相似度,提高了向用户推荐的速度,但极大的数据稀疏度影响了推荐质量,且该算法也忽略了用户兴趣随时间变化这一现象. 针对上述问题,提出了一种融合项目聚类和时间权重的动态协同过滤算法,根据用户偏好对项目进行聚类,找出类别偏好相似的候选邻居,再在候选邻居中搜寻最近邻,排除与目标项目共同评分较少的项目干扰,提高了搜寻相似项目的准确性. 同时,引入时间权重来反映用户兴趣随时间的变化,从整体上提高推荐质量. 在MovieLens数据集上进行实验,实验结果表明,本文所提出算法的推荐质量较传统的协同过滤算法有显著提高.