一维随机游走模型的两类问题

概率是高中内容中一个重要的板块,在与递推数列有关的概率题中,基本都与随机游走模型有关,但很多学生不擅长解决这种问题.本文详细介绍了一维随机游走模型的两类问题:无限制随机游走与两端带吸收壁的随机游走,明晰两类问题的区别,掌握如何思考以列出正确的递推关系.     

基于矩阵分解的兴趣点推荐算法研究

单类协同过滤面临的主要问题是:仅仅正例数据能够被观察到,类高度不平衡,大量数据点丢失。为解决该问题,基于迭代最小二乘法,采用一种加权的带正则化项的单类协同过滤算法,即wALS算法。通过在真实的Foursquare、Movie Lens数据集上进行验证,证明了这种算法性能优于其它几个经典的单类协同过滤算法。     

基于随机游走算法的社交网络构建

为了挖掘社交网络的用户信息,从复杂的社交网络提取有价值的数据,需要对社交用户网络进行可视化处理和层次构建,本文采取随机游走算法来实现社交用户网络的层次生成。首先,从社交网络的网络营销方式和商业价值两方面阐述了社交网络研究价值,接着提出了随机游走算法数学模型,最后进行实例仿真,生成社交用户的层次网络模型。     

基于随机游走的蛋白质功能预测算法设计与实现

在构建蛋白质相互作用网络时从通路数据出发,利用通路数据整合蛋白质相互作用网络。提出了一个基于随机游走的蛋白质功能预测方法,在该算法中把已知功能的蛋白质当作起始点,对于随机游走在蛋白质互作网络中产生的邻居信息,转换为注释模式信息,并根据已知功能的蛋白质的功能来提取未知功能蛋白质的注释模式。利用传统的K近邻算法从训练样本集中找到未知功能蛋白质的k个最近邻。最后,结合多标签分类的K近邻算法,统计k个近邻中蛋白质的功能类数目,基于最大后验概率预测未知功能蛋白质属于的功能标签类。通过在构建蛋白质互作网络进行实验,结果表明提出的方案能够有效地进行蛋白质功能预测。     

浅谈矩阵的分解

将一矩阵分解为若干个矩阵的和或乘积,是解决某些线性代数问题的重要方法,如求矩阵的逆、矩阵的幂、矩阵的秩等,其技巧性、灵活性以及实用性都很强。总结了一些矩阵的和式分解、矩阵乘积分解等矩阵的分解形式。     

矩阵LR分解的初等变换

本文利用矩阵的QR分解证明了C上n阶对角酉阵群和n阶非奇异对角矩阵群的一个商群是同构的。并且利用矩阵的LR分解和QR分解,给出了某些运用。     

矩阵分解技术在电影推荐系统中的应用

随着大数据、移动互联网的快速发展,推荐系统成为解决网络信息过载的有力工具.为解决传统推荐系统由于没有将社交网络中用户关系考虑进去而导致的稀疏矩阵、冷启动等问题,提出一种基于矩阵分解技术的电影推荐系统算法MFMRS.该算法充分考虑到社交网络中用户之间的关系对推荐结果的影响,通过设置特征参数、损失函数、随机梯度下降等方法对...     

油气储层随机游走建模软件的设计

通过分析基于井点的随机游走、基于网格的随机游走、扩散限制凝聚模型三者的建模过程,采用面向对象方法在同一系统中构建了这三个模型,实现了储层随机游走建模软件的设计。     

基于NSCT变换的随机游走红外图像分割方法

红外图像具有灰度变化不平均、分辨率较低、噪声较多等特征,传统的图像分割方法难以对红外图像分割出有效实体。为解决这一问题,设计了一种基于非下采样Contourlet 变换(NSCT)的随机游走红外图像分割算法。传统的随机游走图像分割方法,图像部分灰度值的不均匀变化可能改变随机游走算法的路径,而且分割目标的轮廓很容易受到图像背景噪声影响,所以可以通过增强图像的目标轮廓,抑制图像噪声,以达到更好的分割效果。NSCT变换是一种非常有效的图像增强方法,首先采用NSCT变换对红外图像进行多方向、多尺度分解,得到红外图像的低频和高频系数,对该系数进行处理,然后反变换得到增强后的红外图像。实验结果表明,该方法在红外图像分割中取得了很好的效果。     

融入景点标签的矩阵分解个性化推荐

基于标签的推荐算法在景点推荐领域取得了良好效果,但仍然存在一些问题,如仅采用用户对景点的评分值表示用户对标签的喜爱程度,忽略了用户、标签、景点之间的关联,从而导致结果精度不高.提出一种融入景点标签的矩阵分解个性化推荐方法,通过文本挖掘技术构建适用于景点推荐领域的景点标签,并将其引入矩阵分解推荐算法的因子向量,然后利用矩...     

自适应非负矩阵分解的人脸识别方法研究

在单样本或者小样本的人脸识别系统中,常常会面临样本数量不足的问题,为解决少样本情况下的分类精度,以及利用原始特征或者目标特点重构的虚拟样本过于单一等问题,提出一种自适应非负矩阵分解（NMF）的人脸识别方法。该方法首先在矩阵分解过程中构造不同矩阵维度和迭代次数参数下的重构样本;然后利用QR分解稀疏表示方法进行人脸分类;最后,通过选取最优参数组合,调整重构样本,直至达到最佳分类效果。在ORL、Yale和AR 3个数据库上的实验结果表明,该算法在最佳参数下,尤其是单样本情况下对比基于原样本方法的准确率平均提高了约5%,最高提高了约10%～15%。     

基于UDDI分类架构实现Web服务的QoS

服务质量(QoS)描述了服务满足消费者需求的能力,提供有保证的QoS是Web服务在商业应用中获得成功的关键。本文利用UDDI的外部分类架构,建立了描述Web服务QoS的一组分类tModel,并给出了服务提供者QoS指标的量化定理和Web服务QoS的实现过程。该方法不改变UDDI内部结构,能更好地与Web服务标准协议兼容,并易于实现。     

基于风险矩阵方法的纳税服务风险管理

随着我国服务型政府建设的不断推进,国家税务总局提出了纳税服务是税务部门核心业务的理念。围绕这一理念,各地税务部门开展了形式多样的纳税服务工作。然而,对纳税服务实质内涵理解的偏差,导致纳税服务实际工作带来各种执法、管理风险。利用风险管理理念,通过对纳税服务工作实质及内涵的剖析,对纳税服务工作内容及流程进行风险识别,使用风险矩阵方法对纳税服务风险进行定量计算排序评估,以便集中精力和资源防范关键风险。     

基于神经网络预报的动态矩阵预测控制

提出了一种基于径向基神经网络预报的动态矩阵预测控制新算法，在该算法中，先用RBF神经网络辨识对象模型，同时预测对象的未来输出，然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正。该方法解决了非线性、时变对象难以建模的问题，仿真结果验证了这一新型算法的可行性。     

基于Web的学习支持服务体系结构要素解析

学习支持服务体系的构建和完善,是远程教育教学质量的有效保证。根据教学论理论,教学过程主要由教育者、受教育者、教学内容和教学方式方法四个基本要素组成。教学的过程,也是学习支持服务的过程。基于Web的学习支持服务主要体现在谁来支持、支持什么和怎样支持三个方面。