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基于上下文偏好的Web数据库查询结果Top-K排序方法
被引量:
6
1
作者
孟祥福
马宗民
+2 位作者
李昕
张霄雁
王星
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第9期1986-1998,共13页
为了解决Web数据库多查询结果的问题,该文提出了一种基于上下文偏好的查询结果top-k排序方法,首先提出了一种带偏好程度的上下文偏好模型:i_1>i_2,d|X,表示在上下文条件X下,项i_1与i_2相比,用户偏好项i_1的程度为d(0.5≤d≤1),带偏...
为了解决Web数据库多查询结果的问题,该文提出了一种基于上下文偏好的查询结果top-k排序方法,首先提出了一种带偏好程度的上下文偏好模型:i_1>i_2,d|X,表示在上下文条件X下,项i_1与i_2相比,用户偏好项i_1的程度为d(0.5≤d≤1),带偏好程度的上下文偏好通过在查询历史中使用关联规则挖掘获得.基于上下文偏好,提出了一种查询结果top-k排序方法,给出了相应的元组排列创建、聚类和top-k排序算法.实验结果表明,提出的上下文偏好模型具有较强的偏好表达能力,top-k排序方法能够较好地满足用户需求和偏好并且具有较高的执行效率.
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关键词
WEB数据库
上下文偏好
元组聚类
top-k排序
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职称材料
一种上下文移动用户偏好自适应学习方法
被引量:
11
2
作者
史艳翠
孟祥武
+1 位作者
张玉洁
王立才
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第10期2533-2549,共17页
针对移动网络对个性化移动网络服务系统的性能提出了更高的要求,但现有研究难以自适应地修改上下文移动用户偏好以为移动用户提供实时、准确的个性化移动网络服务的问题,提出了一种上下文移动用户偏好自适应学习方法,在保证精确度的基...
针对移动网络对个性化移动网络服务系统的性能提出了更高的要求,但现有研究难以自适应地修改上下文移动用户偏好以为移动用户提供实时、准确的个性化移动网络服务的问题,提出了一种上下文移动用户偏好自适应学习方法,在保证精确度的基础上缩短了学习的响应时间.首先,通过分析移动用户行为日志来判断移动用户行为是否受上下文影响,并在此基础上判断移动用户行为是否发生变化.然后,根据判断结果对上下文移动用户偏好进行修正.在对发生变化的上下文移动用户偏好进行学习时,将上下文引入到最小二乘支持向量机中,进一步提出了基于上下文最小二乘支持向量机(C-LSSVM)的上下文移动用户偏好学习方法.最后,实验结果表明,当综合考虑精确度和响应时间两方面因素时,所提出的方法优于其他学习方法,并且可应用于个性化移动网络服务系统中.
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关键词
移动网络
偏好
学习
上下文
移动用户
偏好
上下文
最小二乘支持向量机
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职称材料
基于信任系统的条件偏好协同度量框架
被引量:
1
3
作者
余航
魏炜
+1 位作者
谭征
刘惊雷
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第4期74-84,共11页
为了减少偏好度量过程中的人为干预,同时提高偏好度量算法的效率和准确性,提出一种基于信任系统的偏好协同度量框架。首先,提出了规则间的距离和规则集的内部距离等概念来具体化规则之间的关系。在此基础上,提出了基于规则集平均内部距...
为了减少偏好度量过程中的人为干预,同时提高偏好度量算法的效率和准确性,提出一种基于信任系统的偏好协同度量框架。首先,提出了规则间的距离和规则集的内部距离等概念来具体化规则之间的关系。在此基础上,提出了基于规则集平均内部距离的规则集聚合算法PRA,旨在保证损失最少信息的情况下筛选出最具代表性的全体用户的共同偏好,即共识偏好。之后,提出Common belief的概念和一种改进的信任系统,使用共识偏好作为信任系统的证据,在考虑用户一致性的同时还允许用户保留个性化信息。在信任系统下,提出了基于信任系统的有趣度度量标准,并量化了偏好的信任度和偏离度,用于描述用户偏好和信任系统的一致或相悖程度,并将用户偏好分为泛化偏好或个性化偏好,最终依据信任度和偏离度得出有趣度,从而找出最有趣的规则。在计算有趣度的过程中,提出了一个可以使用不同信任度公式来计算有趣度的可扩展的计算框架。为了进一步验证度量框架的准确性和有效性,以加权的余弦相似度公式和相关系数公式为例,提出了IMCos算法和IMCov算法。实验结果表明,信任度和偏离度有效地反映了偏好的不同特征,并且与两种最新的算法CONTENUM和TKO相比,度量框架发现的Top-K规则在召回率、准确率和F1-Measure等指标上均更优。
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关键词
数据挖掘
上下文偏好
共识
偏好
规则集聚合
信任系统
有趣度度量
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职称材料
题名
基于上下文偏好的Web数据库查询结果Top-K排序方法
被引量:
6
1
作者
孟祥福
马宗民
李昕
张霄雁
王星
机构
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
东北大学信息科学与工程学院
辽宁工业大学计算中心
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第9期1986-1998,共13页
基金
国家青年科学基金(61003162)
辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划(LJQ2013038)
辽宁省自然科学基金(2013020028)资助~~
文摘
为了解决Web数据库多查询结果的问题,该文提出了一种基于上下文偏好的查询结果top-k排序方法,首先提出了一种带偏好程度的上下文偏好模型:i_1>i_2,d|X,表示在上下文条件X下,项i_1与i_2相比,用户偏好项i_1的程度为d(0.5≤d≤1),带偏好程度的上下文偏好通过在查询历史中使用关联规则挖掘获得.基于上下文偏好,提出了一种查询结果top-k排序方法,给出了相应的元组排列创建、聚类和top-k排序算法.实验结果表明,提出的上下文偏好模型具有较强的偏好表达能力,top-k排序方法能够较好地满足用户需求和偏好并且具有较高的执行效率.
关键词
WEB数据库
上下文偏好
元组聚类
top-k排序
Keywords
Web database
contextual preference
clustering
top-k ranking
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
一种上下文移动用户偏好自适应学习方法
被引量:
11
2
作者
史艳翠
孟祥武
张玉洁
王立才
机构
智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学)
北京邮电大学计算机学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第10期2533-2549,共17页
基金
国家自然科学基金(60872051)
中央高校基础研究基金(2009RC0203)
北京市教育委员会共建项目专项资助
文摘
针对移动网络对个性化移动网络服务系统的性能提出了更高的要求,但现有研究难以自适应地修改上下文移动用户偏好以为移动用户提供实时、准确的个性化移动网络服务的问题,提出了一种上下文移动用户偏好自适应学习方法,在保证精确度的基础上缩短了学习的响应时间.首先,通过分析移动用户行为日志来判断移动用户行为是否受上下文影响,并在此基础上判断移动用户行为是否发生变化.然后,根据判断结果对上下文移动用户偏好进行修正.在对发生变化的上下文移动用户偏好进行学习时,将上下文引入到最小二乘支持向量机中,进一步提出了基于上下文最小二乘支持向量机(C-LSSVM)的上下文移动用户偏好学习方法.最后,实验结果表明,当综合考虑精确度和响应时间两方面因素时,所提出的方法优于其他学习方法,并且可应用于个性化移动网络服务系统中.
关键词
移动网络
偏好
学习
上下文
移动用户
偏好
上下文
最小二乘支持向量机
Keywords
mobile network
preference learning
contextual mobile user preferences
C-LSSVM
分类号
TP273.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于信任系统的条件偏好协同度量框架
被引量:
1
3
作者
余航
魏炜
谭征
刘惊雷
机构
烟台大学计算机与控制工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第4期74-84,共11页
基金
国家自然科学基金(61572419,61773331,61703360)
山东省高校科学技术计划项目(J17K091)。
文摘
为了减少偏好度量过程中的人为干预,同时提高偏好度量算法的效率和准确性,提出一种基于信任系统的偏好协同度量框架。首先,提出了规则间的距离和规则集的内部距离等概念来具体化规则之间的关系。在此基础上,提出了基于规则集平均内部距离的规则集聚合算法PRA,旨在保证损失最少信息的情况下筛选出最具代表性的全体用户的共同偏好,即共识偏好。之后,提出Common belief的概念和一种改进的信任系统,使用共识偏好作为信任系统的证据,在考虑用户一致性的同时还允许用户保留个性化信息。在信任系统下,提出了基于信任系统的有趣度度量标准,并量化了偏好的信任度和偏离度,用于描述用户偏好和信任系统的一致或相悖程度,并将用户偏好分为泛化偏好或个性化偏好,最终依据信任度和偏离度得出有趣度,从而找出最有趣的规则。在计算有趣度的过程中,提出了一个可以使用不同信任度公式来计算有趣度的可扩展的计算框架。为了进一步验证度量框架的准确性和有效性,以加权的余弦相似度公式和相关系数公式为例,提出了IMCos算法和IMCov算法。实验结果表明,信任度和偏离度有效地反映了偏好的不同特征,并且与两种最新的算法CONTENUM和TKO相比,度量框架发现的Top-K规则在召回率、准确率和F1-Measure等指标上均更优。
关键词
数据挖掘
上下文偏好
共识
偏好
规则集聚合
信任系统
有趣度度量
Keywords
Data mining
Contextual preference
Common preference
Ruleset aggregation
Belief system
Interestingness measure
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于上下文偏好的Web数据库查询结果Top-K排序方法
孟祥福
马宗民
李昕
张霄雁
王星
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2014
6
下载PDF
职称材料
2
一种上下文移动用户偏好自适应学习方法
史艳翠
孟祥武
张玉洁
王立才
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2012
11
下载PDF
职称材料
3
基于信任系统的条件偏好协同度量框架
余航
魏炜
谭征
刘惊雷
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
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