国家自然科学基金(61272109)
- 作品数：41 被引量：171H指数：8
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- 相关机构：武汉大学空军预警学院汉口学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学经济管理更多>>
- 融合因子分解机和用户行为预测的音乐推荐被引量：1
- 2017年
- 针对传统音乐评分推荐模式用户评分缺失和主观差异性较大等问题,通过提取用户行为数据构建行为特征模型,用以分析用户行为与兴趣的关联性,并采用因子分解机(Factorization Machine,FM)预测用户行为类型,作为音乐推荐的依据。将FM应用到该方法中,充分利用音乐和用户属性特征,并且通过模拟用户行为特征数据中的隐因子来填充推荐的稀疏矩阵,降低数据稀疏对预测的影响。与传统音乐推荐方法相比,从用户历史行为中挖掘用户兴趣倾向以解决评分模型带来的问题更具可行性,实验结果表明该方法用于音乐推荐也具有良好的效果。
- 潘洋陈盛双李石君
- 关键词：数据挖掘
- 应用模糊综合评价进行智能手机评估建模被引量：8
- 2016年
- 为了对市场上各种智能手机进行合理公正的评估,提出了基于变异系数法和加权平均型的模糊综合评价法,并建立了智能手机评估模型。该模型对手机的各项性能参数进行了分类分析,采用变异系数法计算手机各个评价指标的权重;然后进行单因素评判,建立模糊综合评判矩阵,采用加权平均型算子进行综合评判,得到最后的评估结果。对比实验表明,相对于传统的基于专家赋权和取大取小算法的模糊评价方法,该评估模型的有效性和实用性能均有较大提升,能够更加客观准确地反映用户对智能手机的实际评估。
- 刘焕军李石君
- 关键词：变异系数法
- 基于领域本体的网页主题相关度计算被引量：3
- 2014年
- 为提高网页内容与特定主题之间相关度计算的准确度,提出一种基于领域本体的网页主题相关度计算模型OBWTCCM(ontology based webpage-topic correlation calculation model)。使用领域本体刻画主题,通过计算本体概念间的语义关系提取主题概念并构造主题语义矩阵,将特征词的统计信息与该矩阵相结合计算网页与主题之间的相关度。该模型改进了向量空间模型在相关度计算时对特征词语义层次分析的不足。实际项目应用结果表明,使用该方法计算得到的网页主题相关度与领域专家的判断总体相符,具有较理想的准确度。
- 侯超昆李石君
- 关键词：本体主题语义主题概念相关度计算
- 基于3-layer中心度的社交网络影响力最大化算法被引量：5
- 2014年
- 社交网络影响最大化问题是指如何寻找网络中有限的初始节点,使得影响的传播范围最广。一些贪心算法可以得到较好的影响范围,但是因时间复杂度太高而不适用于大型社交网络。基于度中心性的启发式算法简单但准确度不高;基于介数中心性、接近中心性等全局指标的启发式算法可以较好地识别影响力最大的节点,但计算复杂度也过高。考虑网络节点深层次结构对影响扩散的作用并权衡计算复杂度与准确度,定义了3-layer局部中心度,以计算节点的潜在影响力值。基于线性阈值模型,启发选择一部分种子节点:每一次都选取潜在影响力最大的节点作为种子节点进行激活;运用贪心算法选取剩下的一部分种子节点:每一次都选取具有最大影响增量的节点作为种子节点进行激活。实验表明,该混合算法具有很好的激活范围以及非常低的时间复杂度。
- 王俊余伟胡亚慧李石君
- 关键词：社交网络启发式算法贪心算法
- 一种基于时间感知的搜索引擎模型被引量：1
- 2013年
- 目前许多用户查询与网页信息的时效性密切相关,但当前的搜索引擎在处理许多具有时间属性的查询时还不尽如人意。通过引入基于时间感知的用户查询理解、索引结构和页面排序算法,提出一种基于用户查询日志挖掘的时间感知搜索引擎模型,来克服当前主流搜索引擎在处理具有时效性查询时存在的不足。在真实的Web环境下广泛进行的实验结果表明了该模型的有效性。
- 张乃洲曹薇陈珂锐李石君
- 关键词：搜索引擎模型页面排序
- 基于时空感知的用户角色推理被引量：2
- 2016年
- 随着大数据和信息技术的发展,更好地理解用户的行为轨迹在个性化推荐、广告推荐等方面越来越重要。该文依据大数据环境下的城市计算理论,提出一种基于情境感知的用户角色推理模型。通过用户的行为轨迹分析其行为的时空特性;结合时间、语义分析等构造识别用户角色概率推理模型;通过算法克服识别用户角色的主观性、动态适应性差等问题。实验结果证明了该文所提模型的可行性、精确性和预测准确性。
- 胡亚慧李石君余伟杨莎方其庆
- 关键词：大数据情境感知用户角色
- 多方面属性归一化三维张量模型在区域旅游酒店的推荐应用
- 2017年
- 为游客个性化推荐理想酒店是旅游质量得以保障的手段之一。首先运用形式化方法将游客、酒店以及游客对酒店的评分从多方面属性综合进行量化与归ー化,得到归一化的酒店因子、游客因子和评分因子;然后,采用一种有偏加权函数计算出一种有偏推荐度,与酒店、游客和评分等因子一起构建了一种以"酒店辟客4平分荐度"四元关系的三维张量模型,有偏推荐度作为张量元素值;最后,采用基于Tucker分解法的算法实现了在高度稀疏的四元关系数据集上按游客分类的有偏性旅游酒店推荐。实验结果表明,采用三维张量模型及算法能实现对高度稀疏的区域旅游酒店数据进行精准旅游酒店推荐,为游客根据个人偏好获得个性化的酒店推荐找出了一种新的方法,有效提高了旅游质量。
- 陈宇姚敦红李石君
- 关键词：归一化
- 基于模拟退火算法和隐马尔可夫模型的文本信息抽取
- 2014年
- 本文提出了一种基于改进的模拟退火算法和二阶隐马尔可夫模型相结合的信息抽取方法.其中,改进的模拟退火算法在适当的时机增加了重升温过程,提高了局部寻优的搜索效率;二阶隐马尔可夫模型充分考虑了概率与历史状态的关联性,增加了信息抽取的可靠性.实验结果表明,新算法在精确度、召回率和时间性能指标上比基于模拟退火算法和一阶隐马尔可夫模型的信息抽取方法有所提高.
- 王宁李石君
- 关键词：文本信息抽取
- 火电企业配煤模型与优化算法被引量：1
- 2015年
- 针对目前的企业配煤应用模型存在的问题,把煤的发热量、挥发分、硫分等煤质指标和自身限制当作约束条件,将配煤成本设置为目标函数,创建一个具有线性关系的火电企业实用型配煤优化模型。通过大量实验对粒子群算法进行改进,将改进后的粒子群算法应用到模型的求解当中。实验结果表明,通过选取恰当的配煤模型,利用改进后的粒子群算法求解,得出的各单煤的配煤比例符合实际要求,该算法具有一定的稳定性。
- 李彬尉守科于俊清李石君
- 关键词：煤质分析粒子群算法惯性权重
- 一种结合文化和因子分解机的快速评分预测方法被引量：4
- 2015年
- 大数据环境下,对用户进行兴趣推荐时常遇到高维数据难于处理、运行速度慢以及数据稀疏等问题.引进一种新的模型因子分解机(factorization machine,FM).同时考虑了位置服务研究,并结合用户的文化(culture)影响提出一种新的快速评分预测方法 CFM.由于用户的兴趣具有区域特性,即不同城市、区域或国家的用户对同一事物的兴趣受所属区域的文化特性影响反映出的喜好程度差距较大,在分析出用户的文化特性基础上,结合用户的个人属性,应用FM进行用户评分预测.FM不仅具有良好的通用性和高效率性,而且能够很好解决大数据的稀疏问题,而CFM更能在线性时间中处理数据,可以有效地解决数据稀疏问题并提高运行效率.在大量真实数据集上的实验结果表明:CFM预测的准确率较传统方法有显著提高.
- 胡亚慧李石君余伟杨莎方其庆
- 关键词：文化大数据
