一种基于随机游走的歌曲推荐算法

推荐系统可以帮助人们在海量的数据中发现所需的有价值的信息。传统的协同过滤推荐算法根据历史数据中用户对项目的各种行为操作构建用户-项目评分矩阵,进而计算相似度,从而预测用户对项目的偏好程度进行推荐。但因为评分数据通常较为稀疏,使得推荐的准确性不高,从而不能很好地对用户进行推荐。针对这个问题,提出一种结合场论理论的随机游走歌曲推荐算法,融合歌曲评分相似度和歌曲基本信息相似度,降低歌曲间综合相似度矩阵的稀疏性,并将物理学中的场论理论和歌曲的重要度结合,构造转移概率矩阵,从而实现歌曲推荐。实验表明,该算法较协同过滤算法的推荐准确性更佳。     

基于FP-Growth的图上随机游走推荐方法

推荐是促进诸如社交网络等应用活跃度的重要模式,但 庞大 的节点规模以及复杂的节点间关系给社交网络的推荐问题带来了挑战。随机游走是一种能够有效解决这类推荐问题的策略,但传统的随机游走算法没有充分考虑相邻节点间影响力的差异。提出一种基于FP-Growth的图上随机游走推荐方法,其基于社交网络的图结构,引入FP-Growth算法来挖掘相邻节点之间的频繁度,在此基础上构造转移概率矩阵来进行随机游走计算,最后得到好友重要程度排名并做出推荐。该方法既保留了随机游走方法能有效缓解数据稀疏性等特性,又权衡了不同节点连接关系的差异性。实验结果表明,提出的方法比传统随机游走算法的推荐性能更佳。     

基于信任网络随机游走模型的协同过滤推荐

协同过滤是目前应用最广泛和最成功的推荐技术之一。然而,目前该技术的发展面临着严重的冷启动和稀疏性问题,降低了其推荐质量,因此提出了一种基于信任网络随机游走模型的协同过滤推荐方法。该方法融合了基于信任和项目的协同过滤推荐方法,并引入了信任因子作为引导推荐的重要因素。随机游走模型不仅考虑了信任用户对目标项目的评分,也考虑了他们对与目标项目相似的项目的评分。随着随机游走深度的增加,以相似项目的评分信息来代替目标项目的评分信息的概率也逐渐增大。在Epinions真实数据集上的验证结果表明,该方法在推荐评价指标上比其他算法具有更好的推荐结果。     

基于随机游走模型的物体识别

针对传统物体识别算法中只依赖于视觉特征进行识别的单一性缺陷,提出了一种结合先验关系的物体识别算法。在训练阶段,通过图模型结构化表示先验关系,分别构建了图像-图像、语义-语义两个子图以及两子图之间的联系,利用该图模型建立随机游走模型;在识别阶段,建立待识别图像与随机游走模型中的图像节点和语义节点的关系,在该概率模型上进行随机游走,将随机游走的结果作为物体识别的结果。实验结果证明了结合先验关系的物体识别算法的有效性;提出的物体识别算法具有较强的识别性能。     

基于组合类别空间的随机游走推荐算法

传统的类别驱动方法只考虑类别间的关联或是将其组织成扁平或层次结构，而项目和类别对应关系复杂，其他信息容易被忽略。针对这个问题提出基于组合类别空间的随机游走推荐算法，更好地组织了项目类别信息、缓解了数据稀疏。首先，建立一个用哈斯图表示的项目组合类别空间，将项目和类别复杂的一对多关系映射成一对一的简单关系，并表示用户上下层次、同层次及跨层次的项目类别间的跳转；接着，定义组合类别空间的语义关系及链接、偏好两种语义距离，更好地定性、定量描述用户动态偏好的变化；然后，结合组合类别空间上用户浏览图的语义关系、语义距离、用户行为跳转、跳转次数、时序、评分等各种信息，利用随机游走建立用户个性化类别偏好模型；最后，根据用户个性化偏好完成基于用户的协同过滤项目推荐。在MovieLens数据集上的实验显示，与基于用户的协同过滤（UCF）、基于类别关联的推荐模型（UBGC和GENC）相比，所提算法推荐的F1-score提高了6~9个百分点，平均绝对误差（MAE）减小了20%~30%；与基于类别层次潜在因子模型（CHLF）相比，所提算法推荐的F1-score提高了10%。实验结果表明，所提算法在排序推荐上优于传统基于类别的推荐算法。     

基于随机游走路径的分布式SimRank算法

SimRank算法是一种常用的相似性度量模型,它基于图的拓扑结构信息来衡量任意两个对象之间的相似程度。随着数据规模的不断增大,集中式SimRank算法已不适用,而已有的分布式SimRank算法在运行效率和扩展性等方面存在缺陷。针对上述问题,提出了一种两阶段的基于随机游走路径的分布式SimRank算法。第一阶段基于BSP（bulk synchronous parallel）模型建立随机游走路径索引信息,支持新路径的动态添加,并通过阈值过滤尽可能减少生成路径的数量;第二阶段利用第一阶段生成的索引信息,提出了基于MapReduce的分布式SimRank算法。最后,通过实验验证了算法的可行性和有效性。     

基于随机游走的网络表示学习推荐算法

根据网络结构中的连接关系得到节点的向量表示,进而将节点的向量表示应用于推荐算法可有效提升其建模能力。针对推荐系统中的同质网络,提出结合随机游走的网络表示学习推荐算法。以DeepWalk算法为基础,在随机游走过程中根据节点重要性设定节点游走序列数,并设置终止概率以控制游走长度优化采样结果,在网络表示学习过程中将SkipGram模型融合节点属性信息,同时考虑上下文节点离中心节点的距离获得更准确的推荐结果。实验结果表明,该算法相比DeepWalk、Node2vec等算法具有更高的推荐准确度,并且较好地解决了冷启动问题。     

基于用户偏好的信任网络随机游走推荐模型

为了提高推荐算法评分预测的准确度,解决冷启动用户推荐问题,在TrustWalker模型基础上提出一种基于用户偏好的随机游走模型——PtTrustWalker。首先,利用矩阵分解法对社会网络中的用户、项目相似度进行计算;其次,将项目进行聚类,通过用户评分计算用户对项目类的偏好和不同项目类下的用户相似度;最后,利用权威度和用户偏好将信任细化为不同类别下用户的信任,并在游走过程中利用信任用户最高偏好类中与目标物品相似的项目评分进行评分预测。该模型降低了噪声数据的影响,从而提高了推荐结果的稳定性。实验结果表明,PtTrustWalker模型在推荐质量和推荐速度方面相比现有随机游走模型有所提高。     

基于网络表示学习与随机游走的链路预测算法

现有的基于随机游走链路预测指标在无权网络上的转移过程存在较强随机性,没有考虑在网络结构上不同邻居节点间的相似性对转移概率的作用。针对此问题,提出一种基于网络表示学习与随机游走的链路预测算法。首先,通过基于深度学习的网络表示学习算法——DeepWalk学习网络节点的潜在结构特征,将网络中的各节点表征到低维向量空间;然后,在重启随机游走（RWR）和局部随机游走（LRW）算法的随机游走过程中融合各邻居节点在向量空间上的相似性,重新定义出邻居节点间的转移概率;最后,在5个真实数据集上进行大量实验验证。实验结果表明：相比8种具有代表性的基于网络结构的链路预测基准算法,所提算法链路预测结果的AUC值均有提升,最高达3.34%。     

惰性随机游走视觉显著性检测算法

目的 鉴于随机游走过程对人类视觉注意力的良好描述能力,提出一种基于惰性随机游走的视觉显著性检测算法。方法 首先通过对背景超像素赋予较大的惰性因子,即以背景超像素作为惰性种子节点,在由图像超像素组成的无向图上演化惰性随机游走过程,获得初始显著性图;然后利用空间位置先验及颜色对比度先验信息对初始显著图进行修正;最终通过基于前景的惰性随机游走产生鲁棒的视觉显著性检测结果。结果 为验证算法有效性,在MSRA-1000数据库上进行了仿真实验,并与主流相关算法进行了定性与定量比较。本文算法的Receiver ROC（operating characteristic）曲线及F值均高于其他相关算法。结论 与传统基于随机过程的显著性检测算法相比,普通随机游走过程无法保证收敛到稳定状态,本文算法从理论上有效克服了该问题,提高了算法的适用性;其次,本文算法通过利用视觉转移的往返时间来刻画显著性差异,在生物视觉的模拟上更加合理贴切,与普通随机游走过程采用的单向转移时间相比,效果更加鲁棒。     

手机取证概述

手机犯罪现象作为高科技犯罪的一种,是近来刚刚涌现出的新问题,亟待研究相应的对策加以对付。本文主要介绍手机取证的电子证据来源以及相应取证分析的方法,最后提出手机取证应解决的问题。     

联合主题模型的标签聚类方法*

提升标签聚类的质量是识别标签语义的一个关键问题.文中提出基于资源的联合主题模型标签聚类方法.利用资源的引用关系,采用随机游走的方法获取资源的权威度分数,以此设置“资源-标签”和“资源-词”这2个二元关系的权重.在此基础上,构建基于资源加权的词与标签的联合潜在狄利克雷分布(LDA)模型,通过迭代学习,获取标签的潜在主题,并根据主题最大隶属度聚类标签.实验表明,相比其它基于资源的标签聚类方法,文中方法能获取更好的聚类效果.     

一种基于MLP的移动终端定位实现方法

提出一种新的基于移动位置协议的移动终端定位实现方法,这种方法适用面比较宽、通用性比较好。在简要描述该方法所基于的协议,并详细描述该方法原理之后,给出使用该方法实现对手机进行定位的一个应用。     

A Generalization of a Random Walk Problem

Let X _1,X 2,… be i.i.d. random variables with P(X ₁=-k) ∈ (0,1) for some k ∈ N, S ₁=X ₁ +···+ X ₁. We derive an exact expression for the probability that a particle performing a simple random walk will never cross a given straight line, i.e., P(S_l > lα + β for some l ∈ N), where α ∈ [?k,k], β S 0 are rational. Further the exact distribution of sup {S_l /l|≥1} is obtained.     

基于移动终端界面的用户引导方法探索

3G时代的来临让移动互联网超越了传统的互联网,更个性化的移动服务已经深入我们的生活,覆盖了吃穿住行等方方面面。我们每天都会投入大量的时间精力在手机应用上,与手机界面发生频繁的交互,但是复杂的功能和操作流程往往让用户望而生畏,没有正确的用户引导容易导致误操作而令用户产生挫败感。如今的手机应用功能和内容不断膨胀,产品变得越来越复杂难懂,怎么有效地引导用户了解产品功能,学习产品的使用操作是需要设计师思考的问题。     

智能家居蓝牙遥控系统的实现

该文提出了一种智能家居蓝牙遥控方案。手机通过蓝牙给智能家居系统的主处理器发送命令,从而控制整个智能家居系统。     

基于手机通讯录的移动SNS系统设计

SNS（Social Networking Services）在全球迅速发展,但是面临着用户流失的致命难题。本文充分利用手机通讯录所蕴含的社会关系用于构建SNS社区,以此建立的SNS社区具有用户群稳定、关系真实并且可靠等优点,并提出了一种一种能够克服以上问题的、将手机通讯录与移动社区网站相结合、具备自动更新手机通讯录、根据联系人当前状态自动选择呼叫号码和利用FOAF向移动社区用户推荐朋友,以扩大社交范围的一揽子技术解决方案——基于手机通讯录的移动SNS通信系统的设计及其工作方法,除了传统的SNS社区功能之外,该系统还具有：用户信息管理,基于所在位置的内容服务等多项功能,以丰富人们的精神生活。     

职业院校手机一卡通系统研究

从校园手机一卡通平台建设的优势出发,结合福建省邮电学校手机一卡通项目建设,对校园手机一卡通平台的架构、卡结构、应用子系统和平台的集成与扩展进行了研究,对手机一卡通建设中存在的问题进行了分析,并对未来改进和发展方向进行了展望.     

Realtime training on mobile devices for face recognition applications

Due to the increases in processing power and storage capacity of mobile devices over the years, an incorporation of realtime face recognition to mobile devices is no longer unattainable. However, the possibility of the realtime learning of a large number of samples within mobile devices must be established. In this paper, we attempt to establish this possibility by presenting a realtime training algorithm in mobile devices for face recognition related applications. This is differentiated from those traditional algorithms which focused on realtime classification. In order to solve the challenging realtime issue in mobile devices, we extract local face features using some local random bases and then a sequential neural network is trained incrementally with these features. We demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm and the feasibility of its application in mobile devices through empirical experiments. Our results show that the proposed algorithm significantly outperforms several popular face recognition methods with a dramatic reduction in computational speed. Moreover, only the proposed method shows the ability to train additional samples incrementally in realtime without memory failure and accuracy degradation using a recent mobile phone model.