新的基于多目标优化的推荐算法

针对目前推荐系统效率问题,采用线上、线下分离策略,构建一种新的推荐系统框架.针对推荐系统多目标性和目前众多推荐算法适应性局限等特性,采用混合策略,提出一种新的多目标推荐算法.首先,对多个推荐算法进行加权混合;然后,构建以权重序列为自变量,推荐评价指标F调和率、多样性和新颖度为目标函数的多目标优化模型;其次,采用SPEA2多目标优化算法进行优化求解;最后,基于用户的购物偏好和Pareto解集向用户有针对性地进行购物推荐.实验结果表明:新的推荐算法较子推荐算法在F调和率上持平,在多样性上提高了1%,在新颖度上提高了11.5%;多目标的各个Pareto解在解空间中分布形成了密集邻近的点曲线.该推荐算法能够满足不同购物偏好用户的推荐要求.     

基于邻域参数动态变化的局部线性嵌入人脸识别

为了增强局部线性嵌入(LLE)算法对人脸识别中特征的分类性能,将最小生成树算法思想引入,提出一种邻域参数动态变化的新的局部线性嵌入算法.该算法采用单链聚类算法以及对其进一步优化自动确定数据点邻域,改善了一般局部线性嵌入算法固定邻域的不足,及其处理现实中大量非均匀源数据集失效问题的缺点.将改进后的算法结合支持向量机(SVM)分类器进行人脸识别,在ORL和YALE人脸数据库的平均识别率得到较高提升.仿真实验结果验证了该算法的有效性.     

基于稀疏表示的相关滤波目标跟踪算法

针对相关滤波跟踪算法在目标形变、背景干扰等复杂场景下，易受干扰特征影响导致跟踪失败的问题，提出了基于稀疏表示的相关滤波目标跟踪算法。该算法将稀疏表示与相关滤波相结合，在目标函数中引入L1范数惩罚项，使训练出的相关滤波器只含有目标的关键特征，同时根据相关滤波系数的空间位置为其分配不同的惩罚参数，并采用交替方向乘子法（alternating direction method of multipliers,ADMM）求解相关滤波器。实验结果表明：该算法在三个常用数据集上，与五种相关滤波跟踪算法相比，具有最高的精确度和成功率，且对复杂场景中的干扰特征具有良好的鲁棒性，同时能够满足目标跟踪实时性的要求。