基于项目属性和云填充的协同过滤推荐算法

传统协同过滤推荐算法中经常因用户评分矩阵极端稀疏而导致相似性度量方法不准,推荐质量不高,针对这一问题,提出一种基于项目属性和云填充的协同过滤推荐算法。利用云模型对用户评分矩阵进行填充,在填充矩阵基础上,利用传统的相似性计算方法得到项目之间的评分相似性,同时结合项目属性,计算项目的属性相似性,通过加权因子得到项目的最终相似性,从而形成一种新的相似性度量方法。实验结果表明, 提出的算法可有效解决传统方法中由于数据稀疏所导致的相似性度量不准确的问题, 并显著地提高了算法的推荐精度。     

基于项目聚类和评分的时间加权协同过滤算法

针对传统协同过滤算法中面临稀疏项目评分矩阵计算耗时不准确、同等对待不同时间段用户的项目评分这些影响推荐精度的问题,提出了基于项目聚类和评分的时间加权协同过滤推荐算法(TCF).该算法将项目评分与项目属性特征综合相似度高的聚到一个类别里,能有效解决数据稀疏性问题,降低生成最近邻居集合时间.引入时间加权函数赋予项目评分按时间递减的权重,根据加权后的评分寻找目标用户的最近邻居集合.实验从平均绝对误差、平均排序分和命中率三个指标来表明改进算法能有效提高推荐的准确性.     

融合用户兴趣和评分差异的协同过滤推荐算法

针对传统的协同过滤算法中单一评分相似性计算不准确的问题,提出融合用户兴趣和评分差异的协同过滤推荐算法。将TF-IDF思想运用到用户对标签的权重计算中,并使用指数衰减函数和时间窗口捕捉用户兴趣的变化;根据历史评分矩阵,充分考虑用户评分值差异、评判准则差异、影响力差异和项目影响差异等影响因子,定义了一种评分差异相似性度量算法;最后将用户兴趣相似性和评分差异相似性进行加权融合,获取更加准确的用户邻居,从而预测项目评分并进行推荐。在数据集Movielens的实验表明,提出的算法能有效提高推荐精度。     

.一种优化的基于项目评分预测的协同过滤推荐算法*

通过分析在用户评分数据极端稀疏的情况下,现有的基于项目评分预测的协同过滤推荐算法中项目之间的相似性度量不准确以及新项目的冷开始问题,提出了一种优化的基于项目评分预测的协同过滤推荐算法。该算法在计算项目之间的相似性时,既考虑了项目的评分相似性,又考虑了项目的特征属性相似性。实验表明,优化后的算法使计算出的项目之间的相似性更准确,并有效地解决了新项目的推荐问题,使得数据稀疏性对推荐结果的负面影响变小,显著提高了系统的推荐质量。     

一种属性和评分的协同过滤混合推荐算法

传统协同过滤推荐算法仅仅根据稀疏的评分矩阵向用户推荐,存在推荐质量不高的问题.提出了一种属性和评分的协同过滤混合推荐算法.该算法由项目的类别属性计算项目之间基于属性的相似性,考虑到用户兴趣随时间的变化,构建评分时间权重的指数函数,并应用到项目之间的Pearson相关相似性中.通过权重因子加权项目之间基于属性的相似性和项目之间的Pearson相关相似性,然后计算基于项目属性的评分预测.描绘职业分类树,构建职业相似性模型,并与性别加权结合产生用户综合属性的相似性,得到基于用户属性的评分预测.最后,综合两者计算混合评分预测.在Movielens实验数据集下,实验结果表明提出的算法具有较好的平均绝对误差.     

基于项目评分预测的协同过滤推荐算法

推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一.随着电子商务系统用户数目和商品数目的日益增加,在整个商品空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法的不足,提出了一种基于项目评分预测的协同过滤推荐算法,根据项目之间的相似性初步预测用户对未评分项目的评分,在此基础上,采用一种新颖的相似性度量方法计算目标用户的最近邻居.实验结果表明,该算法可以有效地解决用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法存在的问题,显著地提高推荐系统的推荐质量.     

一种属性和评分的协同过滤混合推荐算法

传统协同过滤推荐算法仅仅根据稀疏的评分矩阵向用户推荐,存在推荐质量不高的问题。提出了一种属性和评分的协同过滤混合推荐算法。该算法由项目的类别属性计算项目之间基于属性的相似性,考虑到用户兴趣随时间的变化,构建评分时间权重的指数函数,并应用到项目之间的Pearson相关相似性中。通过权重因子加权项目之间基于属性的相似性和项目之间的Pearson相关相似性,然后计算基于项目属性的评分预测。描绘职业分类树,构建职业相似性模型,并与性别加权结合产生用户综合属性的相似性,得到基于用户属性的评分预测。最后,综合两者计算混合评分预测。在Movielens实验数据集下,实验结果表明提出的算法具有较好的平均绝对误差。     

基于评分支持度的最近邻协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法存在推荐质量不高的局限性,提出一种基于评分支持度的最近邻协同过滤推荐算法。该算法用调整后的共同评分次数动态调节相似度的值,以更真实地反映彼此间的相似性。然后计算目标用户和目标项目的最近邻集合及各自评分和支持度,根据评分支持度自适应调节基于目标用户和目标项目的评分对最终推荐结果影响的权重。与其他算法的对比实验结果表明,该算法能有效避免传统相似度度量方法存在的问题,从而提高了推荐质量。     

基于共同评分和相似性权重的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是在电子商务推荐系统中应用最成功的推荐技术之一。提出了一种基于共同评分和相似性权重的协同过滤推荐算法。该算法选择用户的共同评分数据计算用户的相似性,选择项目被用户共同评分的数据计算项目的相似性,再分别计算基于用户以及项目算法的预测评分,然后通过相似性权重结合两者得到最终的预测结果,最后再根据预测结果产生推荐。实际数据的实验结果表明,提出的算法显著提高了预测准确度,从而提高了推荐质量。     

一种基于项目属性评分的协同过滤推荐算法

协同过滤是电子商务推荐系统中应用最成功的推荐技术之一,但面临着严峻的用户评分数据稀疏性和推荐精度低等问题。针对数据稀疏性高和单一评分导致的推荐精度低等问题,提出一种基于项目属性评分的协同过滤推荐算法。首先通过均值法或缩放法构造用户-项目属性评分矩阵将单一评分转化为多评分;其次基于每个属性评分矩阵,计算用户间的偏好相似度,得到目标用户的偏好最近邻居集;然后针对每个最近邻居集,在用户-项目评分矩阵上完成对目标用户的初步评分预测;最后,将多个初步预测评分加权求和作为综合评分,完成推荐。在Movie Lens扩展数据集上的实验结果表明,该算法能有效提高推荐精度。     

基于网络社团结构的Web内容分级算法及其性能分析

万维网内容因其海量性、形式多样性和缺乏语义描述等特征,给内容分级实时自动化处理带来了巨大挑战。本算法充分利用相近主题网页聚合成内容社团的万维网结构特性,在对请求内容分级网页进行处理的同时,通过网络社团检测方法来自动获取其他更多相近内容的网页,以提升网页内容分级处理效率;此外,它能很好地融入现有网络内容第三方分级系统。理论分析证明,本算法能显著提升万维网内容分级处理效率。     

Municipal credit rating modelling by neural networks

The paper presents the modelling possibilities of neural networks on a complex real-world problem, i.e. municipal credit rating modelling. First, current approaches in credit rating modelling are introduced. Second, previous studies on municipal credit rating modelling are analyzed. Based on this analysis, the model is designed to classify US municipalities (located in the State of Connecticut) into rating classes. The model includes data pre-processing, the selection process of input variables, and the design of various neural networks' structures for classification. The selection of input variables is realized using genetic algorithms. The input variables are extracted from financial statements and statistical reports in line with previous studies. These variables represent the inputs of neural networks, while the rating classes from Moody's rating agency stand for the outputs. In addition to exact rating classes, data are also labelled by four basic rating classes. As a result, the classification accuracies and the contributions of input variables are studied for the different number of classes. The results show that the rating classes assigned to bond issuers can be classified with a high accuracy rate using a limited subset of input variables.     

基于评分信息量的协同过滤算法研究

传统的协同过滤算法中,依靠用户评分大小计算用户间相似度,但是评分数据稀疏性使相似度计算不够准确。针对此问题,提出了基于评分信息量的相似度计算方法;在推荐系统中项目有多种可选评分,该方法将参与评分的用户数量转换为评分信息量,以此结合用户评分大小计算相似度。实验结果表明,相对于传统协同过滤算法,该方法在一定程度上减少了评分数据稀疏性带来的负面影响,有效地提高了预测评分准确性。     

虚拟计算环境中基于评分监管的信誉机制

提出一种基于评分监管协议(RSP)的信誉机制。通过对自主元素服务信度及评分信度的区分刻画和动态关联,识别和惩罚不递交评分、虚假评分,激励自主元素积极参与、诚实评分,并给出RSP分布式的实现方法。仿真实验结果表明,含RSP的信誉机制能够实现自主元素基于评分可信性的差异化服务,有效抵制恶意攻击。     

深层网中基于入口查询的表单填充策略

针对深层网中数据量大导致无法被传统搜索引擎索引的问题,在提取网页中,改进启发式规则识别表单查询入口,在表单标签与内容匹配时,改进基于语义的相似度匹配算法进行表单内容填充。实验结果表明,提取表单标签的准确率达到94.23%,匹配成功率达到88.83%,填充成功率达到95.43%。     

网络信息资源分级体系框架的构建

网络信息分级是保障网络信息内容安全的重要手段。主要构建了网络信息资源分级体系框架六元组模型,分析了相关组成元素的内容,以适应不同行业应用。     

信用评级系统的设计与开发

信息化对社会信用体系建设具有重要的推动作用,信用评级系统是信用行业信息化建设的重要系统之一,但目前的信用系统的评级主要靠业务人员定性判断,部分具有定量判断的系统也缺少系统地对信用评级体系(如数据采集、数据发布、评级模型等)的支持.介绍的信用评级系统主要从统一数据采集与发布平台、评级分析和评级模型管理3个方面系统地对评级系统面临的问题进行支持,并对评级模性管理技术进行重点阐述.统一数据采集与发布平台极大地提高了系统的操作效率和标准化;标准化和个性化相结合的评级模型管理技术提供了系统的灵活性和适应度.该系统已在专业评级公司得到应用,实践证明它对原有的信用评级系统有很好的提升.     

用余弦相似度修正评分的协同过滤推荐算法

在用户对项目进行评分的时候,有时会出现不合理因素导致用户对项目做出不合理评分,使得推荐过程出现偏差。为修正这一偏差,采用评分矩阵的多种维度进行相似度比较以修正不合理评分,再用修正后的评分进行协同过滤推荐。而在采用变维度评分矩阵进行相似度对比时,主要利用同一用户对相似项目评分的相近性,对比2个用户对多个相似项目评分数组在不同维度下的余弦相似度。首先将多个评分构建成等维度的几个数组,对比2个用户的各个评分数组相似度,当某个相似度与其它相似度差别较大时,认为该相似度对应的2个用户的数组中至少有1个包含不合理评分;然后将2个数组按同样的方式均分为维度更低的数组,以此类推,最终确定不合理评分;最后以所有合理评分数组对应的相似度均值作为不合理评分数组对应的相似度,从而修正不合理评分。利用MovieLens和Bookcrossing数据库进行实验,结果表明:带修正评分的协同过滤算法相比未修正前的评分具有更高的推荐精度,其推荐评分MAE明显下降,本文算法相比对照算法获得了更优的MAE,Precision和Coverage。     

VRSS: A new system for rating and scoring vulnerabilities

Vulnerabilities are extremely important for network security. IT management must identify and assess vulnerabilities across many disparate hardware and software platforms to prioritize these vulnerabilities and remediate those that pose the greatest risk. The focus of our research is the comparative analysis of existing vulnerability rating systems, so as to discover their respective advantages and propose a compatible rating framework to unify them. We do the statistic work on vulnerabilities of three famous vulnerability databases (IBM ISS X-Force, Vupen Security and National Vulnerability database) and analyze the distribution of vulnerabilities to expose the differences among different vulnerability rating systems. The statistical results show that the distributions of vulnerabilities are not much consistent with the normal distribution. Taking into account all kinds of existing vulnerability rating systems, we propose VRSS for qualitative rating and quantitative scoring vulnerabilities, which can combine respective advantages of all kinds of vulnerability rating systems. An experimental study of 33,654 vulnerabilities demonstrates that VRSS works well.     

基于决策树的电视节目收视率预测模型

收视率是衡量电视节目质量的重要指标,节目播出后的收视率调查已经不能满足竞争日益激烈的各电视台的需要,因此迫切需要科学有效的预测收视率的方法。本文对决策树中的ID3算法进行了研究,并将据此建立的数据挖掘预测模型应用于电视节目收视率预测的研究,取得了较好效果。