安徽省优秀青年科技基金(2012SQRL227)
- 作品数：6 被引量：37H指数：3
- 相关作者：张怡文程家兴王冉张义飞李青更多>>
- 相关机构：安徽新华学院中国科学技术大学更多>>
- 发文基金：安徽省优秀青年科技基金国家重点实验室开放基金国家级大学生创新创业训练计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于WebGIS的合肥中小企业信息共享平台的研究
- 2014年
- 通过调研合肥市中小型制造业企业的发展概况,分析总结了中小型企业对信息共享平台的需求,构建了基于Web GIS的信息共享平台,并具体进行了数据库的设计和功能实现,从而实现了中小企业间信息资源的共享,优化了企业资源配置,提高了企业市场响应能力。
- 敖希琴张怡文刘书影
- 关键词：WEBGIS中小企业信息共享
- 一种基于Interest-Model的用户推荐算法
- 2013年
- 目前的社交网络用户推荐算法针对性较弱,用户兴趣不明显.针对这些问题,设计一种基于兴趣的潜在用户推荐算法.抽取用户的Tag标签,计算标签间的语义相似度,通过用户与其关注者之间的关系和兴趣程度对关注者进行打分,根据打分结果进行潜在用户的推荐.实验结果表明,基于兴趣的用户推荐算法对潜在用户的预测和推荐准确度有所提高.
- 张怡文李倩吴正袁翠霞
- 关键词：标签社交网络潜在用户
- 基于共同用户和相似标签的好友推荐方法被引量：17
- 2013年
- 针对目前的社交网络好友推荐方法用户兴趣不明显、用户之间相关性较差等问题,提出一种基于共同用户和相似标签的协同过滤算法。抽取共同关注用户作为共同项目,加入体现用户兴趣的自定义标签数据,并对标签进行相似度计算处理,以扩充稀疏矩阵,改善协同过滤推荐方法。实验结果表明,与单指标的协同过滤推荐算法相比,基于共同用户和相似标签的好友推荐方法更好地体现了用户兴趣,同时在推荐准确率和平均准确率上都有较大提高。
- 张怡文岳丽华张义飞李青程家兴
- 关键词：标签社交网络协同过滤语义相似度
- 基于用户兴趣度的改进二部图随机游走推荐方法被引量：4
- 2015年
- 传统的二部图随机游走算法主要采用基于共同项目的相似度计算,并且项目之间、用户之间的影响程度是对称的,这种对称信息不能体现用户兴趣,推荐精度不高。为了提高推荐准确性,提出一种基于用户兴趣度的二部图随机游走方法。采用共同项目和用户打分项目数量的共同性质体现用户兴趣度,分析信息的不对称性,并在二部图中随机游走。实验表明,基于用户兴趣度的二部图随机游走算法提高了预测准确率和命中率。
- 张怡文王冉程家兴
- 关键词：个性化推荐二部图兴趣度随机游走
- 基于神经网络的PM_(2.5)预测模型被引量：14
- 2015年
- 目前PM2.5的计算主要采用物理方法,其成本较高.为此,通过采集空气中O3,CO,PM10,SO2,NO2的浓度数据,选择神经网络方法建立PM2.5预测模型.实验结果表明,该模型对PM2.5的预测准确率较高.
- 张怡文胡静宜王冉
- 关键词：空气质量指数PM2.5神经网络
- 基于AHP的大学生综合素质测评模型被引量：2
- 2017年
- 采用层次分析法分析了高校大学生综合素质测评的现状,用一致性检验标准进行检验,并对目前大学生综合素质测评模型存在的问题进行纠正和改进.通过实验证明,改进后的综合素质测评模型更符合目前大学生综合素质培养要求.
- 孙马莉宋瑞霞王婷伟
- 关键词：AHP一致性测评
