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基于多样性选择因子的多目标混合推荐研究 预览
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作者 李冰 王虎 王锐 《武汉理工大学学报:信息与管理工程版》 CAS 2019年第3期299-304,共6页
目前的服务推荐领域主要偏向于研究提升推荐的精准度,缺少对多样化推荐方面的研究。针对这一现状,提出一种考虑多样化选择因子的混合推荐策略。首先,提出客户对服务项目的多样性选择因子,具体包括二次选择因子、个性选择因子和热门选择... 目前的服务推荐领域主要偏向于研究提升推荐的精准度,缺少对多样化推荐方面的研究。针对这一现状,提出一种考虑多样化选择因子的混合推荐策略。首先,提出客户对服务项目的多样性选择因子,具体包括二次选择因子、个性选择因子和热门选择因子。其次,基于3个多样性选择因子,提出一种多目标的混合推荐模型,在实施服务推荐之前先挖掘客户对不同多样化因子的偏好程度,运用马尔科夫链计算不同因子的权重,基于混合算法得出能同时满足客户所有多样性选择因子的服务项目。最后,针对冷启动问题,采用多智能体模拟的方法确定了冷启动阶段3个多样性选择因子的搭配比例。所提出的推荐策略弥补了已有的服务推荐理论的不足,对未来的智能化、主动化电子商务服务平台的设计提供了借鉴。 展开更多
关键词 服务推荐 多样性因子 混合推荐 推荐模型 个性推荐
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面向跨语言文本分类与标签推荐的带标签双语主题模型的研究 预览
2
作者 田明杰 崔荣一 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第10期2911-2915,共5页
针对日渐丰富的跨语言的文字信息资源与新闻报道及科技文献中的多标签数据,为了挖掘跨语言间的相关性及数据属性间的关联性,提出了带标签双语主题模型,应用于跨语言文本分类与标签的推荐。首先,假设科技文献中的关键词与摘要部分有着内... 针对日渐丰富的跨语言的文字信息资源与新闻报道及科技文献中的多标签数据,为了挖掘跨语言间的相关性及数据属性间的关联性,提出了带标签双语主题模型,应用于跨语言文本分类与标签的推荐。首先,假设科技文献中的关键词与摘要部分有着内容上的相关性,对关键词进行提取,并进行标签化,进而把标签对应于主题模型中的主题,实例化“潜在”的主题;其次,利用带标签双语主题模型对摘要部分进行了训练迭代;最后,对新加入的文档进行跨语言文本分类及标签的推荐。实验结果表明,跨语言文本分类任务中micro-F1达到94.81%,推荐的标签也能较好地体现出语义上的相关性。 展开更多
关键词 主题模型 标签 跨语言文本分类 标签推荐 潜在主题
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基于大数据平台的天气预报系统综述 预览
3
作者 潘宁康 黄泽斌 +3 位作者 潘银辉 陈焕基 吴泽浩 吕春婉 《现代信息科技》 2019年第6期29-31,共3页
本文对大数据平台进行研究,针对采集后不同的气象数据,选取了部分预测模型进行原理分析和预测过程的概述;同时对智能气象信息推送进行研究,分析了LBS技术、推荐系统、数据可视化技术以及智能终端在气象领域的应用。
关键词 预处理 预测模型 LBS 推荐系统
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面向智能写作的混合推荐模型研究 预览
4
作者 龙婧 徐文峰 罗启星 《电力信息与通信技术》 2019年第4期56-61,共6页
为了减轻文字工作者的工作压力,降低企业在文档编制领域的成本开销,文章设计了一种应用于文本写作中的混合推荐模型。在用户编写文档时,利用混合推荐模型可实现根据用户身份信息和当前输入内容从历史文档数据中找出匹配度最高的语句为... 为了减轻文字工作者的工作压力,降低企业在文档编制领域的成本开销,文章设计了一种应用于文本写作中的混合推荐模型。在用户编写文档时,利用混合推荐模型可实现根据用户身份信息和当前输入内容从历史文档数据中找出匹配度最高的语句为用户进行推荐。通过实验对比分析,使用混合推荐模型推荐和单独基于文本内容的推荐与用户画像推荐相比,推荐精度有一定提高,且在文档写作效率上有明显提升。该推荐模型在文本写作中的应用,对提高电网公司文档办公效率具有重要的实用价值。 展开更多
关键词 自然语言处理 CRF分词算法 主题模型 协同过滤 文本推荐
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Stack Overflow系统的特征融合答案推荐策略 预览
5
作者 万杰 赵逢禹 刘亚 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第8期60-64,129共6页
针对Stack Overflow系统中用户寻找问题答案效率低的问题,提出一种基于标题相似度、描述相似度、标签相似度、语义相似度的特征融合答案推荐策略(FIARS)。从Stack Overflow网站中抽取“问题与答案”语料集,对答案进行去重处理,建立问题... 针对Stack Overflow系统中用户寻找问题答案效率低的问题,提出一种基于标题相似度、描述相似度、标签相似度、语义相似度的特征融合答案推荐策略(FIARS)。从Stack Overflow网站中抽取“问题与答案”语料集,对答案进行去重处理,建立问题索引和问题对应的答案集索引;采用余弦相似度计算新问题与语料库中问题在标题、标签、问题描述等维度上的相似度,并构建语义模型计算语义相似度;基于这些相似度筛选出最佳的“问题与答案”候选集并把答案推荐给用户。为了验证策略的可行性和有效性,使用Stack Overflow真实数据集进行分析实验,实验结果表明该策略能够较大地提高答案推荐的准确率。 展开更多
关键词 STACK OVERFLOW 特征融合 余弦相似度 语义模型 答案推荐
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基于DeepFM模型的广告推荐系统研究 预览
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作者 郁豹 李振华 +1 位作者 张凯 胡安翔 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第7期307-310,316共5页
随着移动设备普及,移动互联网行业进入了高速发展阶段,信息量和用户量急剧增长,如何在有限的资源下准确地分析用户行为,提升广告效果并保障用户体验显得尤为重要。提出一种由深度神经网络(Deep neural network)和因子分解机(Factorizati... 随着移动设备普及,移动互联网行业进入了高速发展阶段,信息量和用户量急剧增长,如何在有限的资源下准确地分析用户行为,提升广告效果并保障用户体验显得尤为重要。提出一种由深度神经网络(Deep neural network)和因子分解机(Factorization machine)组成的模型——DeepFM模型来实现社交广告的个性化推荐,其中因子分解机部分主要是提取一阶二阶特征,深度神经网络部分主要提取高阶特征。最终通过研究发现,DeepFM模型比逻辑回归模型(LR模型)及因子分解机(FM模型)的效果都要好。 展开更多
关键词 DeepFM模型 特征提取 广告推荐 深度神经网络 因子分解机
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基于消费性格本体的用户模型研究 预览
7
作者 陈雪 黄奇 +2 位作者 李雨轩 郑姝雅 张戈 《图书情报导刊》 2019年第2期65-72,共8页
针对现阶段电子商务个性化推荐服务中用户模型蕴含的语义信息不够完备以及与用户需求的匹配度不高、准确性差等问题,提出了一种基于消费性格本体的用户模型表示方法,该方法将消费性格特征纳入用户模型中。在电子商务背景下,以服装领域为... 针对现阶段电子商务个性化推荐服务中用户模型蕴含的语义信息不够完备以及与用户需求的匹配度不高、准确性差等问题,提出了一种基于消费性格本体的用户模型表示方法,该方法将消费性格特征纳入用户模型中。在电子商务背景下,以服装领域为例,介绍了商品分类本体的构建方法并构建了服装商品分类本体,在此基础上,通过消费性格引入机制得到了消费性格本体,给出了用户模型的表示方法,并阐明了利用用户个性本体表示中的上下位、配饰关系以及消费性格和本体属性的关联,为用户提供了个性化推荐服务的方法。实验结果表明,基于消费性格本体的表示方法能够给用户提供更有效、更理想的个性化推荐结果。 展开更多
关键词 消费性格 本体 用户模型 个性化推荐 电子商务
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期刊引文概率分布模型的建立与应用 预览
8
作者 霍速 谭智敏 《中华医学图书情报杂志》 CAS 2019年第7期21-26,共6页
目的:分析引文网络中期刊论文引文数据分布,做好期刊文献推荐工作。方法:通过对吉林大学农学部发文的引文分布实例分析,验证其偏离幂律分布的特征,建立通用的引文概率分布模型并拟合数据。结果:通过类比引用行为和物理中的随机扩散建立... 目的:分析引文网络中期刊论文引文数据分布,做好期刊文献推荐工作。方法:通过对吉林大学农学部发文的引文分布实例分析,验证其偏离幂律分布的特征,建立通用的引文概率分布模型并拟合数据。结果:通过类比引用行为和物理中的随机扩散建立的引文概率分布模型,可以很好地拟合偏离幂律分布特征的引文数据,并给出拟合参数,结合概率推荐算法建立了一个优化的文献推荐模型。结论:将期刊引文概率分布模型用于优化文献推送模型可增加当前文献推送的精度或减少当前推算法的计算量,降低当前各种高精度的优化算法计算量过大的限制。 展开更多
关键词 引文网络 幂律分布 扩散模型 文献推荐
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数据分析服务流程模型推荐
9
作者 曾兆伟 曹健 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第7期1374-1379,共6页
当今数据分析服务在许多领域已经变得至关重要,但与此同时数据分析服务流程模型的构建复杂却严重制约了数据分析服务的发展.近年来研究者将传统的业务服务工作流模型推荐算法引入到了数据分析服务工作流,进行模型推荐.但是数据分析服务... 当今数据分析服务在许多领域已经变得至关重要,但与此同时数据分析服务流程模型的构建复杂却严重制约了数据分析服务的发展.近年来研究者将传统的业务服务工作流模型推荐算法引入到了数据分析服务工作流,进行模型推荐.但是数据分析服务工作流与传统的业务服务工作流存在很大的不同,即数据分析中至关重要的数据信息和上下文信息,它们对数据分析服务流程模型推荐的影响十分之大.故本文拟结合数据集的数据特征和文本描述信息来进行模型推荐.通过这些信息定义最佳模型,将数据集数据和文本描述信息特征提取出来,并对比几种不同的特征表示方法对文本描述信息的效果.分类得到模型类型,实验多种相似性距离计算方式,再通过协同过滤算法为用户推荐数据分析服务流程模型.对于实验中Top5模型推荐,其能达到77%左右的准确率. 展开更多
关键词 模型推荐 数据挖掘 协同过滤 工作流
融合C-Value和LDA的社会化标签研究热点识别与分析 预览
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作者 冯翠翠 莫富传 《情报探索》 2019年第3期33-39,共7页
[目的/意义]旨在帮助研究人员更清晰地认识与界定国内社会化标签研究领域的热点和发展演化过程。[方法/过程]综合基于C-value术语抽取的词频分析和融合Gibbs抽样方法的LDA概率模型的优势,对社会化标签领域的研究热点进行识别。[结果/结... [目的/意义]旨在帮助研究人员更清晰地认识与界定国内社会化标签研究领域的热点和发展演化过程。[方法/过程]综合基于C-value术语抽取的词频分析和融合Gibbs抽样方法的LDA概率模型的优势,对社会化标签领域的研究热点进行识别。[结果/结论]个性化推荐、社会化标签系统、知识管理、网络信息资源检索、资源聚合、用户兴趣和情感倾向等是目前国内社会化标签研究的6大热点。社会化标签领域研究热点的识别与分析,有助于研究者更好地把握未来的研究方向。 展开更多
关键词 社会化标签 C-Value算法 LDA模型 热点主题 个性化推荐 资源聚合
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加权高效用因子的两阶段混合推荐算法 预览
11
作者 张旭 孙福振 方春 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期518-524,共7页
传统协同过滤算法大多是围绕如何降低评分误差展开研究,未涉及用户评分过程。本文考虑到用户评分动机和用户本身评分倾向的情况,将用户评分过程分为用户评分和物品选择两个阶段,从预测用户兴趣概率和用户效用角度出发,采用潜在狄利克雷... 传统协同过滤算法大多是围绕如何降低评分误差展开研究,未涉及用户评分过程。本文考虑到用户评分动机和用户本身评分倾向的情况,将用户评分过程分为用户评分和物品选择两个阶段,从预测用户兴趣概率和用户效用角度出发,采用潜在狄利克雷分布模型(LDA)挖掘出用户潜在高效用因子和物品被靶向概率因子,进而将两种因子加权融合作为第一阶段;第二阶段采用奇异值分解预测用户评分值并根据该评分值选择物品。综上,本文提出一种加权高效用因子的两阶段混合推荐算法(hybrid recommendation algorithm based on two-phase weighted high utility factor,Htp_Uf)。在 MovieLens数据集上,实验结果表明,该算法在归一化累计折损增益(NDCG)和 1-Call两种评价标准下优于其他4种推荐算法,能够有效提高推荐质量。 展开更多
关键词 两阶段 高效用因子 靶向因子 主题模型 用户兴趣 混合推荐 用户效用 评分倾向
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嵌入项目疲劳和多样偏好的聚合推荐算法 预览
12
作者 阙正昊 邓明通 +1 位作者 刘学军 李斌 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第11期3220-3223,3257共5页
为了解决推荐列表偏向于热门项目,多样性差的问题,提出了ARIFDP算法(aggregation recommendation algorithm for embedding item fatigue and diversity preference)。首先通过对用户历史反馈数据分析用户的多样性偏好,得出用户的多样... 为了解决推荐列表偏向于热门项目,多样性差的问题,提出了ARIFDP算法(aggregation recommendation algorithm for embedding item fatigue and diversity preference)。首先通过对用户历史反馈数据分析用户的多样性偏好,得出用户的多样倾向度,进而构造了与评价次数负相关的项目疲劳函数,最终将矩阵分解与项目疲劳函数相聚合,并加入多样倾向度调节项目疲劳函数所占权重,增加了冷门项目被推荐的概率。实验结果表明,ARIFDP算法能在保证准确率的前提下有效提高推荐结果的多样性。 展开更多
关键词 主题模型 矩阵分解 多样倾向度 项目疲劳函数 推荐多样性
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基于SVD++与标签的跨域推荐模型 预览 被引量:1
13
作者 邢长征 杨晓婷 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2018年第4期225-230,共6页
在现有多数跨域推荐模型中,用户不能给指定项目添加标签,并且建立模型时未考虑用户的历史标签,导致推荐误差变大。针对上述问题,构建基于SVD++模型并融合标签推荐的跨域推荐模型TagSVD++。该模型继承SVD++模型利用评分数据预测的特点,... 在现有多数跨域推荐模型中,用户不能给指定项目添加标签,并且建立模型时未考虑用户的历史标签,导致推荐误差变大。针对上述问题,构建基于SVD++模型并融合标签推荐的跨域推荐模型TagSVD++。该模型继承SVD++模型利用评分数据预测的特点,加人用户和项目标签信息,通过标签使用次数反映用户喜好和项目特征,并且引人热门惩罚系数避免热门标签和项目对推荐预测的干扰。在真实电影和图书网站相关数据模拟的跨领域数据集上进行实验,结果表明,TagSVD++模型能有效提高跨域推荐的准确性。 展开更多
关键词 跨域推荐 热门惩罚系数 标签推荐 SVD++模型 推荐模型
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基于改进用户兴趣模型的个性化图书推荐算法 预览 被引量:2
14
作者 赵杰 《机床与液压》 北大核心 2018年第6期193-198,共6页
为了有效提高推荐算法的精确度,提出了一种适用于个性化图书推荐的改进隐含狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)用户兴趣模型。首先在借阅者-借阅者评分矩阵的基础上,通过增加借阅者特征信息相似度计算和借阅者-图书属性相... 为了有效提高推荐算法的精确度,提出了一种适用于个性化图书推荐的改进隐含狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)用户兴趣模型。首先在借阅者-借阅者评分矩阵的基础上,通过增加借阅者特征信息相似度计算和借阅者-图书属性相似度计算,对图书内容相似度计算方法进行了改进。然后采用LDA主题挖掘模型来实现个性化图书推荐,并给出了相应的参数估计过程。实验结果显示:相比传统算法,提出的算法具有较高的准确度,能有效对图书进行挖掘,为借阅者推荐个性化和潜在感兴的书籍。 展开更多
关键词 图书推荐 图书管理系统 LDA模型 推荐算法
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融合用户评论的矩阵分解推荐算法 预览 被引量:1
15
作者 胡胜利 谭青 《常州大学学报:自然科学版》 CAS 2018年第4期69-75,共7页
针对传统协同过滤算法中存在的数据稀疏性和单一利用用户的评分行为进行推荐的问题,提出了一种融合用户评论的矩阵分解推荐算法(USRMF)。该算法首先利用主题模型产生用户评论文本的主题分布,并结合评分提取出准确的用户兴趣和物品特征... 针对传统协同过滤算法中存在的数据稀疏性和单一利用用户的评分行为进行推荐的问题,提出了一种融合用户评论的矩阵分解推荐算法(USRMF)。该算法首先利用主题模型产生用户评论文本的主题分布,并结合评分提取出准确的用户兴趣和物品特征,然后结合用户兴趣和物品特征,通过余弦相似度计算分别得到用户和物品的最近邻,最后将最近邻的正则化项引入到矩阵分解模型中。实验中将USRMF算法与传统的协同过滤算法、正则化矩阵分解算法进行比较,结果表明USRMF算法在稀疏的数据集上能够提高推荐的准确度。 展开更多
关键词 矩阵分解 用户评论 主题模型 正则化项 推荐算法
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基于RFM模型和协同过滤技术的酒店房型推荐算法 预览
16
作者 周桂如 《吉首大学学报:自然科学版》 CAS 2018年第5期29-32,共4页
为了提升酒店房型个性化推荐效果,将RFM模型与协同过滤技术相结合,设计了一种酒店房型推荐算法,并通过实验验证了该算法的准确性和有效性优于传统的协同过滤推荐算法.
关键词 RFM模型 协同过滤技术 酒店服务 推荐算法
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UTAUT和DOI整合模型:微信支付使用及推荐意向影响 预览
17
作者 常亮 《企业经济》 CSSCI 北大核心 2018年第8期119-125,共7页
在即时通讯技术和用户生成内容互动的快速发展中,用户接受和使用移动支付技术已超越了单纯的个体认知,变得日益复杂。本研究在整合型科技接受模型(UTAUT)的基础上,引入预测新技术采用意图的创新扩散理论(DOI),并纳入感知技术安全,... 在即时通讯技术和用户生成内容互动的快速发展中,用户接受和使用移动支付技术已超越了单纯的个体认知,变得日益复杂。本研究在整合型科技接受模型(UTAUT)的基础上,引入预测新技术采用意图的创新扩散理论(DOI),并纳入感知技术安全,探究微信支付使用及推荐意向的影响因素。研究结果显示:绩效期望、社群影响、感知安全性、创新性、兼容性对微信支付的使用意向有直接或间接影响;而付出期望、便利条件对微信支付的使用意向没有显著影响;同时,微信支付的使用意向与推荐意向有着显著的正相关关系,并从线上线下兼容、技术支持创新、社群互动推广等方面提出了微信支付持续发展的合理化建议。 展开更多
关键词 微信支付 UTAUT模型 DOI理论 使用意向 推荐意向
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一种O2O教学环境中的用户信任度计算方法 预览
18
作者 吴彦文 常栋杰 +1 位作者 韩得娟 陈志君 《软件导刊》 2018年第8期102-105,共4页
O2O教学环境中,基于信任的个性化服务定制是O2O教学模式为用户提供智能性、便捷性的一项关键支撑技术,是O2O教学服务中重要的研究内容之一。考虑O2O教学环境中社交网络的特点,提出一种新的用户信任度计算算法,将信任分为3个维度考虑:... O2O教学环境中,基于信任的个性化服务定制是O2O教学模式为用户提供智能性、便捷性的一项关键支撑技术,是O2O教学服务中重要的研究内容之一。考虑O2O教学环境中社交网络的特点,提出一种新的用户信任度计算算法,将信任分为3个维度考虑:熟悉性信任度、社会信任度以及相似信任度。仿真测试验证了该计算方法相比单一的用户信任度计算方法,能够取得更精准的个性化推荐效果。 展开更多
关键词 O2O 社交网络 信任度 图模型 个性化推荐
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社会网络中基于信任的LDA主题模型领域专家推荐 预览 被引量:1
19
作者 刘电霆 吴丽娜 《广西师范大学学报:自然科学版》 北大核心 2018年第4期51-58,共8页
随着Web 2.0技术的发展,社会网络为人们进行交流和协作提供了新的便捷平台。面对网络信息过载问题,在海量的信息中找到自己感兴趣并信任的领域专家,参考专家意见做抉择,变得十分困难。本文提出一种基于信任的LDA(latent Dirichlet ... 随着Web 2.0技术的发展,社会网络为人们进行交流和协作提供了新的便捷平台。面对网络信息过载问题,在海量的信息中找到自己感兴趣并信任的领域专家,参考专家意见做抉择,变得十分困难。本文提出一种基于信任的LDA(latent Dirichlet allocation)主题模型社会网络中领域专家推荐方法,实现了基于用户信任的领域专家个性化推荐。该方法以LDA主题模型为基础,综合考虑社会网络结构、用户间的信任关系及社会影响力,弥补了传统专家推荐方法只考虑专家特征,导致专家推荐精度不高及推荐结果模式化的不足。最后通过实验验证了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 社会网络 信息过载 主题模型 个性化推荐 用户信任
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基于社交实值条件的拓扑神经网络推荐算法 预览
20
作者 杨璐 洪联系 《三明学院学报》 2018年第2期36-42,共7页
采用基于社交实值的反向传播神经网络和SimRank++拓扑模型,对数据集学习分析得到完整的个性化推荐系统。为直观地看到分析结果,实验过程将搭建一个模拟社交网站的页面来呈现预测结果,通过在同一数据集上进行验证,并与现在主流的各大推... 采用基于社交实值的反向传播神经网络和SimRank++拓扑模型,对数据集学习分析得到完整的个性化推荐系统。为直观地看到分析结果,实验过程将搭建一个模拟社交网站的页面来呈现预测结果,通过在同一数据集上进行验证,并与现在主流的各大推荐算法进行对比,给出该研究算法的精确度和预测速度,从而验证利用社交实值条件推荐算法的有效性。 展开更多
关键词 反向传播神经网络 拓扑模型 社交网络 个性化推荐
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