一种社交网络群组间信息推荐的有效方法

群组间信息推荐是社交网络中人们传递和分享资讯的重要途径,然而获取精确的最优推荐方案需要指数级时间开销.为此,本文提出一种有效算法EAOORS(Efficient Algorithm for Obtaining Optimal Recommendation Solution),将该指数级时间开销问题等价归约为EST(Extended Steiner Tree,扩展Steiner树)问题,并在多项式时间复杂度内快速获取近似最优推荐方案.理论分析和仿真实验表明,本文所提的算法具有有效性和实用性.     

基于一跳信任模型的协同过滤推荐算法

基于社会信任网络的协同过滤推荐算法存在节点之间多下一跳带来的复杂路径选择和信任弱传递问题。针对这2个问题,给出基于项目的一跳信任模型,该模型通过用户对项目信任度的计算,定义用户的直接和间接社会信任属性,然后一步跳转计算用户之间的直接和间接信任距离,进而计算用户之间的信任度。基于此模型设计推荐算法,同时分析了信任度与传统相似度的理论关系并二维拟合。仿真实验表明,该算法提高了推荐准确度(约0.02 MAE),降低了训练时间(约50%)。     

云环境下top-n推荐算法

Top-n推荐技术是近年来信息服务领域的一个研究重点和热点.针对云环境下的top-n推荐算法进行了深入研究,提出了适合top-n推荐的多层分布式存储架构MDSA(Multilayer Distributed Storage Architecture),并从降低网络传输代价出发,设计了基于MDSA架构的数据编码模式,进而利用map/reduce分布式编程模型来快速实现top-n推荐.此外,为了满足实际的需求,给出了三种top-n推荐的应用扩展.理论分析和实验结果表明,本文所提的方法具有有效性和实用性.     

基于类别转移加权张量分解模型的兴趣点分区推荐

基于位置社交网络的兴趣点(POI)推荐是人们发现有趣位置的重要途径,然而,现实中用户在不同区域的地点偏好侧重的差异,加之高维度的历史签到信息,使得精准而又个性化的POI推荐极富挑战性。对此,该文提出一种新型的基于类别转移加权张量分解模型的兴趣点分区推荐算法(WTD-PR)。通过结合用户连续行为和时间特征,来充分利用用户的历史访问信息,从而得到类别转移权重因子;接着改进用户-时间-类别张量模型,在此张量中加入类别转移权重,预测用户的喜好类别;最后,根据用户的历史访问区域划分出本地和异地,并基于用户的当前位置找出推荐区域范畴,进而引入位置因素和社交因素,结合候选类别作兴趣点分区推荐。通过在真实数据集上进行对比实验,实验结果表明,所提算法不仅具有通用性,而且在推荐性能上也优于其他对比算法。     

融合多维语义表示的概率矩阵分解模型

协同过滤作为推荐系统核心技术,面临严重的评分数据稀疏性问题.融合物品文本信息可以有效的解决数据稀疏性问题,然而,目前的方法侧重于提取文本的单维特征,忽略了物品语义表示的多维特性.深度挖掘物品内容的多维特性可以更加精细化描述物品的语义信息,有助于提升推荐效果.为此,本文提出基于胶囊网络的概率生成模型.模型利用胶囊网络挖掘文本的多维语义特征,并以正则化方式融入概率矩阵分解框架,建立用户与物品之间的内在关系.实验结果表明本文提出的模型具有更高的评分预测精度.     

基于上下文相似度和社会网络的移动服务推荐方法

针对传统的基于协同过滤的移动服务推荐方法存在的数据稀疏性和用户冷启动问题,提出一种基于上下文相似度和社会网络的移动服务推荐方法(Context-similarity and Social-network based Mobile Service Recommendation,CSMSR).该方法将基于用户的上下文相似度引入个性化服务推荐过程,并挖掘由移动用户虚拟交互构成的社会关系网络,按照信任度选取信任用户;然后结合基于用户评分相似度计算发现的近邻,分别从相似用户和信任用户中选择相应的邻居用户,对目标用户进行偏好预测和推荐.实验表明,与已有的服务推荐方法TNCF、SRMTC及CF-DNC相比,CSMSR方法有效地缓解数据稀疏性并提高推荐准确率,有利于发现用户感兴趣的服务,提升用户个性化服务体验.     

蓝牙耳机的主观评测方法

蓝牙无线耳机的使用主要分为音乐和通话两种场景。本文提出了一种主观评测音乐播放效果的方法,结果表明耳机的音乐播放效果都是很不错的。在通话测试部分,按照3GPP和沃达丰的测试规范进行上下行响度的测试,并对噪声消除进行了主观评测,结果表明,语音通话部分还有很大的改进空间。     

一种语音与背景乐音信号盲分离优化算法

在盲分离算法中,许多智能优化算法被应用,以克服独立性准则函数的优化进入局部最优位置,但这些优化算法的性能依赖控制参数的选择。因此,提出利用一种单参数的纯随机搜索的单形进化优化算法(Surface-Simplex Swarm Evolution,SSSE),克服算法参数对优化算法性能的影响,提高盲分离算法的应用有效性,并将该改进盲分离算法应用于语音与背景乐音信号的盲分离。实验中,以四阶累积量作为独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)中的准则函数。实验结果表明,该改进算法有效分离出语音成分与背景乐音成分,而且在稳定性和分离效果方面具有较好的性能。     

KDD2010比赛中基于Mahout协同过滤算法的应用研究

由于在线教育的迅猛发展,个性化教育应运而生,怎样在网络教育当中存储的海量用户数据提取反映用户学习能力水平与有助于提高用户学习水平的有价值信息特别关键,为此商业推荐领域广泛应用协同过滤推荐算法,以便将个性化推荐提供给用户使用者.本文通过在KDD2010比赛当中过滤技术作用发挥,有效结合教育数据挖掘,借助Apache Mahout的Taste组件各种方法,仿真建模教育数据,根据实施的实验反馈取得良好预测效果.     

支持冷启动用户推荐的区块链服务发布方案

为解决现有的发布系统容易受到篡改,以及很难向新加入系统的"冷启动"用户推荐服务信息的问题,提出了一种支持冷启动用户推荐的区块链服务发布方案.将单个辅助域的潜在特征映射模型扩展到2个辅助域,为目标域中的冷启动用户进行更为精确的推荐.将微服务架构和区块技术相结合,确保系统可扩展性、可靠性和安全性.在亚马逊交易数据中提取的3...