一种缓解数据稀疏性的协同过滤推荐系统

协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中,但随着系统规模扩大,它面临着数据稀疏性、冷启动和可扩展性等问题。针对数据稀疏性问题,提出了一种基于专家系统的协同过滤个性化推荐模型,这种推荐模型能够很好地缓解数据稀疏性问题,在中小型电子商务推荐系统中具有良好的推荐效果和应用前景。     

C#/SQL实现基于项目评分预测的推荐算法

推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一,使用C#语言和SQL数据库也是网络系统中的常用模式。基于项目评分预测的协同过滤推荐算法,解决了传统相似性度量方法存在的问题,显著提高了推荐系统的推荐质量,同时给出了基于C#/SQL的推荐算法的具体实现方法。     

基于页面的用户偏好协同过滤算法研究

本文针对传统的协同过滤推荐算法存在的影响推荐质量的数据稀疏性问题和实用准确性问题,设计了一种基于页面的用户偏好协同过滤算法,并通过实验验证了该算法在数据稀疏性等方面均优于传统算法。     

基于信任的推荐算法的鲁棒性分析

基于信任的推荐是一种新兴技术,其核心原理是利用用户信任网络选择可靠的建议者.虽然在先前的研究中认为它的鲁棒性优于协同过滤,但这种技术抵抗攻击的实际能力尚未被量化研究.我们就此问题提出了一个形式化的评估框架,并对2种代表性的算法进行了比较评估.实验采用的数据集来源于Epinions.com网站.实验结果展示了影响算法鲁棒性的关键因素,据此给出了几项应对策略.     

一种基于支持向量机回归的推荐算法

随着电子商务的迅速发展,推荐系统与算法已经成为理论研究的热点。支持向量机是一种强大的分类工具,由其衍生出的支持向量机回归方法能很好地解决非线性回归问题。文中以电影推荐为例,引入支持向量机回归方法来分析项目的内容,构建用户模型,进而给出推荐。实验结果和理论分析表明这种推荐算法与传统协同过滤算法相比,能够明显提高推荐精度,并显著缩短了推荐所需时间;在大样本量情况下也能同样高效。     

融合奇异值分解和动态转移链的学术资源推荐模型

学术资源推荐领域学习者兴趣和学术趋势随时间的变化影响学术资源推荐系统的准确性. 现有大部分推荐方法都没有考虑时间因素. 本文用动态转移链（DTC）对用户兴趣和学术趋势的时效性进行建模. 在DTC框架的基础上,提出一种新的融合矩阵奇异值分解模型（SVD）和动态转移链的学术资源推荐算法（SVD&DTC）. 在数据集SeekSearch上对该方法进行实验,结果表明该算法较之当前流行的主要算法准确率提升3.89%.     

关于数据挖掘关联规则算法的一种改进

介绍了一种基于Apriori算法的改进 ,主要是在剪枝部分提高了效率 ,并且通过实例与Apriori算法进行了比较 .     

基于混合机制的个性化学习资源推荐系统研究——以国家开放大学学习网为例

随着信息技术的迅速发展,学习者可获得的学习资源形式更加多样,数量更加庞大。如何利用大数据、AI,向学习者推荐个性化的学习资源成为人们关注的焦点。根据学习者的特征,塑造个性化的学习路径将真正满足学习需求,从而提高学习水平。因此,本文以国家开放大学学习网为例,通过对已有的不同的算法进行研究,从而基于混合推荐机制,设计了国开学习网的个性化学习资源推荐系统。     

基于协同推荐系统中攻击检测的分析研究

协同过滤系统容易受到用户的攻击,使得推荐结果产生偏差并倾向于推荐(或不推荐)某一些物品,攻击者只需要掌握很少的系统信息就可以使得目标物品出现在用户的推荐列表中,这种有效的攻击是建造高稳定性和可用性的推荐系统障碍;因此,有需要关注图1曲线中的规模低/影响力高的那一部分;为解决这个问题应对的解决方案之一是研究图1中的阴影检测区域,检测出伪造用户并删除.     

基于灰色关联分析法的第一课堂与第二课堂协同育人现状研究——以福建省M高校为例

第一课堂与第二课堂协同育人对学生综合素质提升起着关键作用.本文以福建省M高校为例,运用灰色关联分析法对不同成绩区间、不学生年两个课堂协同育人现状进行研究,结果显示两个课堂协同育人作用并未得到充分发挥,且在不同年级及不同成绩区间两个课堂协同育人效果不同.基于此,本文从强化牵引、善用资源两方面提出政策建议,以期为两个课堂协...     

基于数字相关法的多通道DAC同步算法

针对多通道MUXDAC系统的同步问题,采用数字相关法进行反馈时钟鉴相,提出一种适于FPGA的低采样率反馈算法. 对算法原理、实现方法及影响算法精度的各参数进行了分析. 该算法在雷达双通道信号发生器系统中得以应用,证明了其正确性. 算法简单易行,提高了系统可靠性.     

基于模糊逻辑的多代理推荐系统

为模拟人的思维,向用户推荐高质量、个性化的电视节目,在TV-Anytime环境下提出一个基于模糊逻辑的多代理推荐系统.该系统包括模糊用户喜好档案、模糊筛选代理、模糊推荐代理、交互代理和档案修正代理.模糊用户喜好档案用于描述用户喜好和厌恶特征;模糊筛选代理基于模糊逻辑推理,将即将播放节目的元数据与用户喜好档案进行匹配,筛...     

基于核相关滤波视觉检测的多旋翼无人机对地目标跟踪与逼近

当前,无人机的对地目标跟踪和逼近是军民领域的研究热点之一.针对基于无人机平台对地目标跟踪与逼近中的相对运动、导引控制等问题,选用大疆多旋翼飞行器平台,设计基于Android的地面站系统.该系统使用改进的核相关滤波视觉检测算法完成对地目标跟踪与位置锁定,利用无人机与目标的距离作为尺度因子,实现多尺度跟踪,融合FHOG+L...     

基于协同周期的供应链系统体系结构

通过对客户订单触发的供应链实体协同过程分析,研究其中需要解决的关键技术,从供应链实体建模、供应链协同计划、供应链协同控制、供应链协同性能评价和信息基础结构的角度出发,提出供应链系统协同周期各阶段解决方案,建立优化的快速响应客户需求的供应链动态协同系统体系结构.     

基于协同表示的目标跟踪算法

提出一种基于协同表示的新的目标跟踪算法.在贝叶斯框架下,采用基于重构误差的观测似然函数和考虑遮挡的模型更新机制设计一个鲁棒的跟踪器.用l₁范数来建模重构误差以更好地容忍奇异值,同时用协同表示对编码系数进行约束.实验结果表明,和其他算法相比,本文算法能够战胜遮挡、尺度变化、光照变化、背景混乱等干扰因素,具有较高的准确度和鲁棒性.     

基于概念图的学习支架在协作知识建构中的应用

学习支架是教师现代教学技能最充分、最集中的体现,在教学中起着重要的作用。随着概念图的研究深入,研究者发现概念图可以提供多种学习支架。文章在简述概念图提供的支架类型的基础上,着重分析了基于概念图的学习支架在促进协作知识建构中的应用过程。     

基于粒子群算法的卫星任务地面站资源调度方法

针对卫星数传、测控任务的地面站资源调度问题,提出一种结合启发式方法的粒子群改进算法,对卫星的数传、测控任务进行一体化调度。首先分析卫星任务及地面站资源的约束条件,建立基于启发式规则的约束满足模型,筛选出较优的初始种群,然后设计一种结合启发式规则的粒子群算法求解。仿真对比实验表明,相对于常规调度算法(如遗传算法),粒子群算法具有较好的寻优能力和收敛速度;相对于传统粒子群算法,结合启发式方法的粒子群改进算法具有更好的寻优能力、收敛速度和稳定性。     

基于系统模拟的船舶引航人力资源配置

在充分讨论现行船舶引航作业流程的基础上,建立多港口引航人力资源配置的模拟模型,提出模拟到港船舶的种类、尺度、作业方式、航线等需求变量分布算法,对长江引航中心的引航人力资源配置进行实例应用.计算机模拟结果证明,该模型能定量得出长江各港口所需配置的引航员数量及其组成结构,精度可控;还能较好地模拟引航人力资源配置系统中的随机性和动态性,为引航管理决策提供科学依据.     

论体育学术期刊资源的优化与整合

体育学术期刊资源的优化、整合是体育学术期刊发展和进步的重要问题。分析了目前我国体育学术期刊资源的基本情况,指出了目前我国体育学术期刊资源的地域、影响力分布现状,有针对性地提出了加强行业联系,形成“集团效应”等六条体育学术期刊资源优化、整合的战略举措,力图为体育学术期刊的可持续发展提供有益的借鉴。