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传统基于用户的协同过滤推荐算法在计算用户相似性时经常面临数据稀疏的问题,同时忽略了不同评分项目之间的差异。针对这些问题,提出一种基于FunkSVD矩阵分解和相似度矩阵的推荐算法。利用用户评分数据与物品标签数据计算出用户的相似度矩阵;利用FunkSVD对得到的相似度矩阵进行矩阵分解,生成新的用户相似度矩阵;根据用户之间评分数据对两个相似度矩阵中的用户相似度加权组合,并生成用户的综合相似度矩阵来对用户进行评分预测。经过Movielens数据集的实验表明,该算法提高了预测的准确性,优于传统的推荐算法。 相似文献
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本体算法中相似度矩阵的学习 总被引:1,自引:0,他引:1
本体图中顶点之间的相似度计算是各类本体算法的本质所在.本体图中各个顶点对的相似度组成本体相似度矩阵,因此得到一个最优相似度矩阵是本体应用的实质.本文提出一种通过计算距离矩阵来得到本体相似度矩阵的方法,该方法着眼于降维过程的稀疏化和解的光滑性.从样本集得到相似顶点对集合S和不相似度顶点对集合D,由此得到三元组Γ.将Γ的信息融入到计算模型中,进而使得距离矩阵保持了原本体图中顶点间的距离结构特征.借鉴凸最小最大优化模型的光滑逼近法,得到距离矩阵计算模型的求解策略.最后,通过两个具体实验表明,本文所给的相似度矩阵计算方法对于特定应用领域中的本体相似度计算和不同本体间建立本体映射具有较高的效率. 相似文献
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基于核矩阵学习的XML文档相似度量方法 总被引:6,自引:0,他引:6
XML文档作为一种新的数据形式,成为当前的研究热点.XML文档间相似度的计算是XML文档分析、管理及文本挖掘的基础.结构链接向量模型(structuredlink vector model,简称SLVM)是一种综合考虑XML文档结构信息与内容信息进行XML文档相似度量的方法.体现XML文档结构单元关系的核矩阵在结构链接向量模型中扮演着重要角色.为自动捕获XML文档结构单元关系,提出了两种核矩阵的学习算法,分别是基于支持向量机(support vector machine,简称SVM)的回归学习算法和基于矩阵迭代的学习算法.相似搜索实验对比结果表明,基于核矩阵学习方法的XML文档相似度量方法的准确性明显优于其他方法.进一步实验表明,基于矩阵迭代学习的核矩阵学习算法与基于支持向量机的回归学习算法相比,不仅具有更高的准确性,而且所需训练文档更少、计算代价更小. 相似文献
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XML文档聚类是高效管理XML文档的重要手段,XML文档相似度计算正是其中的关键步骤。pq-gram算法是解决XML文档相似度计算问题的有效手段,但忽略了XML文档结点的有序性。带权重的pq-gram算法是在此基础上,依据XML文档的结构性,首先为结点赋予相应权重,然后基于结点的权重对pq-gram赋予权重,最后将设定的权重应用到XML文档相似度计算中。实验结果表明,带权重的pq-gram算法更好地描述结点在XML文档相似度计算中的贡献度,提高了XML文档相似度计算的精度。 相似文献
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由于对文档进行分类有时并不能有效地满足信息检索的需要,文本提出了一种在文本分类的基础上的关键词分类算法,用于优化基于多关键词组合的搜索系统。 相似文献
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XML文档结构相似测度研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为了满足基于Web的XML数据信息的近似搜索、信息分类以及数据交换的需求,提出一种新的有效地鉴定XML文档间结构相似度的标准。该标准包含了XML文档的结构信息和节点嵌套的语义信息,可以有效地给出XML文档间的结构相似测度。通过实验证明该标准具有高度的准确性和有效性。 相似文献
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高效的存储方法是实现一个高性能XML数据库的关键。该文提出一种基于访问频率的XML文档存储方法。该方法基于XPath模型,通过分析XML查询条件中的路径表达式来获得各位置路径的访问频率,然后根据文档中各节点的位置路径的访问频率来决定该节点的存储策略,使XML文档的存储更加符合实际查询的需要。 相似文献
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图像相似度计算是众多视觉任务中不可或缺的关键环节,因此文中提出基于相似矩阵自适应加权的实景图像相似度计算方法.首先将图像划分为均匀图像块,基于卷积神经网络构建各图像块的特征描述符.然后计算各图像块间的相似度,组成相似矩阵.最后分析相似矩阵中的数据分布,确定图像对包含同一场景的概率,根据相似矩阵中的数据差异计算各单元相似度权值,确定整幅图像的相似度.实验表明,相比已有方法,文中方法在图像检索应用中鲁棒性更高,可以有效解决即时定位与地图构建中的闭环检测问题. 相似文献
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XML数据的存储实现研究 总被引:4,自引:0,他引:4
XML正在迅速成为WWW上的信息交换、表示和存储手段之一。文章基于离散模式的XML数据库系统(DISXDBS)研发工作的存储研究部分,简明扼要地介绍了当前XML数据的主要存储技术,探讨了保证高效查询的XML数据的存储方法,最后给出了实验分析。 相似文献
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XML数据库存储策略综述 总被引:9,自引:0,他引:9
XML是SGML一个子集,本质上是一种特殊的SGML标记语言.XML已经成为Internet上数据表示和数据交换的新标准,被认为是最有前途的一种半结构化数据组织方式.XML的重点是管理信息的数据本身,而不是数据的样式.XML这种明确的分工导致的将是更高效的Web程序设计,更快的搜索引擎、更统一的数据表示和更方便的数据交流的出现.因为底层的存储表达对上层的查询处理和优化有着重要的性能影响,所以如何存储XML文档才是最好的方式已经成为一个重要问题.本文介绍了几种XML数据库的存储策略,并对每种存储策略进行了描述、分析,然后对几种存储策略进行了性能和优缺点的比较. 相似文献
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基于XML Schema的XML存储 总被引:6,自引:0,他引:6
文章介绍了一个在关系数据库中,基于XMLSchema的XML存储方案。描述了一个以树模型为模型,XMLSchema为模式的XML数据库的存储系统。首先给出了在关系数据库中存储XMLSchema的方法,在此基础上,又给出了存储XML文档的方法。与通常的XML分解存储方案不同之处在于,在该方案中,XMLSchema被保存到数据库中,未作模式映射,避免了模式映射通常会带来的数据丢失和数据要分散到多个关系表中的问题;对XML文档的存储和查询都是基于XMLSchema的;并且由于所有基于同一个模式的XML文档共享该模式的结构,不必对结构信息进行重复存储,减少了存储空间;最后,由于我们为每一个元素赋予了一个唯一ID值,在进行查询的时候,可以利用该ID值进行定位,具有和XPath表达式相同的作用,但是更为简便。 相似文献
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基于关系数据库的XML存储技术评述 总被引:26,自引:1,他引:26
XML近来已成为科学与业务应用中数据表示的标准以及Web上应用间数据交换的标准。为实现XML的潜能,XML的有效存储是一个必须首先要解决的技术环节。在关系数据库中存储XML数据是一种可选的策略。文章简要综述了各类典型的XML关系存储方法,并对这些方法进行了评述。 相似文献