基于非对称加权相似度的协同过滤推荐算法

协同过滤算法作为推荐系统中一种常用算法,在实际应用中还存在一些问题,如传统协同过滤算法里对称相似度计算方法会导致用户相似度测量值存在误差.针对这个问题,提出一种非对称的加权相似度协同过滤方法.通过计算用户共同评分项目所占比例来确定用户相似度非对称加权因子,以表现用户之间相互影响的差异性;通过加权因子和传统相似度度量方法确定用户相似矩阵,使用矩阵分解梯度下降法来拟合没有共同评分项目的用户之间的相似度数据.最后,通过在Movie Lens和Douban数据集进行实验验证和对比,以均方根误差和平均绝对误差作为评判标准,实验结果表明本文所提方法的推荐准确度更高.

非对称加权惩罚最小二乘算法校正X射线荧光法定量精铜痕量银元素模型

针对精铜中痕量银元素定量时特征X射线存在背景干扰的问题,采用非对称加权惩罚最小二乘算法(arPLS)对X射线荧光光谱进行基线校正,建立精铜中痕量银元素定量检测模型。通过改变算法平滑参数(λ)和收敛条件(ratio),研究痕量元素X射线光谱基线随参数变化规律,对60组光谱数据采用调整参数并图像监控的方式估计基线。所建立的定量模型不确定度系数R2=0.9862,均方根误差(RMSE)为0.0040 wt%。与不经背景校正算法相比,定量模型R2提高了0.0211,RMSE降低了0.0023 wt%,预测值和参考值平均相对误差缩减了2倍,预测不确定度由0.0028 wt%降低为0.0025 wt%。所建立的定量模型可应用于冶金在线检测、金属回收、合金强化等领域。

加权非对称选择网活性和有界性分析

给出了 Petri网系统的一个重要子类 ,即加权非对称选择网 (weighted asymmetric choice net,简称 WAC网 )系统活性的一个充分条件和一个必要条件 ;同时 ,提出了活的有界的 WAC网系统的判定条件 ,进而给出了WAC网活性满足单调性的充分必要条件 .

基于非对称半监督集成SVM的托攻击检测方法

受推荐系统在电子商务领域重大经济利益的驱动,恶意用户以非法牟利为目的实施托攻击,操纵改变推荐结果,使推荐系统面临严峻的信息安全威胁,如何识别和检测托攻击成为保障推荐系统信息安全的关键。传统支持向量机(SVM)方法同时受到小样本和数据不均衡两个问题的制约。为此,提出一种半监督SVM和非对称集成策略相结合的托攻击检测方法。首先训练初始SVM,然后引入K最近邻法优化分类面附近样本的标记质量,利用标记数据和未标记数据的混合样本集减少对标记数据的需求。最后,设计一种非对称加权集成策略,重点关注攻击样本的分类准确率,降低集成分类器对数据不均衡的敏感性。实验结果表明,本文方法有效地解决了小样本问题和数据不均衡分布问题,获得了较好的检测效果。

基于非对称阿基米德Copula模型的投资组合风险度量

基于几何平均和加权平均的结合,构造非对称的加权混合阿基米德Copula模型,使得所建立的模型既能考虑资产组合内部各资产非对称的影响,又能捕捉到资产组合的上下尾相互作用的差异性.在实证研究中,以旅游业的金融投资组合作为研究对象,将非对称的加权混合阿基米德Copula模型和混合Copula模型在资产组合VaR计算精度方面进行了比较,结果发现非对称的加权混合阿基米德Copula模型真实反映资产组合相关结构非对称的差异性,具有较好的准确性及有效性.

一种两层加权融合的排序算法

当前排序学习算法在学习时将样本集中的所有查询及其相关文档等同对待,忽略了查询之间以及其相关文档之间的差异性,影响了排序模型的性能。对查询之间的差异进行分析,同时考虑文档排序位置造成的资料被检视概率不同的差异特性,提出了一种两层加权融合的排序方法。该方法为每一个查询及其相关文档建立一个子排序模型,在此过程中,对文档赋予非对称权重,然后通过建立新的损失函数作为优化目标,利用损失函数调节不同查询产生损失之间的权重,最终实现多查询相关排序模型的加权融合。在标准数据集LETOR OHSUMED上的实验结果表明,所提方法在排序性能上有较大提升。

一种过零单边干涉图加权切趾函数对太阳观测中傅里叶变换光谱的影响分析

傅里叶变换光谱仪(FTS)因其出色的光谱分辨率而广泛用于太阳活动的观测。在使用过零单边干涉图进行光谱复原时,可能会出现频率泄漏、旁瓣效应以及对零光程差附近的采样数据重复利用,从而导致光谱线的平滑和畸变等问题。为了获得更准确的太阳光谱数据,必须对过零单边干涉图进行加权和切趾操作。对此,文章采用了一种奇次多项式非对称加权切趾函数来处理过零单边干涉图,并探讨了使用不同的切趾函数构建非对称加权切趾函数进行光谱恢复的效果。模拟数据实验的结果表明采用奇次多项式非对称加权切趾函数可以有效地恢复光谱。此外,与Griffiths、相里斌以及SP.Davis提出的加权切趾方法相比,文章中提出的方法表现出较小的误差。最后,将所提出的方法应用于Bruker IFS-125HR FTS采集的干涉图数据,与其他切趾方法相比,使用文中提出的方法可以有效地恢复光谱。

一种改进的高精度光谱寻峰算法研究

针对被采样的超弱光纤光栅(FBG)反射光谱含有干扰噪声的问题,提出一种应用于大容量超弱传感网络的高速寻峰算法。该算法引入权重因子加入到最小二乘拟合算法实现加权最小二乘拟合(WLS)算法,对高斯曲线拟合系数进行优化,定位出中心波长,然后再通过非对称高斯修正(AG)对定位的中心波长进行修正,提出WLS结合AG(WLS-AG)的算法,实现抗噪声干扰高精度寻峰。通过实验,对比分析最小二乘拟合算法、质心算法、WLS算法及文章提出的WLS-AG算法分别在不同噪声下的峰值误差平均值,以及变温环境下误差平均值。实验结果表明,在高信噪比的情况下,WLS-AG算法连续20次重复性实验平均误差<1 pm,在低信噪比的情况下,平均误差约为10 pm;在不同温度下的检测误差在1 pm内,且最为稳定,满足超弱FBG传感系统精度解调的要求。