协同过滤算法在推荐系统中的应用

介绍了协同过滤算法,并对算法进行了改进,解决了用户稀疏的情况下传统算法的不足,同时通过引入评分阈值,显著提高了个性化协同过滤算法的推荐精度。     

协同过滤在推荐系统中的应用研究

本文介绍了协同过滤技术,分析了协同过滤在推荐系统中应用时所面临的问题,对主要的解决方法进行了 分类研究,最后,对本文研究进行了全面总结。     

协同过滤算法在推荐系统中的应用

随着电子商务的迅猛发展,用户推荐日益成为最新兴的市场需求之一,协同过滤算法在用户推荐领域发挥着举足轻重的作用。基于此,笔者从其实现原理与算法描述两个方面阐述了基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法,通过实验验证了该算法在用户推荐领域的有效性和巨大应用意义。希望本设计为该领域的发展提供了强有力的技术支持。     

协同过率在工作量估算中的应用

工作量估算是软件项目管理的重要内容之一,协同过滤是一种在历史数据中确定相似用户或物品产生推荐的方法,已成功的应用于电子商务、影视推荐等多个领域,本文将协同过滤技术应用于软件工作量的估算。首先对历史项目集中的数值型数据进行归一化,然后采用均值对缺失值进行插补,余弦用于计算项目的相似度,最后确定项目的近邻集对待评估项目的工作量进行估算。从USP05-FT中选择了4个项目作为实例来说明该估算过程,估算结果与实际值有一些偏差是由于协同过滤仅能处理数值型数据。     

差分隐私在协同过滤算法中的应用研究

利用背景知识间接推导出个人隐私信息已成为Internet用户更担忧的问题,定义极为严格且可证明的差分隐私保护是目前解决该问题的最有效的隐私保护技术。Berlioz等将差分隐私保护技术应用于协同过滤算法之一的矩阵分解中,虽然提出了新的算法,但是缺少严格的证明过程。针对他们提出的算法,将补充相应的数学证明,然后 将Chaudhuri等提出的目标函数加扰方法灵活应用于ALS目标函数中。此外,还给出一种差分隐私保护参数的选择方案。最后,在两个真实数据集上的实验验证结果表明,所提出的ALS目标函数加扰方法取得了更好的推荐效果。     

基于协同过滤的垃圾邮件过滤系统

针对当前垃圾邮件过滤技术中邮件性质评价难及邮件附件判断难的问题,提出协同过滤模型,设计一个多层次垃圾邮件过滤系统。该系统针对垃圾邮件一般群发给多人的特点,提取用户的操作和阅读速度进行反馈,利用他人的反馈结果进行协同过滤。实验和分析结果表明,协同过滤技术有效地提高了垃圾邮件过滤的召回率。     

基于优化欧氏距离的协同过滤推荐

由于推荐系统中用户对项目的评价数据具有多样性和稀疏性的特点,传统的相似性度量算法不能有效查找相似邻居,本文提出一种基于优化欧氏距离的邻居相似度计算方法,在欧氏距离计算的基础上引入归一化处理和杰卡德相似系数,并最终作出评价预测和推荐。在典型数据集上的实验结果显示该算法能够有效提高协同过滤推荐系统的推荐性能。      

Web日志在协同过滤推荐算法中的应用

协同过滤算法近年来在电子商务推荐系统中得到了广泛的应用,但该算法也存在数据稀疏性和缺乏个性化等问题,这些问题影响了推荐算法的效率和准确性。主要针对以上问题,提出引入Web日志分析的协同过滤算法,将用户对商品的隐性兴趣转化为显性兴趣,同时利用用户聚类等相关技术,不仅解决数据稀疏的问题也提高推荐的准确性。     

代价敏感支持向量机在垃圾邮件过滤中的应用

支持向量机在垃圾邮件过滤中能达到较高的分类准确率,实际应用中,将正常邮件误判为垃圾邮件会给用户造成更大的损失。该文提出一个基于代价敏感支持向量机的垃圾邮件过滤方案,通过为正类和负类训练样本设置不同的错误惩罚系数对分类器进行训练,在保证较高的垃圾邮件召回率的前提下,尽可能降低正常邮件的误判率(假阳性率)。实验结果表明,该方案能有效地提高过滤器的整体性能,更好地满足垃圾邮件过滤的实际要求。     

基于加权类比的软件成本估算方法

软件成本估算是软件项目开发周期、管理决策和软件项目质量中最重要的问题之一。针对软件研发成本估算在软件行业中普遍存在不准确、难以估算的问题,提出一种基于加权类比的软件成本估算方法,将相似度距离定义为具有相关性的马氏距离,通过优化的粒子群算法优化后得到权值,并用类比法估算软件成本。实验结果表明,该方法 具有 比非加权类比、神经网络等非计算模型方法更高的精确度。实际案例测试表明,该方法在软件开发初期基于需求分析的软件成本估算比专家估算有更精确的评估结果。     

基于背景估计和同态滤波的眼底图像归一化

针对眼底图像的归一化问题,提出一种基于背景估计和同态滤波的眼底图像归一化方法。从图像观测模型的角度出发,利用背景取样估计和插值技术实现图像背景的估计,通过边界奇异值处理和同态滤波增强图像细节,使图像的非均匀照度和对比度得到归一化增强。实验结果表明,与其他方法相比,该方法的归一化性能较好。     

基于C&S-PSO的软件成本估算类比法特征权重优化

运用软件成本估算技术可以在软件项目实施过程中有效控制进度、降低风险从而保证所开发软件的质量.本文对成本估算技术中加权类比估算模型的特征属性的权重,使用优化的粒子群算法(C&S-PSO)进行优化后,利用MMRE和Pred(0.25)两个标准与非加权类比模型、支持回归和模糊神经网络等模型进行估算的精度比较.另外,采用非参数自助法对优化的PSO加权类比估算模型稳定性进行评估.研究结果表明,从估算精度来看,采用本文的估算模型比上述估算模型估算精度高,同时该模型具有较好的稳定性.     

参数估算法在无人机费用估算中的应用

无人侦察机是重要的空中侦察装备,可以在目标区域上空进行连续的侦察监视,截获和收集目标区域的完整情报,在空中武器装备中占有重要的地位。为更好地使该系统在运用中得以发展,对其进行费用效能分析估算是关键问题。文章简述了武器装备系统的全寿命周期费用（LCC）的内涵,介绍了费用估算的基本方法及分析了参数估算法在无人侦察机的研制费用估算中的应用,为机关决策提供了先决条件。     

A Simulation Tool for Efficient Analogy Based Cost Estimation

Estimation of a software project effort, based on project analogies, is a promising method in the area of software cost estimation. Projects in a historical database, that are analogous (similar) to the project under examination, are detected, and their effort data are used to produce estimates. As in all software cost estimation approaches, important decisions must be made regarding certain parameters, in order to calibrate with local data and obtain reliable estimates. In this paper, we present a statistical simulation tool, namely the bootstrap method, which helps the user in tuning the analogy approach before application to real projects. This is an essential step of the method, because if inappropriate values for the parameters are selected in the first place, the estimate will be inevitably wrong. Additionally, we show how measures of accuracy and in particular, confidence intervals, may be computed for the analogy-based estimates, using the bootstrap method with different assumptions about the population distribution of the data set. Estimate confidence intervals are necessary in order to assess point estimate accuracy and assist risk analysis and project planning. Examples of bootstrap confidence intervals and a comparison with regression models are presented on well-known cost data sets.     

软件成本估算方法及应用

软件成本估算从20世纪60年代发展至今,在软件开发过程中一直扮演着重要角色.按照基于算法模型的方法、非基于算法模型的方法以及组合方法的分类方式,全面回顾、分析了软件成本估算的各种代表性方法,也归纳讨论了与成本估算强相关的软件规模度量问题.在此基础上,进一步研究了软件成本估算方法的评价标准,并给出了一个应用实例及其分析.最后,从估算模型、估算演进、估算应用、估算内容、工具支持和人为因素6个方面,指出了软件成本估算方法下一步的主要发展趋势.     

软件成本估算研究

软件成本估算是对将要开发的或正在开发的软件项目所需要的工作量和工作进度作出预测,从而产生出一组在可接受误差范围内的近似规划。该文着重论述了软件成本估算的内容,以及软件成本估算的方法。     

基于容积卡尔曼滤波算法估计动力锂电池荷电状态

动力锂电池荷电状态的准确估计是电池管理系统的关键功能之一。该文结合二阶电阻-电容等效电路模型,通过建立状态空间表达式,利用最小二乘法对等效电路模型各参数进行辨识,并通过多项式拟合方法获得了开路电压与剩余电荷的关系曲线,进而基于容积卡尔曼滤波方法对锂电池荷电状态进行建模,建立了基于数字信号处理器的充放电实验平台,实现了锂电池放电时荷电状态的实时估算。实验结果表明,该方法能够实现实时在线估算,且最大误差小于 2%,具有良好的估算精度。