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[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] 中国科学技术大学学报
[作者]
宋辉 杨明
矩阵补全技术在近年来已经在诸多领域得到了应用,利用已有的辅助信息进行矩阵补全提高补全的精度得到了关注.鉴于此,提出一种将双线性关系与单边线性关系混合的矩阵补全模型,同时关注行信息与列信息之间的相关性和他们各自分别做具有的特点,使得混合线性模型尽可能地逼近原始观测矩阵.;同时证明了使用ADMM算法求解的收敛性,并通过拟合数据和真实数据两组实验进行了验证,结果表明,与其他使用辅助信息的补全模型相比,该方法获得补全结果在RMSE评价标准下的误差相对降低了25%以上.
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
宋辉 杨明
矩阵补全技术在近年来已经在诸多领域得到了应用,利用已有的辅助信息进行矩阵补全提高补全的精度得到了关注.鉴于此,提出一种将双线性关系与单边线性关系混合的矩阵补全模型,同时关注行信息与列信息之间的相关性和他们各自分别做具有的特点,使得混合线性模型尽可能地逼近原始观测矩阵.;同时证明了使用ADMM算法求解的收敛性,并通过拟合数据和真实数据两组实验进行了验证,结果表明,与其他使用辅助信息的补全模型相比,该方法获得补全结果在RMSE评价标准下的误差相对降低了25%以上.
[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]
西日古力 吴黎军
文章在熵损失函数下,通过计算得到了广义线性混合模型协方差矩阵谱分解估计的风险函数;研究了广义线性混合模型协方差的谱分解估计在一定估计类中的优良性;最终证明了在熵损失函数下,由最小二乘理论得到的无偏估计优于其他两个有偏估计。
[期刊] 华东经济管理
[作者]
范进
顾客资源是企业最重要的资源之一,在个性化大潮的推动下,能否为顾客提供差异化、个性化的产品和服务成为企业运营成败的关键。文章在分析传统个性化推荐算法的基础上,利用模糊数学的知识,提出了一种基于多元混合准则模糊模型的个性化推荐算法,并通过算例进行演算。算例证明该算法易于进行计算机模拟,易于推广。
关键词：
推荐算法 模糊模型 混合准则
[期刊] 统计与决策
[作者]
尹楠
文章介绍了基于高斯混合模型的期望最大化聚类算法,并对模型进行了简化,运用案例分析了该模型在经济管理领域中的应用,利用可视化的图形展示了研究样本的概率密度。
关键词：
高斯混合模型 概率密度 聚类
[期刊] 统计与决策
[作者]
尹楠
文章介绍了基于高斯混合模型的期望最大化聚类算法,并对模型进行了简化,运用案例分析了该模型在经济管理领域中的应用,利用可视化的图形展示了研究样本的概率密度。
关键词：
高斯混合模型 概率密度 聚类
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
陈宇 许莉薇
为解决传统林业信息文本分类算法准确率低和正确率分布不均匀的问题,提出了一种基于高斯混合模型的林业信息文本分类算法。在阐述高斯混合模型和EM算法的基础上,使用TF-IDF方法计算林业信息文本特征值,对构造的林业信息文本特征矩阵降维,结合Kmeans算法,通过训练得到各类林业信息文本所对应的高斯混合模型的参数,构造分类器进行精准与快速分类。实验结果表明,该算法与神经网络分类方法、贝叶斯、决策树等常用分类算法相比,该算法有较高的准确率和实用性,为林业信息文本的分类研究开拓了新思路。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
蒋硕然 陈亚瑞 秦智飞 杨巨成
高斯混合模型是有限个独立高斯模型的线性组合,估计其子模型个数是一个重要的研究问题.一类典型的算法是以最短描述长度为目标函数,在迭代过程中通过对子模型进行分裂与合并操作确定子模型个数.这类方法一般采用熵比、KL散度和模型相似度作为分裂和合并的判别准则.但是熵比或KL散度准则对稀疏子模型和凹形子模型过于敏感导致过度分裂,模型相似度准则不能反映合并后模型的高斯拟合优度导致过度合并.在算法的迭代过程中,这些过度分裂与合并操作产生振荡现象.针对估计子模型个数时出现的过度分裂与合并问题,基于KS检验的高斯混合模型的分裂与合并算法选择熵比与KS检验作为分裂的判别准则,模型相似度和KS检验作为合并的判别准则.最后在六个数据集上进行了实验证明算法的有效性.
[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]
冉从敬 宋凯
[目的/意义]高校专利具有数量多、价值度高、转化率低等特征，推动高校专利向企业转化，对解决高校专利转化困境、提升企业科技能力、支持知识强国建设具有重要意义。[方法/过程]将个性化推荐引入到高校专利转化过程中，以主题模型、文本聚类、文本相似度计算作为技术支撑，将基于内容和基于协同过滤的推荐方式相结合，采用混合方法构建高校专利个性化推荐模型，选取特定技术领域与目标企业，根据目标企业技术重点和薄弱领域，推送高校专利推荐列表，以提升高校专利转化率，促进校企产学研合作。[结果/结论]以区块链为技术领域，以平安科技为目标企业，对高校专利个性化推荐模型进行验证，明确了平安科技的技术重点主题和技术薄弱主题，将基于技术重点的内容推荐和基于技术竞争者的协同过滤推荐结合，通过混合方法形成完整的专利推荐列表，在注重目标企业当前研究重点的基础上，又兼顾其潜在技术需求，为推动高校专利转化提供了实践路径。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘扬
文章分析了学术信息推荐的特性和学术信息质量的影响因素,认为信息质量是提升学术推荐系统性能的重要影响因素。并归纳、分析了推荐系统用户满意度变量,重点考虑了信息质量、信息内容和信息协同3个影响因素,构建了包括信息表述、用户偏好获取、混合推荐、信息质量评估和综合评分5个模块的混合推荐模型,并简述了其实现步骤与方法。
关键词：
学术信息 信息质量 算法 推荐模型
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
王军 李云伟 王恺睿
为了在提高弱小运动目标的检测准确度的同时满足实时性要求,提出了一种基于SVD的改进混合高斯模型弱小运动目标检测算法。针对普通混合高斯模型阈值选取没有针对性的问题,运用基于奇异值分解(SVD)的动态阈值调整更新方法,提高混合高斯模型对弱小运动目标检测准确度。实验结果表明,该算法能够准确、高效地检测特定弱小运动目标。
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