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[期刊] 电子科技大学学报(社科版)
[作者]
路应金 杜素娟
利用缩减的奇异值分解更新算法和随机技术提出了一个基于奇异值分解模型的在线推荐的隐私保护方法,将新数据混合到原始数据中保护消费者在线购物的隐私数据。实验结果表明,我们提供的模型可以保证数据高效性和更低概率的隐私泄露,并且预测的精度仍然很高,对于实现消费者网上隐私保护有重要的指导意义。
关键词：
奇异值分解 隐私保护 实时推荐 协同过滤
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙金岭 庞娟
文章引入奇异值分解(SVD)广义秩化简方法对经典的Johansen协整程序加以改进,得到一个新的秩统计量。在协整检验中加入了重抽样过程,通过蒙特卡洛模拟实验,从实际检验水平和功效、估计偏差三个方面进行比较分析,结果显示,自举法能很大程度上改善条件异方差所造成的检验水平偏差和检验功效的扭曲。
关键词：
协整 GARCH模型 自举法 SVD
[期刊] 情报学报
[作者]
吴志祥 王昊 王雪颖 祁磊 苏新宁
奇异值分解是矩阵分析中常用的分解技术,在高维数据的降维、去噪方面有着广泛的应用。本文将矩阵的奇异值分解技术应用到领域专利术语的层次关系解析中,其核心思想是术语语义空间的深度转换,旨在用某种潜在特征代替文档作为属性来表示术语。具体研究包括,基于位置加权的原始术语-文档语义空间的构建方法、基于奇异值分解的术语特征抽取方法、基于术语-特征语义空间的术语层次关系解析方法。本文对论述的理论方法进行了实证研究,证实了该方法的可行性和有效性,并在此基础上实现较大规模的钢铁冶金领域专利术语层次关系解析,将解析结果纳入到本
[期刊] 情报科学
[作者]
万克文
【目的/意义】社交网络平台普及对使用者隐私防护带来新的挑战,研究使用者的社交平台行动和隐私感知联系能够指导其隐私保护。【方法/过程】采用相关系数模型和CRITIC决策模型,探究使用者社交平台的网络操作和使用者隐私量值的关联。并通过时下国内流行的社交网络模式,以人人网和新浪微博作为调研目标,得到使用者的真实信息构建隐私量化模式。【结果/结论】通过实验,本文分析了隐私参量结果和注册时间、粉丝数目、关注程度、好友数目、微博数量以及性别因子之间的关联,说明了社交网络平台的隐私状况和使用者行为的关系,论证了本研究的
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
陈梅梅 薛康杰
【目的】在基于张量分解的个性化推荐中,解决因UGC标签冗余、热门标签和资源影响用户个性化兴趣所导致的推荐准确性降低问题。【方法】提出一种改进的基于张量分解模型的个性化推荐算法,引入标签综合共现结合谱聚类的方法,借鉴TF-IDF中IDF的思想提出一种基于共现标签和资源的热门惩罚机制,对基于三元关系的初始张量进行重新定义。【结果】基于Last.fm数据集的仿真实验结果表明,从准确率、召回率和F1值各项指标上,本文提出的算法均有良好表现,综合共现谱聚类的引入使得推荐算法在F1值上平均提升5.91%,基于IDF改
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
袁红军
目前图书馆数字参考咨询服务的主流是实时型,也是未来的趋势。以此,对提供实时型数字参考咨询服务的常用软件及其咨询过程中所涉及的用户个人隐私进行了分析,并从6个方面提出构建实时型数字参考咨询服务隐私权保护机制的策略,以维护用户权益,促进图书馆数字参考咨询服务稳定、可持续发展。
关键词：
图书馆 数字参考咨询 隐私保护
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
黄平平 刘文云 孙志腾
[目的/意义]为提高我国政府数据开放平台个人隐私保护水平，对政府数据开放中个人隐私保护影响因素进行研究，提出更加完善的保护策略。[方法/过程]通过查阅国内外相关文献和专家调研确定影响政府数据开放中个人隐私保护的17项要素，构建解释结构模型揭示各因素间的逻辑关系，并用交叉影响矩阵相乘法进行验证分析。[结果/结论]政府数据开放中个人隐私保护影响因素的递阶结构模型包含8个层级，可划分为三个层次：表层、中层和深层。基于MICMAC驱动力—依赖度值得出影响个人隐私保护的自治因素群、依赖因素群、独立因素群。两者在影响性质上高度一致，证明构建的ISM解释结构模型具有科学性和合理性，并从法律政策、技术、数据、个人4个方面对政府数据开放中个人隐私保护提出相关建议。
[期刊] 情报学报
[作者]
余以胜 韦锐 刘鑫艳
本文通过在基于物品的协同过滤(ICF)算法中引入偏置,同时考虑图书与用户自身的因素,从而提升推荐算法的可解释性、准确性,并且保持较高的实时性。并且,通过对比分析与离线实验证明,本文的算法bas-ICF在推荐理由的合理性、丰富度方面,都比原有的ICF表现更优秀,同时推荐准确度也有略微提升,并保持了优秀的实时性。
关键词：
推荐模型 协同过滤 可解释性 图书信息
[期刊] 统计研究
[作者]
史代敏 刘田
如何克服ADF与PP单位根检验法对非线性趋势平稳序列的伪检验,提高单位根检验的功效,是非平稳时间序列分析的重要问题。本文基于奇异值分解的思路,构造出检验非平稳时间序列单位根的SVD-RMA检验法,此方法将时间序列的趋势项与干扰项分离,然后用递归均值调整法对干扰项进行检验。仿真实验表明,SVD-RMA法对线性与非线性趋势、甚至结构突变过程的检验功效都非常好;对非线性趋势平稳的检验而言,SVD-RMA检验得到正确结论的可能性要远远好于ADF与PP检验。
[期刊] 统计与决策
[作者]
何慧
文章针对目前推荐算法中的数据稀疏性问题,基于商品类别属性和用户评分矩阵,建立了一种混合推荐算法。首先基于用户的购买行为和商品属性特征,利用高斯模型构建了商品类型偏好模型。然后基于用户的评分矩阵,利用矩阵分解建立用户对未评分商品的偏好预测模型。最后融合用户商品类型偏好和商品偏好,产生推荐结果。实验结果表明,与其他解决数据稀疏性的推荐算法相比,提出的算法不但可以显著的提高推荐精度,且可以有效的减少候选商品数量,提高计算效率。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
代沁泉 王斌清 周静虹
[目的/意义]构建社交平台用户隐私协议文本规制评估模型框架，规范社交平台用户隐私保护协议及提升协议规制评估效率。[方法/过程]首先，结合用户隐私关注研究、用户隐私保护相关法规文本、社交平台用户隐私保护规制研究进行规制指标提取，并在指标融合的基础上构建规制评估框架模型；其次，基于规制框架模型，对获取的社交平台隐私协议进行分类模型训练数据的人工标注；最后，通过对部分文本数据训练，获得分类效果最好的模型参数，进而对收集到的33个社交平台用户隐私保护协议文本进行分类及规制评估。[结果/结论]社交平台用户隐私协议的规制结果显示，其存在内容缺失、内容粗糙、权责不明在内的多层问题，基于此从政策监督主体、平台、用户维度出发细化完善保护策略。[局限]人工编码和筛选有一定的主观性，选取的社交平台类型多而总量不大。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
操凤萍 张锐汀 窦万峰
为缓解跨域推荐数据稀疏与冷启动问题，该文提出一种融和双塔隐语义与自注意力机制的跨域推荐模型(DLLFM-DA/Self atten CDR model, DLDASA),能够有效提升目标域推荐准确率.首先利用提出的双塔隐语义模型(DLLFM),借助源域和目标域用户的类别偏好和项目类别，生成高质量隐语义；其次，在隐语义特征迁移过程中引入域适应(domain adaptation),有效对齐源域与目标域的特征分布，最小化源域与目标域间数据分布差异，提供更高质量的隐语义特征迁移；然后利用多头自注意力机制捕捉两个域之间的差异性与相关性，对差异信息进行筛选与融合，缓解负迁移问题，以提升跨域推荐质量；最后，在Movielens-Netflix和一品威客(YPWK)-猪八戒网(ZBJW)真实数据集上，将DLDASA与基线单域和跨域推荐模型进行对比实验，结果表明，均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)均有明显改善.该研究验证了DLDASA模型能够更充分地提取用户特征，有效缓解目标域信息不足的问题.
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
丁德红 方逵 王娟 朱幸辉
针对专门的农业知识库,使用基于内容过滤的推荐方法,建立了农民用户兴趣模型和文档特征模型。在用户兴趣模型和文档特征模型中,针对特征项在不同表空间的分布情况,以及HTML文档结构对特征项权重的影响,通过改进传统特征项提取算法,提高了推荐模型的精度。结果表明,随着用户数的增加,农业信息推荐模型的查准率和查全率不断加大,说明模型的精确度不断提高。
[期刊] 中国流通经济
[作者]
李宝库 郭婷婷
移动商务的发展带来了移动网络信息量的激增,为解决信息超载问题,提升用户体验,帮助消费者更加快捷高效地找到合意的商品或服务信息,许多电商网站开发了移动个性化推荐系统。所谓移动个性化推荐,就是以移动终端为载体,根据用户自身或相似用户过去的偏好和行为向其推荐可能感兴趣的商品或服务信息,是购物消费模式向服务消费模式转变的重要手段。鉴于移动个性化推荐主要依赖于用户信息挖掘,会引起用户对个人隐私信息泄露的关注,因此在推荐模型算法改进和移动营销实践中一定要考虑用户对移动个性化推荐的感知和行为意向。基于探索性因子分析、验
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
姜诗章 于维生 李宏纲
经济实践表明,许多经济时间序列中既含有由非线性机制所产生的混沌特性,又含有由随机干扰引起的噪声成分。应用传统的线性经济计量方法难以对这种经济时间序列准确地分析与预测,必须采取非线性分析技术。由于这个原因,人们把非线性连同非稳定、非参数问题一起称为“三非”,视为经济研究的前沿领域。
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