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推荐系统是用来解决当今时代信息过载的重要工具。随着在线社交网络的出现和普及,一些基于网络推荐算法研究的出现,已经引起研究者的广泛关注。信任是社会网络中的重要信息之一,通常用来改进基于社交网络的推荐系统,然而,大多数信任感知的推荐系统忽略了用户有不同行为偏好在不同的兴趣域;本文不仅考虑了用户间特定域信任网络,并且结合推荐项目之间特征属性信息,提出了一种新型社会化推荐算法(H-PMF)。实验表明,H-PMF算法在评分误差和推荐精度上都取得了更好的效果。 相似文献
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讨论了现用计算公式的缺陷及原因,提出4个修正公式,并举例说明了修正后公式对确定合理的模具公差和保证注塑件顺利生产的重要经济意义。 相似文献
73.
基于信任的网络群体异常行为发现 总被引:1,自引:0,他引:1
《计算机学报》2014,(1)
现今大规模网络群体异常事件往往由多个复杂安全事件融合,且这些安全事件之间隐藏着社会化利益与联系,表现出典型的群体性与控制性.对恶意网络群体事件的感知与响应是网络安全管理的重要任务之一.传统的异常检测机制与基于偶图模型的群体异常行为发现方法均未深入分析这些恶意网络行为潜在的社会化关系,且没有考虑交互过程对节点关系的影响.基于此,文中提出一种基于信任的网络群体异常行为发现模型.该模型首先使用网络交互拓扑信息建立网络节点间的信任矩阵;进而结合直接信任度和相关信任度计算网络节点间的相似度,并通过松弛谱聚类算法中的约束条件,增强类数目的自动识别能力,提高节点聚类准确性.实验表明该模型交互能够有效感知网络中的分布式拒绝服务攻击、蠕虫与僵尸网络的异常行为,并对潜伏期内的安全事件行为有较高识别度,同时比基于偶图的行为分类模型具有更高的准确性. 相似文献
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76.
《计算机应用与软件》2014,(7)
推荐系统已经得到了广泛的研究和应用,但是大多数推荐系统中仍存在一些导致系统推荐质量低下的不足:用户-信息项矩阵的大规模性和数据稀疏性,假设所有的用户都是互相独立的,该假设忽略了用户之间的联系。为了提高推荐系统模型的准确性,提出一种新型的概率因子分析方法。该方法对社交网络图进行挖掘,并将挖掘出的信任关系应用到推荐系统中,从而把用户朋友的喜好与用户的兴趣融合在一起,用于提高推荐质量。理论分析和实验结果表明,该方法复杂度是线性的,相对于传统方法表现出了很大的优越性,适合应用于大规模数据处理。 相似文献
77.
为了改进Zernike矩边缘检测方法对非直线边缘检测精度低的弱点,提出了一种改进的基于Zernike矩方法和Sigmoid拟合法的边缘检测方法。用Zernike矩边缘检测方法检测边缘,然后用Sigmoid拟合方法检测边缘,根据边缘类型对两种方法检测的边缘结果进行加权求和,所得结果为边缘位置。分别利用理想图像和实际工业CT图像进行了实验验证,实验结果表明对非直线边缘的检测,该方法检测精度相对于Zernike矩方法提高了一个数量级。 相似文献
78.
79.
针对平台动态漂移测试人工操作误差大、自动化程度低的问题,设计了基于位置敏感探测器PSD的平台动态漂移自动化测试系统。针对PSD非线性对平台漂移测试系统测量范围和测量精度的影响,提出一种新算法。该算法首先利用双线性插值对PSD的非线性误差进行修正,然后用BP神经网络非线性逼近特性进一步修正,最终得到修正值。将其应用于平台漂移测试,试验结果表明,该方法能有效消除非线性的影响,使PSD的B区(边缘区域)获得了A区(中央区域)近似的线性度,扩大了测量范围,同时测量精度达到了平台漂移测试的精度要求。 相似文献
80.
一直以来,移动医疗类APP都处于不温不火的状态中。与其他同属生活分类APP不同的是,它们受到各种外因限制:政策相关控制、专业技能门槛和民众的信任程度。但正因为如此,这一类APP拥有美好的市场前景和庞大的市场空缺。 相似文献