基于加权网络结构的冷门资源推荐算法

基于网络结构的推荐方法存在过度推荐“热门资源”,忽略推荐“冷门资源”的问题。然而实际中“冷门资源”更契合用户个性化的偏好需求,因此通过挖掘“冷门资源”来提高推荐结果的新颖性成为推荐算法研究方向之一。通过改进网络结构的推荐算法来提高对“冷门资源”的推荐：首先,构建用户-项目-特征词关联网络结构;其次,将用户对项目的评分差作为用户-项目能量传递的权值提高推荐准确性,将项目所具有的特征词的信息熵作为项目-特征词能量传递的权值增加“冷门资源”的推荐;最后,利用线性加权生成推荐列表。在MovieLens数据集上的实验结果表明,本文算法兼顾了推荐结果的准确性,提高了推荐结果中“冷门资源”的推荐。     

基于差异路径权重的二部图网络推荐算法

针对二部图网络结构推荐算法中资源分配不合理的现象,同时为了丰富推荐结果多样性和促进冷门物品的推荐,提出了一种利用差异路径权重改变资源传递的二部图网络结构算法。利用用户相似性构造路径权重改变第一阶段资源传递规则,使资源较多地流向与目标用户相似的用户节点。通过物品属性相似的构造路径权重,使第二阶段资源更多地流向与目标用户已购物品具有相似属性的物品。实验结果表明,本算法相对于其他流行网络结构算法提高了推荐的综合性能,并且更好地解决推荐中的相关问题。     

基于混合模型推荐算法的优化

现代电子商务系统用户和物品数目的日益增加使得User-Item矩阵变得越来越稀疏,再加上目前相似性度量方法均存在一定弊端,致使推荐系统的推荐质量降低了。针对传统混合模型推荐算法做了优化,其相似性度量方法由物品属性相似性和改进的修正余弦相似性线性组合而成,权重因子自动生成,考虑了用户评分尺度及用户活跃度对物品相似性的影响。为解决冷启动问题,使用用户基本信息获得用户间的相似度,各属性权重因子由SVDFeature计算得到。实验结果表明,该算法有效地提升了推荐系统的推荐质量,同时还有效解决了用户冷启动与物品冷启动问题。     

结合专家信任的协同过滤推荐算法研究

针对协同过滤推荐算法存在的邻居用户的相似度计算不精确、冷启动等问题,提出一种结合专家信任的协同过滤推荐算法,该算法从相似度、专家信任度和缓解冷启动3个方面进行研究。在相似度方面,将公共评分项蕴含的隐偏好以及项目冷门因子加入到相似度的计算公式中,实现对相似度的改进;在专家信任度方面,提出时间跨度因子,将专家的阅历值考虑到信任度计算中,实现对专家信任度的改进;在冷启动方面,通过联合专家用户和属性相似用户共同为目标用户产生推荐,有效地缓解了冷启动问题。应用MoviesLens数据集进行验证,实验结果表明,改进算法的平均绝对误差、准确率均优于传统算法。     

一种改进的基于二部图网络结构的推荐算法

基于网络结构的推荐算法得到了研究者越来越多的关注,以往的基于二部图网络结构的推荐算法只是判断用户是否选择过项目,不区分用户对项目评分的高低。这些算法倾向于推荐流行商品,没有考虑项目度和权值的影响。针对这些问题,在区分高低分的情况下提出了改进的基于加权网络结构的推荐算法。算法在计算用户间的相似性系数时,引入项目度与项目的权值之和的比值θ,以提高推荐多样性。实验结果表明,改进后的算法能够提高推荐准确性和多样性,并且降低了推荐项目的流行性。     

基于用户兴趣模型的推荐算法

传统的协同过滤算法虽然可以很容易地挖掘出用户的兴趣爱好,但存在数据冷启动和稀疏性问题.针对这些问题,提出一种基于用户兴趣模型的推荐算法.首先通过LDA主题模型训练数据集得到物品-主题概率分布矩阵,利用物品-主题概率分布矩阵得到用户历史兴趣模型,然后结合用户历史行为信息和物品内容信息得到用户兴趣模型,最后计算用户与候选集之间的相似度,进行TOP-N推荐.在豆瓣电影数据集上的实验结果表明,改进后的推荐算法能够更好地处理稀疏数据和冷启动问题,并且明显提高了推荐质量.     

面向完全冷启动的深度混合协同过滤推荐算法

基于矩阵分解的协同过滤算法近年来获得了巨大的成功,但是依然存在冷启动,忽视用户及物品特征等问题,从而导致推荐质量不佳,用户体验度下降。论文提出了一种基于深度学习的混合协同过滤推荐算法,尝试引入堆栈降噪自编码器学习物品的隐含特征,同时结合半监督S4VM和隐含因子模型,综合考虑物品的内容特征及时间因素,以预测未评分的数据,解决冷启动问题。在标准数据集Movielens上进行的测试表明:该算法能有效预测冷启动物品的评分,性能提升显著,较传统推荐性能提升约为12%。     

基于联合聚类和C-RA组合相似度的协同过滤算法

针对传统协同过滤算法由于数据稀疏和冷启动而造成的推荐精度下降的问题,提出一种基于联合聚类和C-RA组合相似度的协同过滤算法。首先,通过联合聚类对原始评分矩阵进行用户和物品两个维度的聚类;其次,利用联合聚类结果填充原始评分矩阵;最后,利用C-RA组合相似度计算用户相似度并进行推荐。实验结果表明,该方法有效地提高了推荐结果的精确度,缓解了数据稀疏和冷启动问题。     

信任社交网络中基于图熵的个性化推荐算法

随着社交网络的飞速发展引起了人们对推荐系统（RS）的广泛关注。针对社交网络中现有推荐方法仍存在冷启动问题以及未考虑用户所处的社交网络信息的情况，提出了在信任社交网络中基于图熵的个性化推荐算法（PRAGE）。首先，根据用户物品和它们之间的反馈信息建立用户物品图（UIG），同时引入信任机制建立用户信任图（UTG）；其次，通过对两个图使用随机游走算法得到用户与物品的初始相似度和基于信任机制的新的用户物品相似度；重复随机游走过程直至相似度稳定到收敛值；然后，使用UIG和UTG的图熵对两组相似度进行加权并最终相应地得出目标用户的最终推荐列表。在真实的数据集Epinions和FilmTrust上的实验结果表明，相比经典的基于随机游走算法，PRAGE的精确率分别提高了34.7%和19.4%，召回率分别提高了28.9%和21.1%，能够有效地缓解推荐的冷启动问题且在精确率和覆盖率指标上均优于对比算法。     

基于知识图谱与协同过滤的饮食推荐算法

针对传统的基于协同过滤的饮食推荐算法只利用用户-物品评分矩阵,没有考虑物品本身的语义信息而导致推荐精度不高的问题,本文通过构建知识图谱引入菜品间的语义信息作为重要推荐依据,提出一种基于知识图谱嵌入和协同过滤的个性化饮食推荐算法。通过在2个不同的低维连续的向量空间里表示出菜品实体及其关系,计算菜品间的语义相似度,将语义相似度纳入到协同过滤推荐中进行推荐。本文算法加强了对菜品间内部隐性信息的利用,缓解了数据稀疏性和冷启动问题,使得推荐结果更加合理。在饮食数据集上的实验结果表明,本文算法在饮食推荐上效果显著,在召回率、AUC值2项指标方面都有着明显提升。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

Elastos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世,一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的ContentProvider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式,解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

面向性能的软件再工程研究

将提高遗产系统性能作为软件再工程的一大目标加以考虑,提出了一种基于反模式的再工程方法。这种方法通过对一些反模式的特征进行识别,在遗产系统中发现对于系统性能有不良影响的设计并通过一定的方法加以消除,从而达到改善遗产系统性能的目的。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

AADL模型的测试方法研究

近几年来,MDA开发方式的应用使得如何保证模型质量成为研究的热点.以基于模型的测试为研究对象,研究了对AADL模型进行模型测试的方法,并提出了结合马尔可夫链对AADL模型进行测试的框架以及实施方法.最后,通过示例进一步说明了该方法.     

剖析Windows的用户验证机制

随着Internet和电子商务的发展,信息安全越来越得到业界的重视,其中网络操作系统的安全更是系统安全的基础.本文从计算机安全性的角度出发,着重讨论了Windows针对不同的使用环境所提供的用户身份验证的机制.     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于SVG的WEBGIS的研究

为了更加适合网上地理信息系统的发布 ,介绍了 SVG作为发布 WEBGIS的一种方法 ,研究了如何用SVG进行地理空间数据的表示、存储和客户端的实现。研究表明 :SVG具有可扩展、可交互、基于 XML和开放标准等特点     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。