基于改进型启发式相似度模型的协同过滤推荐方法

为提高协同过滤推荐方法的准确性和有效性,提出一种基于改进型启发式相似度模型的协同过滤推荐方法 PSJ。该方法考虑了用户评分差值、用户全局评分偏好和用户共同评分物品数三个因素。PSJ方法的Proximity因子使用指数函数反映用户评分差值对用户相似度的影响,这样也可避免零除问题;将NHSM方法中的Significance因子和URP因子合并成PSJ方法的Significance因子,这使得PSJ方法的计算复杂度低于NHSM方法;而且为了提高在数据稀疏情况下的推荐效果,PSJ方法同时考虑了用户间的评分差值和用户全局评分两个因素。实验采用Top-k推荐中的查准率和查全率作为衡量标准。实验结果表明,当推荐物品数大于20时,与NHSM、杰卡尔德算法、自适应余弦相似度(ACOS)算法、杰卡尔德均方差(JMSD)算法和皮尔逊相关系数算法(SPCC)相比,PSJ方法的查准率与查全率均有提升。

模块度优化启发式算法应用

模块度优化的启发式快速算法常常用来检测复杂网络中的社团结构。较之其余的社团检测方法,该算法在计算时间上更具优势,而且用模块度衡量发现检测社团的质量很高。运用模块度优化启发式算法划分空手道俱乐部网络、大学足球俱乐部网络和区域贸易网络等,并对其结构和功能做出一定的分析。特别地,针对贸易网络中自由贸易区往往表现为一个社团的特点,以221个国家或地区为研究对象,对贸易协定与地域之间的关系做了大量的实证研究。首先,从世贸组织网站上采集了区域贸易协定中国家之间贸易的数据;其次,通过模块度启发式算法进行社团划分,共得出7个主要的贸易区,其中欧盟自由贸易区的社团表现极为明显;最后,从社团结构的表现形式推断实际区域间的贸易情况。

启发式回溯算法求解约束满足问题

针对一个典型的具有可变取值域的随机约束满足问题,提出了利用度启发式策略和最少约束值启发式策略来选择变量进行赋值的不完备回溯算法。该算法首先通过度启发式来确定待赋值变量的顺序,然后利用最少约束值启发式对选择的变量进行赋值,最后在有限时间内通过回溯得到变量的一组取值。用此算法对由RB模型生成的随机实例进行求解,实验结果表明,与经典的回溯算法相比,该算法具有显著的优越性。在控制参数(即约束紧度)进入相变区域时,该算法能在较短的时间内有效地找到实例的解。