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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
吴晓英
文章将概率矩阵分解方法应用于馆藏数字资源的智能推荐之中,研究了基于概率矩阵分解的馆藏数字资源智能推荐方法。实验结果表明,该方法能够显著提高馆藏数字资源的推荐效果,有助于提升馆藏数字资源的利用效率与图书馆信息服务的水平与用户满意度。
关键词：
信息推荐服务 概率矩阵 馆藏 数字资源
[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] 统计与决策
[作者]
王娟 熊巍
网络和电子商务的发展,促进了推荐系统的应用。最近邻推荐算法有很直观的解释而在推荐系统中发挥着巨大作用。随着海量数据的可获得性,传统的推荐算法在推荐系统中表现不佳。矩阵分解作为一种新的推荐算法极大地提高了稀疏评分矩阵的推荐质量。文章将矩阵分解的结果应用于基于用户的最近邻推荐系统,其优势在于充分考虑了用户与项目及用户之间的联系。将该方法应用于书籍评分数据,提高了预测精度且能对结果作出很好的解释。
关键词：
推荐系统 矩阵分解 个性化推荐 稀疏矩阵
[期刊] 运筹与管理
[作者]
张文 崔杨波 李健 陈进东
由于推荐系统中存在巨量的用户和商品,现有的协同过滤方法很难处理用户-商品推荐中的数据稀疏性和计算可扩展性问题。本文提出了一种基于聚类矩阵近似的协同过滤推荐方法CF-cluMA。一方面,CF-cluMA方法通过对用户和商品进行分别聚类,并利用聚类后的用户-商品分块评分矩阵来刻画用户对于商品兴趣的局部性特点,以降低用户-商品评分矩阵的全局稀疏性。另一方面,CF-cluMA方法通过对局部稠密分块矩阵实施奇异值分解,并利用施密特变换近似全局用户-商品评分矩阵来预测用户对未知商品评分,以降低协同过滤算法的复杂性。在EachMovie电影评分真实数据集上的实验表明,相比于已有的基于矩阵近似的协同过滤推荐方法,本文所提出的CF-cluMA方法能够有效提升推荐系统的准确性并降低推荐系统的计算复杂性。本文的研究对于电子商务推荐系统具有重要的管理启示。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
陈俊鹏 虞为
如何在信息时代增加馆藏资源的可见度，提高馆藏资源的利用率，是一个急需研究和解决的问题。实时新闻和图书馆馆藏资源间的连接可以提高图书馆馆藏资源的可见度，增加图书馆馆藏资源的利用率，为用户提供丰富、全面的阅读资料和专业知识，帮助用户形成全面、深入阅读和思考的良好习惯。基于快数据处理技术的实时新闻分析和馆藏资源推荐框架，通过分析网络实时新闻获取用户感兴趣的话题，应用快数据处理技术、潜在语义分析、非负矩阵分解、权重矩阵分解等方法对数据进行语义分析和处理，对图书馆馆藏资源进行相关话题的分类和推荐。对ＯＣＬＣ的百万数据集和雅虎新闻的分析和实验表明，这种资源推荐框架和方法有较好的应用效果。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
章朝奔 张善从
项目管理长期存在因项目任务数量繁多、任务关系复杂导致并行效率低下的问题,传统的项目管理方法不能直观表示任务关系,无法对风险耦合较高的任务进行识别、解耦,产生项目进度与成本风险损失,严重影响任务并行实施效果。针对此问题,基于项目目标拆解实现目标所需任务,提出利用数值设计结构矩阵表达项目任务关系,构建风险概率矩阵与风险损失矩阵对项目总体预计风险损失值进行评估。以某空间科学任务并行设计项目流程优化为实证案例,使用遗传算法求解项目预计风险损失值最低流程,提出科学目标满足研究任务组、有效载荷相关任务组、地面站系统任务组和发射场相关任务组等四大项任务组宏观并行、微观串行和局部概率任务反馈的流程,结果显示反馈任务最少优化后风险时间损失和经济损失分别减少7.4%、8.8%,风险损失最低优化后风险时间损失和经济损失分别减少3.0%、5.0%,与实际项目开展结果相符,证明基于数字型设计结构矩阵-遗传算法(RDSM-GA)寻优方法的可行性。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
施晓华 卢宏涛
【目的】在科学合作网络的发展及主要社区发现方法的基础上,提出发现合作网络社区信息的方法。【方法】以情报领域部分相关期刊2012年–2016年发表论文的共著网络为实验数据,基于贝叶斯对称非负矩阵分解方法,结合自动相关确定稀疏压缩原理,实现社区数量的自动获取,并在分解过程中应用对称矩阵分解原理。【结果】通过与现有方法的比较与分析,本文方法得到较好的实验结果。【局限】网络数据获取中未引入学者甄别的优化方法。【结论】本文提出的方法能有效解决合作网络社区发现需求。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
邱均平 张聪
以武汉大学为实际研究环境,针对高校图书馆环境下协同推荐的特殊性,在缺乏用户对馆藏资源评分数据的情况下提出主要根据借阅时间计算用户的偏好值,并辅助使用用户评分对该值进行调整。将用户的信息需求分为长期信息需求和短期信息需求,分别计算用户对馆藏资源的短期偏好值和长期偏好值,运用Apache Mahout构造馆藏资源的协同推荐系统,针对用户的两种需求进行推荐,并且采用邮件调查的方式对推荐结果进行了检验。
关键词：
馆藏资源 协同推荐 信息需求 用户偏好
[期刊] 统计与决策
[作者]
张帆 李林
数据分类是统计学的重要组成部分,为统计与决策提供高质量的数据支撑。半监督学习作为重要的数据分类方法,近年来被广泛研究,文章提出了一种基于非负矩阵分解与调和函数的半监督学习方法(NMF-HF)。首先,对原始数据矩阵进行非负矩阵分解(NMF)从而得到特征矩阵,利用调和函数(HF)的性质对原始数据进行数据分类,最后将该方法(NMF-HF)与经典分类方法进行分类准确率对比,得到的实验结果证明了NMF-HF的高效性。
[期刊] 统计研究
[作者]
黄常锋
本文针对双比例尺度(RAS)、交叉熵(CE)等方法在平衡社会核算矩阵(SAM)中仅从技术层面机械地进行平衡化处理致使先验信息损失的问题,提出了加权离差熵平方期望最小化方法;并以先验信息为基础,构造了初始加权矩阵和可行加权矩阵。同时,本文以中国2007年的非平衡SAM为例,对比研究RAS、CE和加权离差熵平方期望最小化三种方法对其进行平衡化处理的实际效果。结果表明:RAS方法得到的结果偏差相对较大,而CE方法和加权离差熵平方期望最小化方法得到的结果相对较精准;此外,加权离差熵平方期望最小化方法能够有效利用先验信息,避免有效信息的无谓损失。
[期刊] 统计与决策
[作者]
秦昌才
基于宏观经济数据的国民经济核算对研究一个国家或地区的宏观经济运行状况,从而制定有关宏观经济政策是非常重要的。国民核算的表达形式有多种,
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
秦昌才
社会核算矩阵(SAM)是国民经济核算的一种重要形式,由于其数据来源多样且数据依赖于统计时间,这就决定了必须找到一个比较科学的方法对社会核算矩阵进行数据的调整与平衡。RAS方法与交叉熵(CE)方法是应用较为广泛的两种方法。本文通过比较研究认为,RAS方法是CE方法的一个特例———最小交叉熵模型,而CE方法是RAS方法的一般化,二者在实践应用过程中的取舍取决于研究者研究的侧重点。理论研究表明,当研究者侧重研究名义流的变化时,无疑RAS方法是首选;而当我们拥有各方面的信息来源并且用于结构变化的分析时,无疑CE方法是首选。但二者在实际研究中的优度比较仍是值得研究的问题。
关键词：
社会核算矩阵 RAS方法 交叉熵方法
[期刊] 统计与决策
[作者]
张进峰 俞培果
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪钱荣 陈文钰 赵为华
文章在矩阵正态分布下研究矩阵数据的参数估计及其分类方法。首先，基于低秩分解和矩阵正态分布的惩罚似然函数方法提出矩阵数据的参数估计和秩的自适应确定方法；其次，应用块坐标下降方法与增广拉格朗日乘子算法给出有效的迭代估计算法；然后，基于判别分析方法提出低秩分解下的分类预测规则；最后，通过大量数值模拟及卫星陆地资源数据和手写体数字的识别应用，验证了低秩估计方法对提高矩阵数据的估计和分类预测精度具有明显的效果。
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