基于局部全局相似度的SVD的协同过滤算法

针对目前协同过滤普存的稀疏和冷启动问题,提出基于局部全局相似度的奇异值分解的协同过滤算法。基于局部和全局相似度对原始"用户-条目"打分矩阵进行预处理,利用奇异值分解的方法处理该预测矩阵,用预测的结果获得活跃用户的邻居,采用基于邻居的Pearson相关系数得到最终提供给用户的预测值。在公共数据集MovieLens100K上的实验结果表明,该算法能提高推荐精准度,一定程度上缓解稀疏和冷启动问题。

基于全局相似度的在线资源个性化推荐算法研究

为了提高个性化推荐的准确度,提出一种基于全局相似度的在线资源个性化推荐算法.首先分别基于用户和在线资源对其各自相似性进行计算,运用K-means聚类方法根据对用户偏好和在线资源属性及评分的相似性计算结果对其进行划簇,实现用户与在线资源聚类划分,以此实现精准的个性化在线资源推送.实验结果显示,本文方法推荐的最小平均绝对误差为0.77,查准率随着数据覆盖率的增加可达到60%以上,推荐耗时基本稳定在20 s以内.在推荐准确度、查全率以及效率方面均有良好表现.

基于全局相似度的社交网络个性化推荐算法

针对经典社交网络推荐算法忽略项目相似度信息的问题,提出一种改进的社交网络个性化推荐算法。挖掘项目之间的全局项目相似度信息,分析社交网络用户之间信任值的可靠度,并将两者融合在一种模型中,实现对用户的个性化推荐。在Filmtrust数据集与Ciao数据集上的实验结果表明,与PMF、SocialMF和SoRec算法相比,该算法能够提高推荐准确性,降低在冷启动问题上的推荐误差。

案例推理技术在环境群体性事件应急决策中的应用研究

将案例推理技术引入到环境群体性事件的应急决策中,在分析了环境群体性事件案例特征的基础上,设计了基于概念树—本体模型—事件元模型三层架构的环境群体性事件案例的通用描述与存储模式;在检索算法上,为了克服传统最近相邻算法中属性值缺失的问题,提出了结构相似度的概念,并根据这一概念提出全局相似度算法;最后开发了基于案例推理技术的环境群体性事件应急辅助决策模型的原型系统,并通过实例验证了该模型的实用性。

基于案例推理的铁路枢纽站应急预案管理

针对铁路枢纽站在应急决策方面存在的不足,提出一种新的基于案例推理方法的应急预案管理模型。以XML技术进行案例表示和建立案例库,给出应急预案的分类管理方法,构建案例特征属性的层次结构。采用层次分析法确定紧急事件预案特征属性的权重,运用全局相似度算法对已有应急案例进行检索与匹配。实例证明该方法能有效提高枢纽站应急决策效率,实现预案管理的信息化和智能化。

基于最近邻用户动态重排序的协同过滤方法

在传统协同推荐方法中,相似性的度量是整个方法的核心.在数据稀疏情况下,现有相似度计算方法仅使用历史评分数据,难以准确反映用户之间的相似程度;相关改进方法在考虑用户共同评分数量对相似度的影响时,引入的重叠度参数需要手动调整,限制了方法实用性.针对上述问题,本文提出一种基于最近邻用户重排序(DRNN)的相似度方法,充分利用项目类别信息,根据不同的目标项目动态调整邻居集内用户权重,能更准确地刻画用户之间的相似性;并提出修正的重叠度因子弥补现有方法中手动调整参数的不足,增强了方法实用性.实验结果表明,该方法可以明显提升预测结果的准确性.

基于预案的潜射巡航导弹对陆攻击任务规划研究

针对潜射巡航导弹对陆攻击任务规划问题,将案例推理方法应用于导弹任务规划过程,提出了基于预案的潜射巡航导弹对陆攻击任务规划方法。分析了潜射巡航导弹对陆攻击任务规划预案的生成流程与表示方法;研究了任务规划预案相似性度量计算方法,用全局相似度衡量预案情景特征与当前作战态势的符合程度;根据案例推理原理,设计了基于预案的潜射巡航导弹对陆攻击任务规划流程,仿真实验结果表明该方法有效可行。