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[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] 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] 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] 图书情报工作
[作者]
邵作运 李秀霞
[目的 /意义]基于高维矩阵稀疏降维的思想,提出一种利用惩罚性矩阵分解(Penalized Matrix Decomposition,PMD)实现共词分析的新方法。[方法 /过程]以"学科服务"为研究主题,根据PMD算法原理,在Matlab环境下分别实现特征词的提取、特征词的软聚类以及聚类效果的可视化。[结果 /结论]与传统的共词分析方法对比,PMD算法在共词分析中具有独特的优势:提取的特征词比较全面,聚类数目便于确定,聚类结果易于理解。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王丙参 魏艳华 李旭
非负函数型数据可以不等间隔观测，在理论和实践中应用广泛，对其进行聚类可以更好地探索客观规律。文章利用位置积分变换将函数型数据转化为高维向量，再通过非负矩阵分解（NMF）将其转化为低维向量，以此构建函数型聚类算法。针对基于NMF的函数型谱聚类算法，给出了确定聚类个数K的两种方法：一种是根据Laplacian矩阵的特征值确定K；另一种是构建新评价指标，通过搜索确定K。数值实验结果显示：基于位置积分变换和NMF的函数型聚类算法有效，对函数结构要求宽松，但需限制函数取值为正；NMF的秩可通过cophenetic相关系数确定，建议取较小的值，以剔除类的冗余特征。在确定谱聚类的聚类个数K时，建议对降维后的数据进行标准化处理，以缩小样本间的距离变化范围；聚类个数变点图直观有效，再结合特征值差分法确定K很有参考价值，建议阈值取[0.05,0.08]；根据吻合度与相似比确定K的方法有效且简单易懂。
[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] 浙江农林大学学报
[作者]
郝红 徐常青 张新平
为研究非负矩阵分解(NMF)算法的优越性,将此方法应用于航拍图像的信息提取。在对航拍图像进行信息提取时,与传统的主成分分析方法进行了比较。通过选取不同的特征值r与Eignum进行实验。结果表明:当r=20,50时,应用本研究算法的运行时间小于Eignum=20,50时主成分分析的运行时间;并对r=50,Eignum=50时进行了识别率比较,应用此方法的识别率更高,证明了非负矩阵分解算法在航拍图像应用中的时间短、识别率高的优越性。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
王名学
推广了矩阵的逆的概念,给出了长方矩阵的逆的定义,讨论了长方矩阵的逆的几个性质,给出了求长方矩阵的一个逆的方法.
关键词：
长方矩阵 单侧可逆 性质 求法
[期刊] 工业技术经济
[作者]
刁凤琴 诸克军 贺勇
石油产量的精确预测,是石油企业制定合理的生产计划、避免盲目投资、实现可持续开发的重要条件。论文提出了基于最近邻径向基——马尔可夫理论的石油产量预测模型,将该模型应用于江汉油田作实证分析,并与传统的灰色模型预测结果作对比分析,得到令人满意的产量预测效果。
[期刊] 统计研究
[作者]
聂斌 胡雪 王曦
空气质量数据具有在时间上连续、空间上相关的特点,这提高了异常点识别的难度。本文提出在时间维度上运用移动平均法,在空间维度上运用反距离加权法对观测值进行预测并求残差的解决思路,从而将时空数据的异常点识别问题转化为二维残差值的异常点检测问题。通过仿真验证表明新方法具有良好的检出力。最后将新方法应用于北京市实际观测数据,取得了满意的识别效果。
关键词：
空气质量 时空数据 异常点识别 最近邻
[期刊] 统计与决策
[作者]
孟东霞 魏晓光 柳凌燕
针对不平衡数据集中的少数类样本在实际应用中分类准确率较低的问题，提出一种利用多数类样本的自然最近邻进行欠采样的数据处理方法。自然最近邻算法根据每个样本的分布特征动态地为样本选择数量不同的自然最近邻样本，通过自然最近邻的个数反映样本分布的疏密程度。文章所提方法先计算多数类样本在整体数据集中的自然最近邻，根据自然最近邻情况移除多数类中的噪声样本和局部密度较小的样本，再计算剩余样本的相似度，保留密集区域中的代表性样本，去掉部分冗余样本，获得平衡数据集。该方法的计算无须预先指定参数，减少了欠采样过程中多数类分类信息的损失。对比实验利用支持向量机对不同欠采样方法平衡后的12个数据集进行分类，结果表明此方法在大多数数据集上具有较优的分类性能，提升了少数类样本的分类准确率。
关键词：
不平衡数据集 欠采样 自然最近邻
[期刊] 统计研究
[作者]
聂斌 胡雪 王曦
空气质量数据具有在时间上连续、空间上相关的特点,这提高了异常点识别的难度。本文提出在时间维度上运用移动平均法,在空间维度上运用反距离加权法对观测值进行预测并求残差的解决思路,从而将时空数据的异常点识别问题转化为二维残差值的异常点检测问题。通过仿真验证表明新方法具有良好的检出力。最后将新方法应用于北京市实际观测数据,取得了满意的识别效果。
关键词：
空气质量 时空数据 异常点识别 最近邻
[期刊] 管理评论
[作者]
徐大举 张海燕
本文首先总结了价值型Leontief逆矩阵、Ghosh逆矩阵和实物型Leontief逆矩阵的性质,回顾了这些性质在产出调整分析和价格调整分析中的一些应用,然后研究了这些性质在产出调整分析中关于投入乘数方面,以及在价格调整分析中关于产出乘数方面进一步的应用,结论是如果只有部门i的实物型最终产出增加(减少)而其余部门的不变,那么部门i的投入乘数一定不增加(不减少),而且至少存在一个部门i_0(i_0≠i)的投入乘数一定不减少(不增加);对偶地,如果只有部门j的增加值上升(下降)而其余部门的不变,那么部门j的产出乘数一定不增加(不减少),而且至少存在一个部门j_0(j_0≠j)的产出乘数一定不减少(不增加)。
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