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在电子商务中,协同推荐技术能够帮助用户发现感兴趣的东西.在协同推荐中,通常采用最近邻居的方法来产生推荐.随着商品数量的增多,协同推荐所需要的数据集也越来越稀疏,可用数据比例越来越少.为了解决这个问题,本文在传统的评分数据的基础上,引入用户的基本信息,对用户的基本信息进行离散化处理,将用户的基本信息转化成一个0、1的向量,在用户的信息的基础上计算最近邻居,根据最近邻居对用户缺失数据进行补充,在补充后的评分数据上进行聚类计算,并根据聚类结果对用户评分进行预测.实验表明引入用户的基本信息,并采用对基本信息离散化的处理方式进行缺失数据补充,在此基础上进行数据的聚类,能够提高预测评分的准确性. 相似文献
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当前科技论文抄袭比较严重,但针对科技论文抄袭的自动检测的研究还不够.科技论文的抄袭检测是重复的表示形式之一,可按照改动的程度分为全文抄袭、章节抄袭、段落抄袭、句子抄袭、同义词替换抄袭、思想抄袭等几种表现形式.本文针对剽窃全部或全部原文,并加以删改或段落移动的情况,首先采用基于bootstrapping算法扩展科技论文的 相似文献
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中文情感常识知识库的构建 总被引:4,自引:3,他引:1
本文构建了一个中文情感常识知识库,包括规则库和实例库两部分.目前的文本情感分析,主要以句子为计算单位,仅仅得出一个句子的情感,忽视了对于情感的持有者的分析,而且认为上下文句子的情感存在接续关系.本文尝试以情感的持有者作为文本情感计算的单位,认为一个情感持有者的情感存在接续关系,这一部分在规则库里进行描述.在情感计算的对象方面,当前主要以"人"为计算对象,而本文构建的实例库还包括一些非情感词汇,动物和特殊身份人物的情感常识知识,从而扩大了情感计算对象的范围. 相似文献
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基于用户向量扩展的协同推荐方法 总被引:3,自引:1,他引:2
在电子商务中,协同推荐技术能够帮助用户发现感兴趣的东西.在协同推荐中,通常采用最近邻居的方法来产生推荐.随着商品数量的增多,协同推荐所需要的数据集也越来越稀疏,可用数据比例越来越少.为了解决这个问题,本文在传统的评分数据的基础上,引入用户的基本信息,对用户的基本信息进行离散化处理,将用户的基本信息转化成一个0、1的向量,然后将用户的评分矩阵转变成0、1矩阵并与用户的基本信息进行组合形成一个新的矩阵,对这个扩展的矩阵用奇异矩阵分解(SVD)降维,然后在SVD分解出的矩阵U和S的基础上计算最近邻居,并预测用户对项目的预测评分.实验表明引入用户的基本信息,并采用对基本信息离散化的处理方式,能够提高预测评分的准确性. 相似文献