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融合Jensen-Shannon散度的推荐算法 预览
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作者 王永 王永东 +1 位作者 邓江洲 张璞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第2期210-214,共5页
为充分利用所有评分,缓解数据稀疏性问题,将概率统计领域的Jensen-Shannon(JS)散度引入相似性度量中,提出了一种新的项目相似性度量算法。该算法将项目的评分信息转化为评分值密度,并依据评分值的密度分布来计算项目相似性。同时,引入... 为充分利用所有评分,缓解数据稀疏性问题,将概率统计领域的Jensen-Shannon(JS)散度引入相似性度量中,提出了一种新的项目相似性度量算法。该算法将项目的评分信息转化为评分值密度,并依据评分值的密度分布来计算项目相似性。同时,引入评分数量因子,进一步提升了基于JS的相似性度量方法的性能。最后,以基于JS的相似性度量方法为基础,设计了相应的协同过滤算法。在MovieLens数据集上的实验结果表明,所提算法在预测误差和推荐准确性方面均有良好的表现。因此,该算法在推荐系统中具有很好的应用潜力。 展开更多
关键词 Jensen-Shannon 评分值密 相似性 协同过滤 数据稀疏性
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一种雷达高分辨距离像模板库建立方法 预览
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作者 王奇 管志强 +1 位作者 饶起 籍林峰 《科学技术与工程》 北大核心 2015年第5期267-271,共5页
对于非合作目标而言,预警雷达单航路数据的数据率低,能够提供的信息有限,无法达到建立完备模板库要求。针对这一问题,提出了一种将多条航路数据融合的模板库建立方法。首先对雷达高分辨距离像(HRRP)进行预处理,然后对单航路数据分帧建... 对于非合作目标而言,预警雷达单航路数据的数据率低,能够提供的信息有限,无法达到建立完备模板库要求。针对这一问题,提出了一种将多条航路数据融合的模板库建立方法。首先对雷达高分辨距离像(HRRP)进行预处理,然后对单航路数据分帧建模,最后给出一种改进Jensen-Shannon divergence(JSD)计算子帧统计分布的相似性,将多条航路数据的分帧结果合并获得模板库。实验结果表明,提出的方法能够建立冗余度较低且包含全角域信息的模板库,并且具有较强的在线学习能力。 展开更多
关键词 雷达目标识别 高分辨距离像 模板库建立 Jensen-Shannon
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一种新的空间直方图相似性度量方法及其在目标跟踪中的应用 预览 被引量:16
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作者 姚志均 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1644-1649,共6页
在基于空间直方图的目标跟踪中,选择一种合适的度量两个空间直方图之间相似性的方法至关重要。该文提出一种新的空间直方图相似性度量方法。将空间直方图中的每个区间所对应像素的空间分布看作一个高斯分布,其均值和协方差矩阵为该区间... 在基于空间直方图的目标跟踪中,选择一种合适的度量两个空间直方图之间相似性的方法至关重要。该文提出一种新的空间直方图相似性度量方法。将空间直方图中的每个区间所对应像素的空间分布看作一个高斯分布,其均值和协方差矩阵为该区间内所有像素坐标的均值和协方差矩阵,然后用Jensen-Shannon Divergence(JSD)计算对应区间的空间分布相似度,而颜色特征的相似度采用具有强区分能力的直方图相交法来计算。理论和实验证明该文提出的相似性度量的稳定性好,区分能力强,其在静态图像上的整体性能优于已有度量方法,视频跟踪结果比已有方法更精确。 展开更多
关键词 目标跟踪 空间直方图 Jensen-Shannon 高斯分布 粒子滤波
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基于KNN算法的文本自动分类方法研究——以学术期刊栏目自动归类为例 预览 被引量:4
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作者 李湘东 徐朋 +1 位作者 黄莉 沈祥兴 《图书情报知识》 CSSCI 北大核心 2010年第4期71-76,共6页
本文将期刊目录中按照主题设置的有关栏目(常设主题栏目)看作不同的类别,应用改进的KNN算法对属于不同类别(栏目)的期刊论文进行自动归类(归栏)处理。在分析期刊常设主题栏目特征的基础之上,从建立自动分类所需的训练文本集、... 本文将期刊目录中按照主题设置的有关栏目(常设主题栏目)看作不同的类别,应用改进的KNN算法对属于不同类别(栏目)的期刊论文进行自动归类(归栏)处理。在分析期刊常设主题栏目特征的基础之上,从建立自动分类所需的训练文本集、测试集及分类(归栏)效果评价等多个方面加以定义,利用Jensen—shannon散度计算文本间的相似度,按照栏目动态决定k值等方面对KNN算法的基本原理加以改进。该方法以论文标题、摘要和作者关键词构成的短小文本为分类对象,对期刊常设主题栏目的自动归类(归栏)处理取得77.25%的F测度值,可以针对短小文本以及训练文本数量有限的情况下开展有效的文本自动分类处理。 展开更多
关键词 KNN算法 自动归类 栏目 JensenShannon 动态k值
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A NOVEL INTEREST COVERAGE METHOD BASED ON JENSEN- SHANNON DIVERGENCE IN SENSOR NETWORKS 预览
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作者 Wang Yufeng Wang Wendong 《电子科学学刊:英文版》 2007年第4期 484-489,共6页
In this paper, the idea of interest coverage is provided to form clusters in sensor network, which mean that the distance among data trends gathered by neighbor sensors is so small that, in some period, those sensors ... In this paper, the idea of interest coverage is provided to form clusters in sensor network, which mean that the distance among data trends gathered by neighbor sensors is so small that, in some period, those sensors can be clustered, and certain sensor can be used to replace the cluster to form the virtual sensor network topology. In detail, the Jensen-Shannon Divergence (JSD) is used to characterize the distance among different distributions which represent the data trend of sensors. Then, based on JSD, a hierarchical clustering algorithm is provided to form the virtual sensor network topology. Simulation shows that the proposed approach gains more than 50% energy saving than Sta- tistical Aggregation Methods (SAM) which transmitted data gathered by sensor only when the differ- ence among data exceed certain threshold. 展开更多
关键词 传感器网络 Jensen-Shannon 覆盖 聚类算法
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