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国家自然科学基金(70901010)
作品数:
2
被引量:3
H指数:1
相关作者:
刘建国
王超
吴蓓蕾
郭强
潘新
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相关机构:
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发文基金:
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作者
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刘建国
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潘新
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铁军
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王超
传媒
1篇
情报学报
1篇
控制工程
年份
1篇
2011
2篇
2010
共
2
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基于改进用户兴趣点度量方式的推荐算法研究
被引量:2
2011年
推荐算法是个性化推荐系统中最为核心的一部分。文本通过给出产品流行性定义,提出了一种改进的用户兴趣点度量方法,进而将用户的兴趣点嵌入到基于物质扩散原理的推荐算法中。新算法引入参数口度量产品的推荐权重与用户兴趣点之间的关系。MovieLens数据集上的数值结果表明新的用户兴趣点定义方法可以同时改进推荐算法的准确度和推荐列表多样性,当采用60%的数据作为训练集时,多样性可以提高13.15%。进一步的结果表明当训练集很稀疏的时候,应当赋予与用户兴趣点不同的产品更高的推荐能力,随着稀疏度增加,赋予与用户兴趣点相近的产品更多推荐能力可以大幅度提高算法的表现。
刘建国
吴蓓蕾
王超
郭强
结构拓扑优化ICM显式化与抛物型凝聚函数对于应力约束的集成化
对于连续体结构拓扑优化问题,本文指出:其最大求解困难除因0-1离散变量的本质造成,更因为目标函数、约束条件在理论上无法建立同0-1拓扑变量的直接联系。ICM(独立-连续-映射)方法解决了这一困难:用阶跃函数构筑了0-1变...
隋允康
铁军
关键词:
连续体结构拓扑优化
ICM方法
文献传递
用户兴趣对个性化推荐的影响
被引量:1
2010年
利用用户-产品二部分图中度量同类节点相似性的加权映射方法,研究了用户的兴趣对基于物质扩散的个性化推荐算法的影响并提出了相应的改进算法,其中用户的兴趣定义为用户所选择过产品的平均度。该算法中在推荐过程中假设用户收集产品被赋予的推荐强度应由用户的兴趣点和产品自身的度一起决定。数值实验结果显示该算法可以提高原物质扩散算法的准确度。进一步,当数据集稀疏的时候,算法应该赋予与用户兴趣点相近的产品更大的推荐强度;随着数据集变得越来越稠密,应该赋予用户的兴趣点外的其他产品更多的权重以提高算法的准确度和推荐列表差异性。
潘新
邓贵仕
刘建国
关键词:
个性化推荐
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