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基于非线性特征和Cauchy加权M-估计量的鲁棒推荐算法 被引量:5
1
作者 张付志 孙双侠 伊华伟 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1453-1469,共17页
协同推荐系统作为一种重要的个性化服务模式,在电子商务站点中的应用越来越广泛.然而,各种恶意欺骗和虚假反馈已制约了其应有效能的发挥.如何有效识别和抵御托攻击,确保系统推荐的可信性,是推荐系统研究面临的一大挑战.为了确保推荐的... 协同推荐系统作为一种重要的个性化服务模式,在电子商务站点中的应用越来越广泛.然而,各种恶意欺骗和虚假反馈已制约了其应有效能的发挥.如何有效识别和抵御托攻击,确保系统推荐的可信性,是推荐系统研究面临的一大挑战.为了确保推荐的可信性,人们提出了各种基于矩阵分解的鲁棒协同推荐算法.但是这些推荐算法在面对托攻击时不仅精度损失大,而且鲁棒性较差.为此,该文提出一种基于非线性特征和Cauchy加权M-估计量的鲁棒推荐算法.首先,采用核主成分分析方法提取用户评分矩阵的非线性特征,以充分挖掘推荐系统中用户(或项目)之间的内在关联,最大限度地保留用户和项目的特征信息,提高推荐精度和鲁棒性;然后,引入鲁棒统计中的Cauchy加权M-估计量,并联合矩阵分解模型对用户和项目特征矩阵进行鲁棒参数估计,以限制攻击概貌对参数估计过程产生的影响;最后,设计相应的鲁棒协同推荐算法,并在MovieLens和Netflix数据集上对算法的有效性进行评价.实验结果表明:该文算法在推荐精度和鲁棒性方面明显优于现有的鲁棒推荐算法. 展开更多
关键词 托攻击 鲁棒推荐算法 核函数 Cauchy加权M-估计量 矩阵分解 协同推荐系统 人工智能
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利用加权对称估计量对季节性时间序列的单位根检验(英文) 被引量:1
2
作者 金兰 朴宪镇 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2001年第1期59-66,共8页
本文提出对季节性时间序列利用加权对称估计量的单位根检验,导出相应统计量的极限分布.用MonteCarlo方法计算经验百分位数及检验势,并对最小平方估计量,简单对称估计量和加权对称估计量的经验检验势作了比较.
关键词 平稳性 单位根检验 季节性时间序列 加权对称估计量
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加权N-W核估计量的渐近正态性研究
3
作者 张颖 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第2期30-33,共4页
文章利用改进了的N-W核估计量—加权N-W核估计量来估计回归函数,在给定的条件下,证明了加权N-W核估计量的渐近正态性,并通过模拟研究得出,利用非参数核估计法估计回归函数时,加权N-W核估计量要优于N-W核估计量。
关键词 N-W核估计量 加权N-W核估计量 回归函数 渐近正态
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季节模型参数估计量的经验偏差和均方误差(英文) 被引量:1
4
作者 金兰 柳京爱 马福顺 《延边大学学报(自然科学版)》 CAS 2000年第4期235-238,共4页
由MonteCarlo研究得到季节模型参数的通常的最小方差估计量、简单对称估计量和加权对称估计量的经验偏差和均方误差以及最小方差估计量对简单对称估计量和加权对称估计量的比率 .结果表明对非平稳序列最小方差估计量比其它两个估计量更... 由MonteCarlo研究得到季节模型参数的通常的最小方差估计量、简单对称估计量和加权对称估计量的经验偏差和均方误差以及最小方差估计量对简单对称估计量和加权对称估计量的比率 .结果表明对非平稳序列最小方差估计量比其它两个估计量更有效且较小季节值的有效性也较小 ,但当平稳序列参数的绝对值接近 1时 ,加权对称估计量和简单对称估计量比最小方差估计量更有效且较大季节值的有效性也较大 . 展开更多
关键词 均方误差 有效性 经验偏差 季节模型参数 最小方差估计量 简单对称估计量 加权对称估计量
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变系数线性结构关系EV模型中参数β〔t0〕的加权M估计的渐近正态性 被引量:3
5
作者 欧阳光 《湘南学院学报》 2012年第5期14-18,共5页
考虑变系数多维线性结构关系EV模型y=xTβ〔t〕,Y=y+ε,X=x+u,利用一般的函数ρ〔·〕.构造了参数β〔t〕=β1〔t〕,β2〔t〕,…,βp〔t〕T〕在t=t0处的参数β〔t0〕的估计量β^n〔t0〕,并证明它具有渐近正态性.
关键词 变系数线性结构关系EV模型 加权M估计量 渐近正态性
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一类EV模型中参数σ~2的加权M估计的渐近正态性 被引量:1
6
作者 欧阳光 《湘南学院学报》 2013年第2期7-9,13,共4页
考虑变系数多维线性结构关系EV模型y=xTβ(t),Y=y+ε,X=x+u,利用文[4]构造的参数β(t)在t=t0处的参数β(t0)的估计量βn(t0)构造参数σ2的估计量σn2,并证明它具有渐近正态性.
关键词 变系数 线性结构 EV模型 加权M估计量 渐近正态性
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EV模型中参数的加权弦估计及其极限性质 被引量:1
7
作者 张文强 李开灿 《湖北师范大学学报(自然科学版)》 2019年第1期46-53,共8页
在同时考虑自变量和因变量的测量误差的情况下,研究了变系数线性EV模型中参数的加权弦估计量.并且在较弱的条件下,证明了加权弦估计量具有强收敛和依分布收敛于标准正态分布的极限性质.
关键词 线性结构 EV模型 加权估计量 极限性质
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基于动态收缩法的大维协方差阵的估计及其应用 被引量:1
8
作者 刘丽萍 何文宇 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2017年第10期26-29,共4页
文章将单因子协方差阵和样本协方差阵相结合,通过对它们进行最优加权平均,提出了新的协方差阵估计方法——动态加权收缩估计量(DWS)。该估计量一方面通过选择最优的权重来平衡协方差阵估计的偏差和误差;另一方面估计的是大维数据的动态... 文章将单因子协方差阵和样本协方差阵相结合,通过对它们进行最优加权平均,提出了新的协方差阵估计方法——动态加权收缩估计量(DWS)。该估计量一方面通过选择最优的权重来平衡协方差阵估计的偏差和误差;另一方面估计的是大维数据的动态协方差阵,在估计过程中考虑了前期信息的影响。通过模拟和实证研究发现:较传统的协方差阵估计方法而言,DWS估计量明显提高了大维协方差阵的估计效率;并且将其应用在投资组合时,投资者获得了更高的收益和经济福利。 展开更多
关键词 大维协方差阵 动态加权收缩估计量 投资组合
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农村抽样调查样本轮换率的确定 被引量:1
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作者 俞纯权 贾应贤 《山东经济》 2005年第3期27-30,86,共5页
本文研究农村抽样调查样本轮换问题,给出样本轮换下的估计量,研究确定样本轮换率的方法并给出村和农户两级样本轮换率。
关键词 农村 加权估计量 最优样本轮换率 户样本轮换率
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A weighted Wilcoxon estimate for the covariate-specific ROC curve
10
作者 ZHANG QingZhao DUAN XiaoGang ZHOU XiaoHua 《Science China Mathematics》 SCIE CSCD 2017年第9期1705-1716,共12页
The covariate-specific receiver operating characteristic(ROC) curve is an important tool for evaluating the classification accuracy of a diagnostic test when it is associated with certain covariates. In this paper,a w... The covariate-specific receiver operating characteristic(ROC) curve is an important tool for evaluating the classification accuracy of a diagnostic test when it is associated with certain covariates. In this paper,a weighted Wilcoxon estimator is constructed for estimating this curve under the framework of location-scale model for the test result. The asymptotic normality is established, both for the regression parameter estimator and the estimator for the covariate-specific ROC curve at a fixed false positive point. Simulation results show that the Wilcoxon estimator compares favorably to its main competitors in terms of the standard error, especially when outliers exist in the covariates. As an illustration, the new procedure is applied to the dementia data from the national Alzheimer's coordinating center. 展开更多
关键词 COVARIATES location-scale model receiver operating characteristic curve Wilcoxon method
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