一种改进的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是电子商务推荐系统中应用最成功的推荐技术之一,而影响协同过滤推荐算法准确率的关键因素是用户相似性度量方法。针对传统相似性度量方法没有考虑共同评分项数量对推荐质量的影响,将用户之间的共同评分项数量作为相似性计算的一个重要指标,从而得到一种改进的相似性度量方法。但这仍然不能解决数据稀疏带来的推荐质量下降的问题,鉴于此,在上述改进的基础上,提出了利用复杂网络中的结构相似性来度量用户之间相似性的方法,使计算结果更具实际意义和准确性。实验表明,通过这些改进能够有效避免传统方法带来的弊端,提高系统的推荐质量。     

MC环境下基于案例推理的零件相似度与工时估算研究

在MC环境下,为了使零件工时快速且准确的被估算出,以案例推理理论为基础,研究了零件相似度与工时之间的内在关系,提出了零件相似度的工时估算新方法。首先,通过CASE检索法和零件拓扑结构相似度在规范的案例库中检索并筛选出符合要求的相似零件样本;其次,根据零件相似性机理,确定零件相似度的内涵,构建零件相似度的计算模型,即零件拓扑结构相似度计算模型和零件特性相似度计算模型;最后,通过Matlab软件确定零件相似度与工时之间的关系函数,从而实现定制零件加工时间的快速估算,并用实例验证了该方法的有效性和可行性。     

基于笔画曲率特征的笔迹鉴别方法

现有的手写汉字脱机笔迹鉴别方法存在只能针对特定字符或需要大量样本字符等问题,为此提出一种基于笔画曲率特征的笔迹鉴别方法。首先运用数学形态学对采集的笔迹图像进行预处理,在横、竖、撇、捺四个方向提取具有代表性的笔画骨架,然后对笔画骨架进行圆的重构,提取四个方向笔画圆的曲率作为特征值组成笔迹特征矩,根据待鉴别的笔迹特征矩与数据库中笔迹特征矩向量夹角相似性度量结果对样本做出判断。实验结果表明该文方法对于待鉴别样本字符的内容没有要求,样本字符数量要求低、应用范围广、鲁棒性强。     

基于自然语言检索的综合相似度计算算法

随着人工智能的发展,自然语言检索已逐步成为信息检索领域中的研究热点,而文本相似度计算算法直接决定着检索效果.在分析已有研究工作的基础之上,分别在统计信息层面和语义信息层面上提出了对应的相似度计算算法,最后提出了一种综合相似度计算算法,并通过相关实验验证了综合相似度计算算法对自然语言智能检索的有效性.     

一种基于领域本体的稿件—审阅人相关度度量方法

随着稿件数量的不断增长,审阅人指派越来越成为会议组织者、期刊编辑和基金委员会的一项费时费力的工作,计算机辅助审阅人指派研究也由此得到了更多的关注。稿件—审阅人相关度度量是该研究中的一个重点问题。该文设计了一种基于领域本体的稿件—审阅人相关度度量方法。该方法由文档关键词提取、领域本体的自动构建及基于网络流模型的稿件—审阅人相关度计算等部分组成。初步实验表明,该方法在国家自然科学基金申请书申请代码分配的任务中取得较好表现,优于单纯基于关键词字串相似度的方法。     

基于相似度差的大间隔快速学习模型

许多模式分类方法比如支持向量机和L₂核分类器等都会利用核方法并转化为二次规划问题进行求解,而计算核矩阵需要O(m²)的空间复杂度,求解QP问题则需要O(m³)的时间复杂度,这就使得此类方法在大样本数据上的学习性能非常低下。对此,首次提出了相似度差支持向量机算法DSSVM。算法旨在寻求样本与某类相似度的一个最佳线性表示,并从线性表示的稀疏性以及相似度差意义上的间隔最大化角度构造了新的最优化问题。同时,证明了该算法等价于中心约束型最小包含球问题,这样就可以通过引入最小包含球的快速学习理论将相似度差支持向量机扩展为相似度差核支持向量机DSCVM,从而较好地解决了大规模数据集的分类问题。实验证明了相似度差支持向量机和相似度差核支持向量机的有效性。     

Set-valued Lyapunov functions for difference inclusions

The paper relates set-valued Lyapunov functions to pointwise asymptotic stability in systems described by a difference inclusion. Pointwise asymptotic stability of a set is a property which requires that each point of the set be Lyapunov stable and that every solution to the inclusion, from a neighborhood of the set, be convergent and have the limit in the set. Weak set-valued Lyapunov functions are shown, via an argument resembling an invariance principle, to imply this property. Strict set-valued Lyapunov functions are shown, in the spirit of converse Lyapunov results, to always exist for closed sets that are pointwise asymptotically stable.     

一种衡量基因语义相似度的新方法*

利用GO (Gene Ontoloty) 来衡量基因之间的相似度是近年来研究的热点。传统的方法在准确性上有一定的弊端,本文提出了一种新的方法来衡量基因之间的语义相似度。该方法的主要原则是同时依赖于GO拓扑结构图中基因注释项之间的路径长度和基因注释项的公共祖先节点在GO拓扑结构图中的深度。本文用人工数据和取自酵母基因数据库的基因数据进行了实验,结果表明本文的方法比传统方法更有效。     

基于k-完美差异图的超节点拓扑结构构造

在超节点网络中,超节点拓扑结构及其动态维护和搜索路由机制,是影响网络性能和搜索效率的关键因素之一。在完美差异图(PDG)的基础上,提出了一种新的k-PDG结构,并利用该结构,建立了超节点网络--KPDGN,给出了KPDGN的动态维护和搜索路由机制。分析和模拟结果表明: KPDGN具有常数度数和固定邻接点特性,减少了查询所产生的带宽消耗,降低了拓扑构造和修复成本。     

基于属性子空间的孤立点内涵知识挖掘

孤立点通常都包含着重要的信息,挖掘出孤立点的内涵知识可以帮助用户更好地认知数据。通过给出的孤立点的原因属性子空间及其孤立度和孤立点的相似度等概念,提出了一个基于属性子空间的孤立点内涵知识挖掘算法,得到了每个孤立点的原因属性集,并结合聚类的思想把孤立点按照其相似性特征进行了分类,使每一类中的所有孤立点在一定精度下都具有相同的原因属性集。实验结果表明该算法是有效和实用的,且易用性较强。