时间上可持续的多兴趣偏好推荐系统

近年来, 推荐系统已经成为数据分析与挖掘、信息检索领域方向的热点. 然而, 部分推荐系统应用于用户多兴趣偏好还存在着问题: 首先用户的兴趣不唯一, 且对多个兴趣的偏好不等同; 其次用户当前的兴趣是否会在未来时间中持续. 基于此, 本文通过利用用户产生多兴趣并捕获其个性化需求的可持续性, 提出了一种MIES算法模型, 该模型能够很好捕捉到用户潜在的多种兴趣, 并注重用户兴趣的可持续, 提高了推荐的质量. 通过对比实验表明该模型有效解决了推荐系统对用户多维兴趣的捕捉和个性化兴趣的可持续性.     

基于时间效应的兴趣点推荐混合模型

在基于位置的社交网络中,兴趣点实时推荐数据和用户签到数据存在高稀疏性问题。提出一种基于时间效应的混合推荐模型。通过用户潜在兴趣点数据模型计算用户时间行为影响分数和地理位置影响分数,并用线性统一模型进行处理,选取Top S个兴趣点作为用户的潜在兴趣点。将用户的潜在签到记录引入基于时间效应的矩阵分解模型中,考虑时间差异性和连续性对推荐结果的影响,在此基础上进行优化求解,提出推荐策略。实验结果表明,与LRT模型、UTE+SE模型相比,该模型的推荐效果较好,其准确率和召回率最高可达0.103 4和0.111 8。     

面向移动应用的探索式个性化服务推荐方法

个性化推荐系统是应用系统中广泛应用的技术之一,用户兴趣偏好模型的建立与更新是个性化推荐系统的关键环节,针对移动设备位置随时变化的特点,以移动端的应用系统为研究对象,提出了一种随用户位置变化而动态更新的用户兴趣偏好模型,并对实现过程中的几个关键问题,包括用户兴趣偏好模型表示方法、用户兴趣关键字提取、用户兴趣偏好模型的建立与更新算法进行了详细描述,最后利用用户兴趣偏好模型根据协同过滤算法进行个性化推荐,并根据用户对推荐结果的评价进一步修正用户兴趣偏好模型.用户兴趣偏好模型采用基于兴趣关键字的向量空间模型表示,用户兴趣关键字由根据TF-IDF算法获得的用户隐式兴趣和用户参与的显式兴趣相结合获得,用户位置信息变化时,系统获取当前位置附近的服务,对已存在于用户兴趣关键树中的服务权值进行增强,而对不存在其中的进行遗忘以调整用户兴趣树从而更新用户兴趣偏好模型.验证表明,该方法推荐的服务更符合用户所处的位置上下文环境,并且具有高度的可达性.     

基于用户长短期偏好及时空场景的下一个兴趣点推荐

在现实生活中,用户对兴趣点的偏好会受到时空场景的影响,用户希望获得匹配当前时间的推荐结果。由此,提出基于用户长短期偏好及时空场景的下一个兴趣点推荐模型。该模型围绕实时兴趣点推荐这一问题,从用户的长短期偏好两方面来挖掘用户的实时兴趣偏好。对于长期偏好,从历史数据中收集与当前时空场景最相关的信息。对于短期偏好,在序列影响的基础上考虑时间推移影响。在公开数据集上的实验结果证明了方法的有效性。     

一种结合时间因子聚类的群组兴趣点推荐模型

推荐系统本质上是一种信息检索工具,它检索出有用信息并推荐给特定的用户.组推荐系统通过不同的融合策略融合群组偏好,支持群组用户访问当前的热门兴趣点.传统组推荐模型没有将时间因子对用户选择兴趣点的影响计算在内,且传统协同过滤推荐算法往往对数据的稀疏性较为敏感.本文提出一个混合推荐模型(AGRT),综合K-均值聚类算法和隐语义模型(LFM)技术,将其应用于群组兴趣点.考虑到用户在不同时间点的不同兴趣偏好,AGRT利用K-means算法对用户数据集合基于时间点聚类,划分为不同的簇,在与当前推荐时间最为接近的用户数据簇上进行兴趣点推荐,采用LFM隐语义模型对用户数据进行矩阵分解,通过将分解矩阵再次相乘获得用户对未评分地点的评分数据,解决用户数据稀疏性的问题.实验结果表明,AGRT模型在低相似度(随机)群组和高相似度群组评测条件下下较文献[3]中提出的HAaB提高了5. 19%和2. 06%,具有有效的改进.     

基于线性学习模型的社会媒体流排名算法

在社会媒体中,对用户推荐适合的状态更新不仅降低了用户搜索信息的时间,也可以增加用户对服务的粘性。针对社会媒体中状态更新而推荐的准确性低的不足,提出了一种基于线性学习模型的状态更新排名算法。首先,根据社会媒体的性质定义了相应的偏好属性,并提出了一种基于线性模型的潜在偏好模型;其次,根据状态更新以及接收者的特征定义了相应的线性特征模型;最后,将潜在偏好模型和特征模型相结合,提出了一种引入时间效应的线性模型。通过实验验证表明,提出的算法与其它相关算法相比,算法的预测准确性更高,执行效率更快。     

基于语义位置和区域划分的兴趣点推荐模型

针对现有的位置社交网络研究工作对兴趣点相关的用户语义位置信息挖掘不够充分,且大多推荐算法忽略了兴趣点所在区域对推荐结果的影响,提出了一种新型兴趣点推荐模型（USTTGD）。首先采用分割时间的潜在狄利克雷分配主题模型（latent Dirichlet allocation,LDA）,基于签到记录中的语义位置信息挖掘时间主题下的用户时间偏好,然后将兴趣点所处区域划分为网格,以评估区域影响;接着应用边缘加权的个性化PageRank（edge-weighted personalized PageRank,EwPPR）来建模兴趣点之间的连续过渡;最后将用户时间偏好、区域偏好和连续过渡偏好融合为一个统一的推荐框架。通过在真实数据集上实验验证,与其他传统推荐模型相比,USTTGD模型在准确率和召回率上有了显著的提升。     

基于时空循环神经网络的下一个兴趣点推荐方法

下一个兴趣点推荐已经成为基于位置的社交网络(location-based social networks,LBSNs)中一个重要任务。现有的模型没有深入考虑相邻签到兴趣点之间的转移时空信息,无法对用户访问下一个兴趣点的长短时间偏好和远近距离偏好进行有效建模。本文通过对循环神经网络(recurrent neural network, RNN)进行扩展,提出一个新的基于会话的时空循环神经网络模型(sesson-based spatial-temporal recurrent neural network, SST-RNN)用于下一个兴趣点推荐。该模型通过设置时间转移矩阵和空间转移矩阵分别对用户的时间和空间偏好信息进行建模,综合考虑连续签到兴趣点的序列信息、时空信息以及用户偏好进行下一个兴趣点推荐。通过在2个真实公开的数据集上进行实验,结果显示本文提出的SST-RNN模型的推荐效果比主流的推荐模型有显著提升。在Foursquare和CA数据集上,ACC@5评价指标分别提升了36.38%和13.81%,MAP评价指标分别提升了30.72%和17.26%。     

基于线性衰减的用户兴趣建模①

针对电子商务参与者兴趣变化异常频繁的特点,提出了基于线性衰减的用户兴趣模型。根据初始注册信息和浏览行为构建了链式用户偏好表,所有用户的偏好链表组成用户兴趣模型。兴趣模型中的用户偏好值在固定时间间隔t进行线性衰减直至变为0而被淘汰。若在衰减过程中产生了用户对某项目新的评分,该项目兴趣模型中的偏好值将被更新为此评分。实验证明,基于线性衰减的用户兴趣建模方法是有效的。     

一种基于位置社交网络融合多种情景信息的兴趣点推荐模型

针对现有位置社交网络兴趣点推荐的研究工作主要集中在挖掘兴趣点的情景信息:时间信息、地理位置和评论信息,其中评论信息对用户偏好的影响尚未充分研究的情况。为此,提出一个统一兴趣点推荐模型,融合了用户偏好模型和上述3种情景信息,其中对用户偏好建模采用基于签到次数的度量方法,同时对评论信息采用基于潜在狄利克雷分配主题模型来挖掘用户偏好。实验结果表明,该模型在推荐准确率等多种评价指标上都取得了更好的结果。     

对软件测试过程模型的思考

在深入分析传统软件测试过程模型特点的基础上,提出了一种新的软件测试过程模型——并行"与"模型,并详细描述了各阶段的具体任务,更贴切地描绘出软件测试活动的复杂关系,充分反映出软件测试活动与开发活动之间的时序性、层次性、迭代性和并行性。     

软件测试过程模型研究

在对现有模型进行系统研究的基础上,提出了一种新的软件测试过程模型——并行“与”模型,并详细描述了各阶段的具体活动。该模型贴切地描绘出软件测试活动的复杂关系,充分体现出了软件测试活动与开发活动之间的层次性、并行性、时序性和迭代性。     

CIM逻辑模型的关系实现

针对逻辑模型在查询和存储方面的不足,定义与其具有一致表示能力的关系模型,并将逻辑模型中以句子形式表示的逻辑约束转化为针对关系模型中逻辑关系的势的约束。根据模型的访问,以IEC61970所采用的数据访问接口DAF为例,在上述关系模型中给出基于关系代数的实现。研究结果表明,通过选择合理的关系模型,可以在保持逻辑模型丰富的表达能力的基础上,利用关系代数提高模型访问的效率,同时保证约束判定的有效性。     

数据模型及其发展历程

数据库是数据管理的技术,是计算机学科的重要分支.经过近半个世纪的发展,数据库技术形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域.数据模型描述了数据库中数据的存储方式和操作方式.从数据组织形式,可以将数据模型分为结构化模型、半结构化模型、OLAP分析模型和大数据模型.20世纪60年代中后期到90年代初,结构化模型最早被提出,其主要包括层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等.20世纪90年代末期,随着互联网应用和科学计算等复杂应用的快速发展,开始出现半结构化模型,包括XML模型、JSON模型和图模型等.21世纪,随着电子商务、商业智能等应用的不断发展,数据分析模型成为研究热点,主要包括关系型ROLAP和多维型MOLAP.2010年以来,随着大数据工业应用的快速发展,以NoSQL和NewSQL数据库系统为代表的大数据模型成为新的研究热点.对上述数据模型进行了综述,并选取每个模型的典型数据库系统进行了性能的分析.     

形状模型在混合建模环境中的映射研究

混合建模技术是ＣＡＤ研究继承参数化特征建模技术之后的又一研究热点,线框,曲面和实体模型３种模型间的转换是混合建模技术的核心,本文介绍了：１）实体模型到线框和曲面模型的映射;（２）线框模型到实体模型的映射,３）曲面框型到实体模型的映射,为混合建模技术做了一些有益的探讨,并将模型映射算法成功地应用于ＩＧＥＳ和ＳＴＥＰ的前后置处理器的设计中,取得了满意的结果。     

基于模型操纵的模型集成理论的研究

基于模型操纵的模型集成的主要研究对象是模型的输入输出参数，因此，本文给出了模型的二元组表示，即输入集、输出集，提出了模型组合关系与模型集成结果等概念，具体分析了模型集成结果的存在性问题，证明了其存在的几个充分条件，在证明中给出了在满足充分条件下模型集成的构造方法．     

对象模式到关系模式转换研究

数据在信息系统中的使用面临着这样一个困难,即:数据存储是以关系模型为基础,而软件开发以对象模型来进行,造成了软件开发中数据访问技术的不和谐。提出并建立了一个软件框架,并就对象模式到关系模式的转换进行了研究。     

计算机安全中的经典模型

安全模型是构造安全计算机系统的基础。到目前为止，已有多种公开发表的安全模型。本文总结了几种重要的早期安全模型，其中包括访问矩阵模型，HRU模型，BLP模型、格模型和无干扰模型。并对它们进行了分类和简要评递。本文将它们称为经典安全模型。这些经典安全模型都是开创性的，从各个不同的方面对安全问题进行抽象，模型所定义的安全问题具有典型性，并对后续的研究产生了重要影响。目前，共享计算机系统的安全问题仍然是计算机科学的中心问题之一，研究这些经典模型，对于我们全面理解计算机系统的安全问题，展望未来发展方向，具有重要意义。     

演化软件过程模型

根据目前软件开发的趋势,介绍了几种常见的软件开发的演化模型,包括增量模型、螺旋模型、并发开发模型等。简要介绍了每一种软件开发模型的工作过程、基本成分和演化过程,以及它们在现代软件开发中的应用情况。     

软件可靠性模型选择的SRMS算法

在软件可靠性评估中经常用到软件可靠性模型。如何对每一特定用例进行可靠性模型的选择一直是可靠性领域研究人员的兴趣之一。文献中已有的软件可靠性模型的选择方法和工具因为使用了受限的模型选择标准而得不到广泛的应用。该文根据软件开发生命周期(SDLC)的阶段对可靠性模型进行了分类,对可靠性模型的选择提出一系列新的标准,在此基础上提出了一种新的模型选择算法并对其进行举例说明。