基于线性衰减的用户兴趣建模①

针对电子商务参与者兴趣变化异常频繁的特点,提出了基于线性衰减的用户兴趣模型。根据初始注册信息和浏览行为构建了链式用户偏好表,所有用户的偏好链表组成用户兴趣模型。兴趣模型中的用户偏好值在固定时间间隔t进行线性衰减直至变为0而被淘汰。若在衰减过程中产生了用户对某项目新的评分,该项目兴趣模型中的偏好值将被更新为此评分。实验证明,基于线性衰减的用户兴趣建模方法是有效的。     

基于QoS和用户偏好的Web服务发现模型

快速而准确地发现和选择满足用户需求的Web服务是目前研究的热点.提出一种基于QoS和用户偏好的Web服务发现和选择模型,该模型通过附加数据库来扩展UDDI以实现QoS属性的描述,引入QoS属性排序和权重实现用户的个性化选择,提高服务的查准率.     

基于用户偏好的实体化视图选择研究

在实体化视图的选择问题上,从用户偏好的角度出发,运用了关联规则算法对用户在视图上的查询行为进行挖掘分析,从而得出更智能化的实体化视图的选择策略.     

群决策中多阶段多元判断偏好的集结方法研究

研究群决策过程中决策者基于多个决策阶段,多种结构形式的判断偏好集结方法.基于互反判断偏好与互补判断偏好的转化公式,将多种类偏好的结构一致化;利用决策者判断偏好的一致性水平和与群体综合偏好偏差的距离,提出了确定决策者权重的方法;建立了基于决策先验信息的多阶段偏好集结的决策阶段赋权模型.根据各决策阶段的权重,将多阶段判断偏好集结成群体综合偏好.

     

基于偏好信息的多目标微粒群优化算法研究

在实际决策过程中,决策者可能并不需要完全获悉所有的决策方案,而是只对一些特定方案产生兴趣,对此,提出指定目标间重要关系和给定目标空间参考点情况下的多目标微粒群优化算法.以格栅作为解的多样性保持策略,对于给定目标间重要关系的偏好信息,可以获得特定区域的多个解;对于给定参考点的偏好信患,可以同时获得多个特定区域中的多个解,有利于决策者进行更有效的决策.通过对典型测试问题的仿真实验,验证了本算法的正确性和有效性.     

基于双极偏好控制的多目标粒子群优化算法

考虑双极偏好信息对粒子群的控制作用,提出一种使用双极偏好——正偏好和负偏好引导粒子群向 Pareto 前沿偏好区域进化的方法．根据TOPSIS 决策法思想,将外部种群粒子与正负偏好点的相对贴近度排序作为 外部种群管理和全局最优解更新策略;根据贴近度值确定解集的分布度;选取6 种不同类型的多目标测试函数进行 算法模拟,从世代距离、空间测度和超体积测度3 个指标与基于单极偏好的多目标粒子算法进行性能比较．结果显 示,基于双极偏好控制的多目标粒子群算法的收敛性和综合性能更优秀．     

基于按需服务的用户QoS 偏好信息的处理策略

为满足按需服务的需求,需建立处理用户QoS 偏好信息的具体策略与方法．本文研究了QoS 偏好信 息的描述方式,提出了基于AHP 判断矩阵的QoS 偏好信息表示方法．该方法使用数字标度方法把QoS 偏好转换为 AHP 矩阵,用特征向量法计算出矩阵的权重向量,从而为QoS 偏好提供了量化表示．在此基础上,给出了基于QoS 偏好的相对最优服务的求解策略．具体数例表明,本文中QoS 偏好信息的处理方法与策略是有效的．     

A research on social network-based personalized semantic retrieval model

Personalized semantic retrieval extends the query process and optimizes query results by mapping user preference of information to ontology. It can fetch different results according to the same queries from different users. This paper proposes a personalized semantic retrieval model based on social network. It implements the organization, presentation, acquisition and maintenance of user preference data. Finally, it uses these personalization data in the process of information retrieval.     

基于软打分机制——多模态融合的真实开关柜局部放电模式识别方法

局部放电类型与开关柜早期绝缘劣化程度密切相关,准确识别开关柜局部放电类型是改善开关柜运行状态,保障电网安全的重要手段。文中设计了真实开关柜中易产生的尖端放电、悬浮电位放电、强垂直分量沿面和弱垂直分量沿面放电4种局部放电类型。利用特高频传感器、暂态地电波传感器、超声传感器和高频电流线圈对开关柜的局部放电进行多模态融合检测,分析了同一缺陷下不同传感器的检测灵敏度以及不同缺陷类型的谱图特性。提取谱图的放电密度分布特征参量为正负峰值差Dpn、边沿积分差值Dei、前端均值差Dav、前端放电数占比Pfd和相位横向跨度Tr。提取谱图的轮廓特征参量为与缺陷标准轮廓的相关系数r。将所提取的特征参量融合得到表征开关柜局部放电模式的新特征体系,并提出了一种基于软打分机制的开关柜局部放电模式识别方法。该方法解决了传统识别方法谱图特征单一、识别准确率低、识别类型不精准的问题,为开关柜设备的在线监测和故障诊断提供了理论依据。     

融合多类时空轨迹特征的跨网络用户身份识别

随着位置社交网络的蓬勃发展,用户移动行为数据得到极大丰富,推动了基于时空数据的身份识别问题的相关研究。跨位置社交网络的用户身份识别,强调学习不同平台时空序列间的相关性,旨在发现同一用户在不同平台的注册账号。为解决现有研究面临的数据稀疏、低质量和时空不匹配问题,提出了一种融合双向时空依赖和时空分布的识别算法UI-STDD。该算法主要包含3个模块：时空序列模块通过结合成对注意力的双向长短时记忆网络来刻画用户移动模式;时间偏好模块从粗、细两个粒度定义用户个性化模式;空间位置模块挖掘位置点的局部和全局信息,量化空间邻近性。基于上述模块得到的用户轨迹对特征,UI-STDD利用多层前馈网络判断跨网络的两个账户是否对应于现实中的同一个人。为验证UI-STDD的可行性和有效性,在3组公开的数据集上进行了实验。实验结果表明,所提算法能够提高基于时空数据的用户身份识别率,F1值平均高于最优对比方法10%以上。