基于多时段信息融合的配电变压器运行状态评估模型

为了更加全面准确地评估配电变压器的运行状态,基于多时段信息融合构建配电变压器运行状态评估模型。建立状态评估函数对定量指标进行评估;综合2类集值统计专家估价法,引入专家评估信任因子对定性指标进行评估;综合相似度聚类分析和模糊层次分析法进行评估指标的最优权重分配;基于多变量灰色预测模型和改进证据理论融合多时段状态信息以评判配变的综合运行状态。基于该评估模型对54台配变进行状态评估,通过比较每台配变的状态评估结果和其实际运行工况,得到该模型的评估准确率约达96.296%,验证了该评估模型的可行性,为配变状态评估提供了一种新的思路。

融合偏置的动态专家信任推荐算法

针对协同过滤推荐算法中数据稀疏、冷启动与噪声用户对推荐质量的严重影响,该文将用户-项目评分数据与用户信任关系数据相结合;提出一种融合偏置的动态专家信任推荐算法(BDETA),首先根据用户信任关系数据进行社区划分,获取用户间显式信任值;其次从社区中用户-项目评分数据获取可信度、隐式信任值;通过结合用户间可信度、显式信任值、隐式信任值动态确定专家信任因子,根据用户的推荐能力为每个社区确定专家数据集;最后结合用户不同评分标准进行评分预测。在真实数据集FilmTrust的实验结果中,能够有效地解决协同过滤中冷启动与数据稀疏问题,可更好地满足用户的个性化推荐需求,并且在推荐系统常用评价指标MAE与RMSE中有着不错的表现。

基于专家动态生成的协同过滤推荐算法

随着互联网的迅速发展,网络上可用的数据呈爆炸式增长,搜索相关信息的过程花费了大量的时间,为了解决这一问题,推荐系统应运而生。协同过滤推荐算法是推荐系统的重要组成部分。针对传统协同过滤推荐算法中数据稀疏性严重影响推荐精确性的问题,提出了一种基于专家动态生成的协同过滤推荐算法。该算法通过计算用户之间的交叉性、信任性以及趋同性三项指标值和专家因子值动态地为每个用户挖掘出特定的专家数据集,然后通过计算用户与所挖掘专家数据集之间的相似度来预测评分。在FilmTrust数据集上的实验结果表明,相较于传统的基于用户的协同过滤推荐算法(UBCF)和采用均值中心化改进的UBCF算法(RUBCF),MAE分别降低了75.18%和6.90%,RMSE分别降低了69.73%和6.54%,精确性得到了明显的提升。

融合专家信任的协同过滤推荐算法

针对目前协同过滤推荐算法存在的数据稀疏性和冷启动等问题,对融合专家信任的协同过滤推荐算法进行了研究和改进.改进算法结合DBSCAN初始聚类中心优化的思想,将用户划分到不同的社区簇中.考虑到用户活跃度偏差对相似度计算的影响,加入用户活跃度惩罚权重对相似度进行了改进.在选取了专家用户后,考虑到专家评估过的不同项目的专家信任度值不是一成不变的,引入项目平衡因子来处理项目之间的差异,使专家对其评价过的每个项目都有独立的专家信任度值.MovieLens数据集上的实验结果显示,该算法可有效缓解数据稀疏性及冷启动问题,提高了推荐精度.

结合专家信任的协同过滤推荐算法研究

针对协同过滤推荐算法存在的邻居用户的相似度计算不精确、冷启动等问题,提出一种结合专家信任的协同过滤推荐算法,该算法从相似度、专家信任度和缓解冷启动3个方面进行研究。在相似度方面,将公共评分项蕴含的隐偏好以及项目冷门因子加入到相似度的计算公式中,实现对相似度的改进;在专家信任度方面,提出时间跨度因子,将专家的阅历值考虑到信任度计算中,实现对专家信任度的改进;在冷启动方面,通过联合专家用户和属性相似用户共同为目标用户产生推荐,有效地缓解了冷启动问题。应用MoviesLens数据集进行验证,实验结果表明,改进算法的平均绝对误差、准确率均优于传统算法。