改进转移概率矩阵的三维交互式跟踪模型算法

由于现有的简单的转移概率矩阵会导致跟踪精度不高,复杂的转移概率矩阵会导致跟踪时间过长,难以满足三维空间中机动目标跟踪要求。针对转移概率矩阵的设计问题,从机理分析入手,提出了一种基于隶属度函数的模型转移概率矩阵设计方法,并对三维交互式多模型算法进行了改进完善。仿真结果表明,依据隶属度函数修正转移概率矩阵的方法有效提高了三维机动目标的跟踪精度。

基于灰度概率矩阵的视觉密码方案

针对概率型视觉密码所恢复的灰度图像存在灰度表现力不强的问题,本文提出了一种基于灰度概率矩阵的设计方案,生成了能够呈现多种灰度的共享份,以提高恢复效果.首先,以提高分享策略集合的整体差异性和灰度识别率为目标,依据视觉密码的对比性条件和安全性条件建立约束方程组,建立了目标优化模型.在此基础上,利用序列二次规划算法求解该目标优化模型得到优化后的灰度概率矩阵,并设计了秘密分享算法.实验结果表明,本文方案适用于(k,n)门限存取结构,恢复图像具有灰度失真程度低、表现力强的特点,在传统和新型图像质量评价指标上的表现,较同类方案均有所提升.

融合概率矩阵分解与ER规则的群组推荐方法

群组推荐需要同时考虑一组内所有成员的偏好,通过融合成员偏好进而向群组推荐项目。现有的对于组推荐方法的研究中大多都将相同的权重分配给群组中所有用户,而未考虑在现实生活中不同组成员的重要性和可靠性应不同。针对该问题,提出一种新的融合概率矩阵分解与证据推理(evidence reasoning,ER)规则的群组推荐方法(FPMF-ER),以改进群组推荐中个体预测和偏好融合的过程。联合用户关系信息对经典概率矩阵分解加以改进,以获取更为完整、精准的个人预测评分;在组成员偏好融合的过程中引入ER规则,根据组成员的权重和可靠性识别群组成员的影响力,使偏好融合更为合理、准确。为了验证该方法的有效性,在Book-Crossing数据集上进行了对比实验,实验结果表明,相较于最优的基准模型,FPMF-ER的推荐结果准确性和用户满意度分别至少提高了2.55%和2.06%。

基于社交信任的概率矩阵因子分解推荐算法

针对评分矩阵和信任矩阵的稀疏性以及推荐精度不高等问题,提出基于社交信任的概率矩阵因子分解推荐算法PMFTrustSVD。该文采用概率矩阵分解算法对信任矩阵进行分解,分别获得用户作为信任者和被信任者的潜在社交偏好;根据用户在作为信任者或被信任者时的偏好不同,将TrustSVD算法中的无向信任矩阵修正为有向矩阵;融合两种算法来预测用户的评分矩阵。在FilmTrust数据集上实验结果表明,该算法优于现有基准算法,能有效缓解用户信任矩阵稀疏的问题并提高推荐精度。

概率向量和概率矩阵的性质

提出概率向量与概率矩阵的概念，并对概率向量和概率矩阵的性质进行了讨论。

基于联合概率矩阵分解的上下文广告推荐算法

上下文广告与用户兴趣及网页内容相匹配,可增强用户体验并提高广告点击率.而广告收益与广告点击率直接相关,准确预测广告点击率是提高上下文广告收益的关键.目前,上下文广告推荐面临如下问题:(1)网页数量及用户数量规模很大;(2)历史广告点击数据十分稀疏,导致点击率预测准确率低.针对上述问题,提出一种基于联合概率矩阵分解的因子模型AdRec,它结合用户、广告和网页三者信息进行广告推荐,以解决数据稀疏时点击率预测准确率低的问题.算法复杂度随着观测数据数量的增加呈线性增长,因此可应用于大规模数据.

基于广义高斯分布的贝叶斯概率矩阵分解方法

贝叶斯概率矩阵分解方法因较高的预测准确度和良好的可扩展性,常用于个性化推荐系统,但其推荐精度会受初始评分矩阵稀疏特性的影响.提出一种基于广义高斯分布的贝叶斯概率矩阵分解方法GBPMF(generalized Gaussian distribution Bayesian PMF),采用广义高斯分布作为先验分布,通过机器学习自动选择最优的模型参数,并基于Gibbs采样进行高效训练,从而有效缓解矩阵的稀疏性,减小预测误差.同时考虑到评分时差因素对预测过程的影响,在采样算法中添加时间因子,进一步对方法进行优化,提高预测精度.实验结果表明:GBPMF方法及其优化方法 GBPMF-T对非稀疏矩阵和稀疏矩阵均具有较高的精度,后者精度更高.当矩阵非常稀疏时,传统贝叶斯概率矩阵分解方法的精度急剧降低,而该方法则具有较好的稳定性.

基于联合概率矩阵分解的群推荐方法研究

近年来随着互联网的快速发展,各种虚拟社区不断涌现,用户组成群共同活动的现象逐渐增多,人们开始逐渐关注面向群的推荐.已有的群推荐方法大多是在基于内存的协同过滤推荐方法上进行改进,或是认为组内成员相互独立,忽略了群内成员间的关联关系对群推荐结果的影响.为此,该文提出了一种基于联合概率矩阵分解的群推荐方法,更好地对群推荐问题进行建模.首先,利用用户加入的群的信息计算用户之间的相关性,其次,将用户相关性矩阵融入到概率矩阵分解过程中,得到个人预测评分,最后,利用面向群推荐问题中常用的合成策略对个人预测评分进行融合,得到群对项目的预测评分.进一步将该文提出的方法与现有常用的群推荐方法进行比较,在CiteULike数据集上进行实验,实验结果表明,该文所提出的方法在准确率、召回率等多种评价指标上都取得了更好的推荐结果.

基于信任传播的概率矩阵分解算法

传统的协同过滤推荐算法是通过用户的评分记录进行推荐,而往往数据上存在很大的稀疏性,同时存在冷启动问题,所以推荐效果并不是很理想.为了解决这些问题,很多研究人员都将概率矩阵分解算法和社交信任融合在了个性化推荐当中,但是往往在信任度量和冷启动问题等方面还不是很理想,所以本文通过信任的融入来不断优化用户隐语意矩阵和物品隐语意矩阵,从而最终提高评分预测的精度,然后同时考虑信任在社交网络中的传播来提高信任度量,从而进一步的提高个性化推荐的精度.

基于社交标签和社交信任的概率矩阵分解推荐算法

协同过滤往往面临着数据稀疏性和冷启动问题,幸运的是,伴随着社交媒体的异军突起,社交网络产生了大量且丰富的社交特征数据信息(比如,标签,信任等).然而,传统的推荐算法大都未能充分地利用社交特征数据信息.一些研究已经表明,利用标签或信任数据信息可以提高推荐的精度.基于评分、标签和信任数据信息可以反映用户的行为或物品的属性这个事实,基于概率矩阵分解模型,综合利用用户评分、用户标签、物品标签和用户信任数据信息提出了一种新的推荐算法STSTPMF.计算复杂度表明我们的方法具有可扩展性,能够处理非常大的数据集.在Last.fm数据集上表明我们的方法提高了推荐的精度,并且在一定程度上缓解了协同过滤面临的问题.

基于Logistic函数的贝叶斯概率矩阵分解算法

在协同过滤推荐系统中,矩阵分解是一种非常有效的工具。贝叶斯概率矩阵分解模型具有预测精度高的优点,但不能表示潜在因子之间的非线性关系。针对该问题,该文提出一种基于Logistic函数的改进贝叶斯概率矩阵分解模型,并使用马尔科夫链蒙特卡罗方法进行训练。在两组真实数据集合上的实验表明,基于Logistic函数的贝叶斯概率矩阵分解算法能够明显提高预测准确性,有效缓解数据稀疏性问题。

基于信息融合的概率矩阵分解链路预测方法

作为一种典型的网络大数据,社交信息网络如微博、Tweeter等,不仅包含用户间复杂的网络结构,而且包含大量用户所发表的微博/Tweet信息.现有链路预测算法大多只利用单方面的网络拓扑信息或非拓扑信息,仍然缺乏有效融合社交信息网络中拓扑与非拓扑信息的链路预测方法.为此,从社交信息网络中用户的主题角度出发,提出一种融合主题相似信息的链路预测方法.首先基于用户文本内容抽取用户的主题表示,并定义用户间的主题相似度;然后基于用户主题相似度,构建了一种用户主题相似稀疏网络;进一步将用户主题相似网络与用户间关注/被关注网络融合在统一的概率矩阵分解框架下,通过学习获得用户的潜在特征表示和网络链路参数;最终在此概率矩阵分解框架下,基于用户的潜在特征表示和链路参数计算得到用户间的链路可能性.所提出的模型提供了一种融合多种网络信息的通用策略和学习方法.实验在包含网络结构与文本信息的4组微博与推特数据集中显示,所提出的融合概率矩阵分解链路方法相比其他链路预测方法更有效.

基于差错传播概率矩阵的时序电路软错误可靠性评估

在深亚微米及纳米级集成电路设计过程中,电路的可靠性评估是非常重要的一个环节.该文提出了一种基于差错传播概率矩阵(Error Propagation Probability Matrix,EPPM)的时序电路软错误可靠性评估方法,即先将逻辑门和触发器在当前时钟周期对差错的传播概率用4种EPPM表示,再利用自定义的矩阵并积运算计算多周期情况下的差错传播概率,最后结合二项分布的特点计算时序电路的可靠度.用ISCAS’89基准电路为对象进行实验,结果表明所提方法是准确和有效的.

土地流转马尔科夫概率矩阵的设定及应用——以福建省泰宁县为例

该文基于福建省泰宁县2003～2008年土地变更数据,运用马尔科夫链对该县2020年土地利用结构进行了预测。认为土地转移概率矩阵的时间尺度应该加长,并根据数据特点以6年作为一个土地用途流转时间段,以6年转移概率矩阵的乘积构建预测所用的转移概率矩阵,并对预测结果的合理性进行了分析。另外,论文利用马尔科夫链预测土地利用结构的所得结果对规划中土地利用平衡表的编制提供了一定帮助。

科研社交网络中基于联合概率矩阵分解的科技论文推荐方法研究

近年来随着科研社交网络中科技论文数量爆炸式的增长,科研人员很难高效地找到与之相关的科技论文,因此面向科研工作者的科技论文推荐方法应运而生。然而,传统的科技论文推荐方法没有充分挖掘科研社交网络中广泛存在的社会化信息,导致科技论文推荐质量不高。为此,提出了一种科研社交网络中基于联合概率矩阵分解的科技论文推荐方法,在传统概率矩阵分解的基础上,融入了社会化标签信息和社会化群组信息来进行科技论文推荐。为了验证所提方法的有效性,抓取了科研社交网络CiteULike上的数据进行了实验。实验结果表明,与其它传统推荐方法相比较,所提方法在Precision和Recall两个评价指标上均取得了较好的推荐结果,并且能够应用于大规模数据集,具有良好的可扩展性。

马尔可夫模型状态转移概率矩阵的快速计算方法

马尔可夫模型在系统可用性分析中,具有重要应用。马尔可夫模型求解系统可用性的关键,是分析系统可能状态,并且计算系统状态转移概率矩阵,提出了系统可能状态分析的新方法,进一步根据单元状态转移概率矩阵,提出了系统状态转移概率矩阵分析计算的新方法,所提出的方法,概念清晰,便于编程计算,可用于马尔可夫模型,计算系统可用性。

融合信任和基于概率矩阵分解的推荐算法

针对推荐精度不准确、数据稀疏、恶意推荐的问题,提出融合信任基于概率矩阵分解(PMF)的新推荐模型。首先,通过建立基于信任的协同过滤模型(CFMTS)将改进的信任机制融入到协同过滤推荐算法中。信任值通过全局信任及局部信任计算获得,其中局部信任利用了信任传播机制计算用户的直接信任值和间接信任值得到,全局信任采用信任有向图的方式计算得到。然后,将信任值与评分相似度融合以解决数据稀疏、恶意推荐的问题。同时,将CFMTS融入到PMF模型中以建立新的推荐模型——融合信任基于概率矩阵分解模型(MPMFFT),通过梯度下降算法对用户特征向量和项目特征向量进行计算以产生预测评分值,进一步提高推荐系统的精准度。通过实验将提出的MPMFFT与经典的PMF、社交信息的矩阵分解(SocialMF)、社交信息的推荐(SoRec)、加权社交信息的推荐(RSTE)等模型进行了结果的对比和分析,在公开的真实数据集Epinions上MPMFFT的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)比最优的RSTE模型分别降低2.9%和1.5%,同时在公开的真实数据集Ciao上MPMFFT的MAE和RMSE比最优的SocialMF模型分别降低1.1%和1.8%,结果证实了模型能在一定程度上解决数据稀疏、恶意推荐问题,有效提高推荐质量。

一种基于信任机制的概率矩阵分解协同过滤推荐算法

传统的概率矩阵分解算法虽然较好地解决了推荐过程中的稀疏性和用户冷启动问题,但由于没有考虑到用户之间的信任信息,造成推荐精度不高.本文利用用户评分过程中潜在存在的信任关系,提出一种基于信任机制的概率矩阵分解协同过滤推荐算法TM-PMF(Probabilistic Matrix Factorization Algorithm of Collaborative Filtering Based on Trust Mechanism).首先根据用户间的信任关系来构建信任网络以获得信任评分矩阵.然后将信任评分矩阵与用户评分矩阵进行融合构建用户-信任评分矩阵,接着通过概率矩阵分解技术获得最优推荐列表.最终实验结果表明在不同稀疏数据集上,本文提出的TM-PMF算法较传统算法在精度方面有较大幅度地提高.

基于改进带偏置概率矩阵分解算法的研究

针对个性化推荐过程中高维稀疏性问题,提出一种将奇异值分解技术和带偏置概率矩阵分解相结合的推荐方法。利用SVD算法初始化用户项目潜在因子向量,避免因随机赋值使得函数陷入局部最优解;接着将用户项目的偏置信息融入到概率矩阵分解算法中,同时为了提升训练速度和推荐精度,通过动量加速的迷你批量梯度下降(mini batch gradient descent,mini BGD)来训练;最后利用分解后的两个低维矩阵对原矩阵中的未知评分进行预测。在三个公开数据集的实验结果表明,提出的算法相对于传统的算法能够有效地提高推荐精度,进一步缓解由数据高维稀疏性带来的推荐质量不高的问题。

大系统马尔可夫模型状态转移概率矩阵的快速形成方法

提出马尔可夫模型状态转移概率矩阵的快速形成方法.定义元件状态转移率矩阵和系统状态数组,将系统状态转换为便于计算机存储与处理的数组,有效地描述了系统状态之间的转移;基于元件状态转移率矩阵和系统状态数组提出不受系统状态和元件状态数目限制快速准确计算状态转移率的方法,通过挖掘状态转移概率矩阵中非零元素的分布规律提出非零元素的快速定位方法,进而快速形成状态转移概率矩阵的稀疏存储;针对由两状态元件组成的系统,提出基于给定系统状态排序和服务状态集数组快速定位状态转移概率矩阵中非零元素的方法.将其应用于电力系统概率安全性评估,以新英格兰10机39节点系统为例,证实了方法的有效性和实用性.