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Dynamic Case Retrieval Method With Subjective Preferences and Objective Information for Emergency Decision Making 被引量:8
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作者 Jing Zheng Yingming Wang Shengqun Chen 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2018年第3期749-757,共9页
Case-based reasoning(CBR) is one of the best methods for generating an effective solution in an emergency. In recent years, some methods for generating emergency alternatives have been included in practical CBR applic... Case-based reasoning(CBR) is one of the best methods for generating an effective solution in an emergency. In recent years, some methods for generating emergency alternatives have been included in practical CBR applications, but there have been no in-depth studies of these processes. In this study,we propose a new method for dynamic case retrieval with subjective preferences and objective information, which considers the personal preferences of the decision makers and changes in the attributes of the emergency as the situation develops. First,we present a formula for calculating the case similarity and changing trends in the case considered, where similar cases are obtained. Next, we describe a method for measuring the overall assessment value with respect to similar historical cases, which is obtained by aggregating the case similarity, the utility case similarity, the first response time, and the implementation effect.The subjective preferences and objective information are also integrated in the decision-making process. Finally, we present a case study based on the emergency response to a fire in a highrise building, which illustrates the applicability and feasibility of the proposed method. 展开更多
关键词 Case-based reasoning(CBR) dynamic case retrieval pairwise comparison matrix preference relation weight estimation
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基于TOPSIS法和波士顿矩阵的医院神经专科能力评估研究
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作者 刘菲 王晓岩 +2 位作者 梁艳超 李爽 单凯 《中国卒中杂志》 北大核心 2024年第8期880-887,共8页
目的通过对以神经科学集群建设为特色的三级甲等医院的神经专科能力进行评估,为国内医院的特色专科建设提供参考。方法从服务能力、技术能力、质量安全和服务效率4个维度建立神经外科、神经内科专科能力评估指标体系,通过优劣解距离(tec... 目的通过对以神经科学集群建设为特色的三级甲等医院的神经专科能力进行评估,为国内医院的特色专科建设提供参考。方法从服务能力、技术能力、质量安全和服务效率4个维度建立神经外科、神经内科专科能力评估指标体系,通过优劣解距离(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)法纵向比较首都医科大学附属北京天坛医院神经专科2019—2023年发展趋势,并采用波士顿矩阵深入分析神经专科各亚专业建设情况。结果2019—2023年首都医科大学附属北京天坛医院神经专科TOPSIS综合得分指数呈上升趋势。神经外科以胶质瘤诊治为主的肿瘤专业1,在技术能力和质量安全方面得分指数最高;神经内科以脑血管病为主的亚专业,在技术能力和服务效率方面得分指数较高,以上两个亚专业在波士顿矩阵中均处于优势巩固区。结论2019—2023年首都医科大学附属北京天坛医院神经专科诊治能力不断提升。神经外科亚专业中,专科能力排名最高的为肿瘤专业1,诊疗技术难度较高,同时医疗质量负性事件发生率低。神经内科各亚专业中,脑血管专业诊疗技术难度高且服务高效。 展开更多
关键词 神经专科 能力评估 优劣解距离法 波士顿矩阵
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基于会话的独立邻域矩阵偏好交互推荐
3
作者 何婧媛 田原 +1 位作者 姜宁 谢生龙 《江西科学》 2024年第1期12-18,107,共8页
通过合并输入和输出邻域矩阵可以使一些工作生成全局和局部偏好,并直接对这2个偏好建模来构建会话表示,从而实现改进。然而,一个会话的输入矩阵和输出矩阵并没有很强的相关性,它们的连接可能会为构建2个偏好引入噪声。其次,全局偏好和... 通过合并输入和输出邻域矩阵可以使一些工作生成全局和局部偏好,并直接对这2个偏好建模来构建会话表示,从而实现改进。然而,一个会话的输入矩阵和输出矩阵并没有很强的相关性,它们的连接可能会为构建2个偏好引入噪声。其次,全局偏好和局部偏好可以相互促进,且邻域会话的协同信息可能有助于提高推荐性能。因此,一种基于会话的偏好交互推荐被提出,它来自独立的输入邻域矩阵和输出邻域矩阵框架,包括2个并行模块:输入会话表示编码器(ISE)和输出会话表示编码器(OSE)。ISE通过GNN和并行协同注意力机制对具有输入信息的会话表示进行建模。OSE通过GNN和并行协同注意力机制对具有输出信息的会话表示进行建模。最后,引入一种融合门控机制来平衡ISE和OSE产生的会话表示的重要性。结果表明,在Yoochoose和Diginetica数据集上,提出的模型明显优于其他先进的方法。 展开更多
关键词 基于会话的推荐 协同注意力机制 邻域矩阵 偏好交互
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基于标签挖掘的个性化推荐算法 被引量:1
4
作者 时光洋 于万钧 陈颖 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第3期932-939,共8页
基于标签的推荐算法中存在两个主要缺陷,缺乏用户对于标签偏好值的量化,以及不同标签在用户使用中所占权重。为此提出一种从标签角度出发的个性化推荐算法。分析用户历史行为中使用过的标签,根据用户历史行为建立用户的标签兴趣模型,利... 基于标签的推荐算法中存在两个主要缺陷,缺乏用户对于标签偏好值的量化,以及不同标签在用户使用中所占权重。为此提出一种从标签角度出发的个性化推荐算法。分析用户历史行为中使用过的标签,根据用户历史行为建立用户的标签兴趣模型,利用标签兴趣模型计算用户对不同标签的偏好值;统计用户的历史评分记录,计算不同标签所占权重;将两者进行线性组合,得出用户对标签的兴趣度。利用余弦相似度,计算用户偏好相似度,将用户偏好相似度引入到矩阵分解模型中,进行项目评分预测和推荐。实验结果表明,在MovieLens数据集上,该算法相比于传统算法LFM和SVD++在RMSE上分别降低了5.00%和1.41%,在MAE上分别降低了5.07%和1.00%。 展开更多
关键词 推荐系统 标签 偏好相似度 矩阵分解 用户个性化推荐 协同过滤推荐算法 兴趣相似度
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An Evaluation of the Critical Success Factors in Sustainable Food Supply Chains in Developing Countries
5
作者 Muhammad Ahasan Habib Deen Islam Preyo +1 位作者 Muhammad Kamruzzaman Ahasan Md. Maruf Hossain 《World Journal of Engineering and Technology》 2024年第3期466-492,共27页
Food is one of the biggest industries in developed and underdeveloped countries. Supply chain sustainability is essential in established and emerging economies because of the rising acceptance of cost-based outsourcin... Food is one of the biggest industries in developed and underdeveloped countries. Supply chain sustainability is essential in established and emerging economies because of the rising acceptance of cost-based outsourcing and the growing technological, social, and environmental concerns. The food business faces serious sustainability and growth challenges in developing countries. A comprehensive analysis of the critical success factors (CSFs) influencing the performance outcome and the sustainable supply chain management (SSCM) process. A theoretical framework is established to explain how they are used to examine the organizational aspect of the food supply chain life cycle analysis. This study examined the CSFs and revealed the relationships between them using a methodology that included a review of literature, interpretative structural modeling (ISM), and cross-impact matrix multiplication applied in classification (MICMAC) tool analysis of soil liquefaction factors. The findings of this research demonstrate that the quality and safety of food are important factors and have a direct effect on other factors. To make sustainable food supply chain management more adequate, legislators, managers, and experts need to pay attention to this factor. In this work. It also shows that companies aiming to create a sustainable business model must make sustainability a fundamental tenet of their organization. Practitioners and managers may devise effective long-term plans for establishing a sustainable food supply chain utilizing the recommended methodology. 展开更多
关键词 Supply Chain Collaboration Interpretative Structural Modeling Cross-Impact matrix Multiplication SUSTAINABILITY Critical Success Factors Multi-Criteria Decision Making Technique for Order of preference by Similarity to Idea Solution
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基于循环神经网络的实时偏好感知兴趣点推荐
6
作者 李勇 韩志媛 安敬民 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第12期3772-3777,共6页
鉴于现有兴趣点推荐方法未能充分考虑用户实时偏好的影响,提出一种利用循环神经网络学习用户实时偏好嵌入的兴趣点推荐方法。为建模用户实时偏好,通过融合地理信息和时间信息学习用户实时状态嵌入。考虑历史签到信息对用户偏好决策的影... 鉴于现有兴趣点推荐方法未能充分考虑用户实时偏好的影响,提出一种利用循环神经网络学习用户实时偏好嵌入的兴趣点推荐方法。为建模用户实时偏好,通过融合地理信息和时间信息学习用户实时状态嵌入。考虑历史签到信息对用户偏好决策的影响,基于矩阵分解技术开发一种组合兴趣点类别信息和用户社会信息的用户偏好嵌入表示。联合用户实时需求向量和历史偏好向量,使用一种基于注意力机制的循环神经网络框架实现用户实时兴趣点偏好的预测。经大量实验验证了所提用户实时偏好预测模型的可行性,较其它现有流行的方法,查准率和查全率分别提高了8.7%和8.3%。 展开更多
关键词 兴趣点推荐 用户实时偏好 历史偏好 循环神经网络 矩阵分解 上下文信息 注意力机制
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基于虚拟最近邻矩阵的用户偏好数据挖掘仿真
7
作者 周燕 肖莉 《计算机仿真》 北大核心 2023年第11期516-520,共5页
为了准确挖掘用户偏好,提升数据挖掘效率,避免信息过载问题,提出基于虚拟最近邻矩阵的用户偏好数据挖掘方法。在考虑用户特征与用户偏好的条件下,采用协同过滤算法计算用户相似性,通过目标用户和邻近用户的相似性对目标项目展开预测评分... 为了准确挖掘用户偏好,提升数据挖掘效率,避免信息过载问题,提出基于虚拟最近邻矩阵的用户偏好数据挖掘方法。在考虑用户特征与用户偏好的条件下,采用协同过滤算法计算用户相似性,通过目标用户和邻近用户的相似性对目标项目展开预测评分,并按照从高到低的顺序对评分结果进行排序,构建虚拟最近邻矩阵,结合评分结果,获取用户偏好信息。以用户偏好预测结果为依据,通过K-means聚类与关联规则算法组建用户偏好挖掘模型,获取用户偏好数据。仿真结果表明,所提方法可以以较高的准确性和效率完成用户偏好数据挖掘,数据挖掘结果较为理想。 展开更多
关键词 协同过滤算法 用户偏好 数据挖掘 虚拟最近邻矩阵
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商业化历史街区外部空间界面特征的环境偏好分析 被引量:1
8
作者 刘晶 杜宏武 《建筑与文化》 2023年第5期134-136,共3页
商业化历史街区外部空间特征丰富,地域文化特色鲜明,是城市的公共活力空间,人们除了消费需求还有更高的社会文化需求——环境体验与地域文化感知,其中人群环境偏好能反映其社会活力和文化价值。结合三个典型案例调研和文献研究,以划分... 商业化历史街区外部空间特征丰富,地域文化特色鲜明,是城市的公共活力空间,人们除了消费需求还有更高的社会文化需求——环境体验与地域文化感知,其中人群环境偏好能反映其社会活力和文化价值。结合三个典型案例调研和文献研究,以划分建筑内外部空间的界面要素为自变量,从环境偏好矩阵中的连贯性、复杂性、易识别性和神秘性四个方面出发,结合环境体验和地域文化感知分析界面要素特征对环境偏好评价的影响路径,为提升历史街区的空间活力和社会价值、强化地域文化导向提供思路。 展开更多
关键词 历史街区 界面特征 偏好矩阵 环境体验 主观评价
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融合隐式信任与属性偏好的群组推荐算法
9
作者 边纪超 庞继芳 宋鹏 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期803-812,共10页
随着互联网和推荐系统的不断发展,推荐服务的对象由单一用户扩展为群组成员,获取并融合组内成员的偏好、提升群组推荐效果成为当前推荐领域研究的热点问题.利用用户提供的多属性评分矩阵,提出一种融合隐式信任与属性偏好的群组推荐算法... 随着互联网和推荐系统的不断发展,推荐服务的对象由单一用户扩展为群组成员,获取并融合组内成员的偏好、提升群组推荐效果成为当前推荐领域研究的热点问题.利用用户提供的多属性评分矩阵,提出一种融合隐式信任与属性偏好的群组推荐算法.首先,基于用户共同评分项目数和多属性评分相似度计算用户间的直接隐式信任,并利用信任传递机制获取用户间的间接信任,降低数据稀疏性.然后,通过计算用户各属性评分与总体评分间的距离来挖掘用户的属性偏好,在此基础上,利用注意力机制学习组内用户权重,将用户偏好聚合为群组偏好,进而结合深度学习框架对候选项目进行预测,生成最终的推荐列表.最后,四个数据集上的实验验证了提出的算法的有效性和可行性,实验结果表明,该算法的准确率、nDCG等评价指标明显优于对比算法. 展开更多
关键词 群组推荐 多属性评分矩阵 隐式信任 属性偏好 注意力机制
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融合标签和长短期兴趣的矩阵分解推荐算法 被引量:1
10
作者 姬璐 于万钧 陈颖 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第3期777-783,共7页
为提高用户兴趣挖掘的准确性,实现更加精准的用户个性化推荐,提出一种融合标签和长短期兴趣的矩阵分解推荐算法。利用用户使用各标签的次数和生命周期挖掘用户的长短期兴趣,计算用户标签偏好值;利用用户标签偏好值比较用户间的兴趣,获... 为提高用户兴趣挖掘的准确性,实现更加精准的用户个性化推荐,提出一种融合标签和长短期兴趣的矩阵分解推荐算法。利用用户使用各标签的次数和生命周期挖掘用户的长短期兴趣,计算用户标签偏好值;利用用户标签偏好值比较用户间的兴趣,获得更加精准的用户间兴趣相似度;将用户间兴趣相似度引入矩阵分解模型,预测项目评分并进行推荐。实验结果表明,该算法挖掘出的用户兴趣比其它推荐算法准确。 展开更多
关键词 用户个性化推荐 协同过滤推荐算法 矩阵分解 标签信息 长短期兴趣 用户标签偏好值 兴趣相似度
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碳配额交易约束下供应链决策问题研究
11
作者 任帅 《青海交通科技》 2023年第1期31-35,共5页
基于以往对碳约束下供应链决策的研究,以供应链上的单个供应商为决策者,并且更加细化地考虑到每个阶段的碳排放量,在假设市场需求受到销售价格和消费者的低碳偏好影响下,构建了碳约束下基于消费者偏好的生产商生产—库存利润模型。再采... 基于以往对碳约束下供应链决策的研究,以供应链上的单个供应商为决策者,并且更加细化地考虑到每个阶段的碳排放量,在假设市场需求受到销售价格和消费者的低碳偏好影响下,构建了碳约束下基于消费者偏好的生产商生产—库存利润模型。再采用Hessian矩阵求极值的方法进行求解,研究厂商在利润最优时的定价决策和生产决策,揭示了影响最优决策的影响因素。最后,根据算例分析的结果验证了模型的正确性,并给出了参数的灵敏度分析,进一步揭示了消费者的低碳偏好对厂商决策者的影响。 展开更多
关键词 碳约束 低碳偏好 定价决策 生产决策 HESSIAN矩阵
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面向用户偏好的个性化音乐智能推荐系统
12
作者 郭静菡 《自动化技术与应用》 2023年第10期108-112,共5页
针对当前个性化音乐智能推荐系统的用户满意度低问题,为此设计面向用户偏好的个性化音乐智能推荐系统。首先采集用户兴趣数据,采用知识本体构建用户个性化音乐兴趣模型,然后采用概率矩阵分解设计个性化音乐推荐算法,最后仿真实验测试系... 针对当前个性化音乐智能推荐系统的用户满意度低问题,为此设计面向用户偏好的个性化音乐智能推荐系统。首先采集用户兴趣数据,采用知识本体构建用户个性化音乐兴趣模型,然后采用概率矩阵分解设计个性化音乐推荐算法,最后仿真实验测试系统性能。测试结果表明,系统推荐准确度较高,兴趣吻合度最高可达98.632%,情景吻合度最高可达99.250%,提升了下载与收藏平均精度,实时更新和推荐时延短,实时更新时延低于2000 ms;实时推荐时延低于600 ms,系统的推荐性能与运行性能都很好。 展开更多
关键词 用户偏好 个性化音乐 用户潜在特征矩阵 智能推荐系统
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群决策中两类偏好信息——AHP判断矩阵和模糊偏好关系矩阵的一致化方法 被引量:44
13
作者 肖四汉 樊治平 王梦光 《系统工程学报》 CSCD 2002年第1期82-86,共5页
在有限方案的群决策问题中 ,如何统一具有不同形式的偏好信息是一个新的研究课题 .本文针对群决策中决策者给出关于方案的两类偏好信息—— AHP判断矩阵和模糊偏好关系矩阵 ,通过构造转换函数 ,给出关于这两类偏好信息的一致化方法 ,这... 在有限方案的群决策问题中 ,如何统一具有不同形式的偏好信息是一个新的研究课题 .本文针对群决策中决策者给出关于方案的两类偏好信息—— AHP判断矩阵和模糊偏好关系矩阵 ,通过构造转换函数 ,给出关于这两类偏好信息的一致化方法 ,这为进一步研究群决策中不同形式偏好信息的集成方法和方案排序打下了坚实的基础 . 展开更多
关键词 群决策 AHP 判断矩阵 模糊偏好关系矩阵 转换函数 一致化
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基于用户偏好的矩阵分解推荐算法 被引量:16
14
作者 刘慧婷 陈艳 肖慧慧 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第A02期118-121,共4页
为提高推荐精确度,提出了一种基于用户偏好的矩阵分解推荐算法(USPMF)。综合考虑通过对用户之间的相似性、用户与项目之间的信息的分析,同时考虑数据量大引起的时间和空间复杂度高的问题,引入了矩阵分解方式。USPMF算法以优化损失函数... 为提高推荐精确度,提出了一种基于用户偏好的矩阵分解推荐算法(USPMF)。综合考虑通过对用户之间的相似性、用户与项目之间的信息的分析,同时考虑数据量大引起的时间和空间复杂度高的问题,引入了矩阵分解方式。USPMF算法以优化损失函数为目标,在达到全局最优的同时,提高预测的准确度。将USPMF算法与正则化矩阵分解算法、基于用户的协同过滤推荐算法进行了比较,在真实的数据集上的实验结果表明,USPMF算法在预测准确性上有显著提高,平均绝对误差(MAE)分别降低了13.70%、1.17%,均方根误差(RMSE)分别降低了15.07%、1.03%。 展开更多
关键词 矩阵分解 用户偏好 正则化 协同过滤 个性化推荐
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基于评分矩阵填充与用户兴趣的协同过滤推荐算法 被引量:37
15
作者 韩亚楠 曹菡 刘亮亮 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期36-40,共5页
针对传统协同过滤推荐算法评分矩阵稀疏和推荐精度不高的问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。通过用户属性偏好和项目流行度计算用户对项目的偏好度,结合用户平均评分对评分矩阵中未评分项目进行填充。考虑到用户兴趣随时间的变化,... 针对传统协同过滤推荐算法评分矩阵稀疏和推荐精度不高的问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。通过用户属性偏好和项目流行度计算用户对项目的偏好度,结合用户平均评分对评分矩阵中未评分项目进行填充。考虑到用户兴趣随时间的变化,将基于时间的兴趣度权重函数和偏好度引入到项目相似度计算和推荐过程中,确定项目最近邻集合,从而实现最优推荐。实验结果表明,与传统协同过滤推荐算法相比,该算法较准确地反映了用户的兴趣变化趋势,并且在有效解决评分矩阵稀疏问题的同时提高了推荐准确率。 展开更多
关键词 协同过滤 用户兴趣 用户偏好度 项目流行度 矩阵填充
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模糊偏好条件下多目标群决策的方法 被引量:9
16
作者 周文坤 武振业 刘家诚 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第3期232-234,共3页
决策环境下更多的状况是偏好模糊的和多目标的。将两种比较复杂的条件转化成简单明晰的决策结果一直是研究的课题 ,而且这方面的理论尚不完善。在此基础上 ,研究了模糊偏好条件下一致矩阵的性质 ,证明了模糊一致矩阵与模糊互补矩阵等价... 决策环境下更多的状况是偏好模糊的和多目标的。将两种比较复杂的条件转化成简单明晰的决策结果一直是研究的课题 ,而且这方面的理论尚不完善。在此基础上 ,研究了模糊偏好条件下一致矩阵的性质 ,证明了模糊一致矩阵与模糊互补矩阵等价的充要条件 ,并以此作为构造模糊一致矩阵的理论基础 ,进一步提出了模糊偏好条件下多目标群决策的一种方法 。 展开更多
关键词 决策论 多目标 模糊偏好 模糊互补矩阵 模糊一致矩阵
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群决策中两类偏好信息集成的目标规划模型 被引量:9
17
作者 肖四汉 樊治平 王梦光 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第4期453-455,共3页
带有不同偏好信息形式的群决策问题是一个重要的研究方向·根据多个决策者给出关于方案的两类偏好信息Fuzzy偏好关系矩阵和AHP判断矩阵 ,建立了一个能够集成这两类偏好信息的线性目标规划模型 ,通过求解这个模型可以直接得到每个方... 带有不同偏好信息形式的群决策问题是一个重要的研究方向·根据多个决策者给出关于方案的两类偏好信息Fuzzy偏好关系矩阵和AHP判断矩阵 ,建立了一个能够集成这两类偏好信息的线性目标规划模型 ,通过求解这个模型可以直接得到每个方案的参考排序值 ,并使方案的排序结果最大程度地反映了每个决策者的偏好·最后给出了一个算例· 展开更多
关键词 群决策 AHP 判断矩阵 目标规划 偏好信息
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协同设计中的模糊冲突消解方法 被引量:5
18
作者 孙博 张荣国 +1 位作者 王艳艳 王蓉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第3期84-86,93,共4页
针对协同设计中方案层次冲突,提出了一种模糊冲突消解方法,首先采用了模糊关系的概念对冲突的产生进行了数学描述,并对冲突的原因进行了数学解释,根据模糊数学中相似优先比来建立设计方案与单个最优方案间的模糊关系矩阵,通过取适当的... 针对协同设计中方案层次冲突,提出了一种模糊冲突消解方法,首先采用了模糊关系的概念对冲突的产生进行了数学描述,并对冲突的原因进行了数学解释,根据模糊数学中相似优先比来建立设计方案与单个最优方案间的模糊关系矩阵,通过取适当的λ水平截集找出与个体最优方案最接近的整体最优方案,从而在满足整体性能前提下,达到个体方案之间冲突最小的目的。最后应用减速器型谱系列技术指标,说明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 协同设计 冲突消解 模糊择优 模糊关系矩阵
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语言判断矩阵的满意一致性判定方法 被引量:5
19
作者 唐燕武 陈华友 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期621-624,共4页
文章研究了语言判断矩阵的满意一致性及方案排序问题,在给出语言判断矩阵及其满意一致性概念的基础上,提出语言判断矩阵的导出矩阵和偏好关系矩阵的概念,由此建立语言判断矩阵满意一致性的判定方法,依据所给出的判定方法,得出关于语言... 文章研究了语言判断矩阵的满意一致性及方案排序问题,在给出语言判断矩阵及其满意一致性概念的基础上,提出语言判断矩阵的导出矩阵和偏好关系矩阵的概念,由此建立语言判断矩阵满意一致性的判定方法,依据所给出的判定方法,得出关于语言判断矩阵的方案优劣的排序方法,最后通过算例说明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 语言判断矩阵 偏好关系矩阵 满意一致性 导出矩阵
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基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法 被引量:19
20
作者 李聪 梁昌勇 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2008年第6期884-890,共7页
传统的协同过滤推荐算法面临用户评分数据稀疏性和冷启动问题的挑战。针对上述问题,提出了基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法,首先采用奇异值分解(SVD)对用户一项目评分矩阵降维得到目标用户的初始邻居用户集,生成新的用户一... 传统的协同过滤推荐算法面临用户评分数据稀疏性和冷启动问题的挑战。针对上述问题,提出了基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法,首先采用奇异值分解(SVD)对用户一项目评分矩阵降维得到目标用户的初始邻居用户集,生成新的用户一项目评分矩阵;然后将用户评分映射到相应的项目属性值上,生成每个用户的属性值偏好矩阵,并基于属性值偏好矩阵进行用户相似性度量,从而缓解了评分数据稀疏性;将新项目的属性值与用户的属性值偏好矩阵进行匹配,从而找出匹配度最高的前Ⅳ个用户作为新项目的推荐受众。实验结果表明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 协同过滤 推荐算法 属性值偏好矩阵 电子商务
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