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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
丁永刚 张雨琴 付强 周箭锋 黄志芳
[目的/意义]传统基于协同过滤的图书资源推荐算法难以处理数据稀疏问题,而传统基于矩阵分解的推荐算法在处理高维数据时可扩展性差,且它们的推荐结果仅依据预测评分大小确定,导致推荐准确度不高。鉴于此,文章提出基于SOM神经网络和排序因子分解机的图书资源推荐方法。[方法/过程]该方法首先利用SOM神经网络,基于用户学术背景信息对用户进行聚类,然后利用用户对图书资源的显式和隐式Web访问行为构建图书资源偏序关系,最后利用因子分解机(FM)作为排序函数对用户学术背景、Web访问行为和借阅图书简介文本等多种特征信息进行建模,并使用对级(Pairwise)排序学习算法实现图书资源的精准推荐。[结果/结论]实验结果表明,文章所提出的方法能有效缓解数据稀疏问题,提高推荐的准确率和效率。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
刘爱琴 李永清
资源分类不合理,资源检索机制不完善是当前高校图书馆数字化建设中面临的一个重要问题。本文基于SOM神经网络聚类算法无参数、精准度高和客观性强的特点,首先对山西大学图书馆用web访问行为进行聚类和优化分析。其中,聚类算法分为粗调整和微调整两个优化阶段,以保证聚类效果和聚类速率的提升。其次,基于对用户分析结果的输出,将用户个人特征信息、用户行为数据以及文献数据库等相关数据资源进行筛选整合,形成可靠性和可用性更高的关联数据集,并结合语义检索和属性值匹配等技术,构建了高校图书馆用户个性化服务推荐系统。最后对系统进行
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
卢春华 杨辉 李云鹏
[目的/意义]提出一种涵盖不同学习者的学习风格、知识水平以及学习模式等特征的差异的在线资源推荐技术,以克服学习者在拥有海量学习电子资源的在线学习平台中难以检索到满足其需求的学习资源的信息过载问题。[方法/过程]针对在线学习环境及其产生的数据,利用本体方法对学习者和学习资源的领域知识进行建模和表示,并使用循环神经网络挖掘学习者的学习模式,得到最终的资源推荐列表。[结果/结论]所提出的系统与传统的协同过滤及融合本体知识的协同过滤方法相比,在推荐结果的准确率(Precision)、召回率(Recall)和平均倒数排名(MRR)三个指标上分别取得显著提升。[局限]模型在训练过程中的时间和空间消耗较大,存在进一步改进的空间。
[期刊] 工业工程
[作者]
董学文 石宇强 田永政
针对云制造服务平台上的海量制造服务信息所带来的信息过载问题，提出一种基于图神经网络的云制造服务推荐方法，有效克服了传统推荐方法无法利用数据高维特征的局限性。提取平台上制造服务资源的特征，根据不同的相似度计算方法将制造服务资源构建为网络图；利用邻居采样图神经网络(graph sample and aggregate, GraphSAGE)进行网络的表示学习，并将学习到的网络特征带入链接预测函数进行模型训练；通过对资源节点间的链接概率进行预测，完成对用户的制造服务推荐。结果表明，基于图神经网络算法的链接预测模型，其预测性能要优于所对比的共同邻居(common neighbors, CN)、Adamic-adar (AA)与资源分配(resource allocation, RA)链接预测算法，从而取得较好的推荐效果，为解决云制造服务推荐问题提供理论依据，有助于提高用户的决策效率。
[期刊] 数字图书馆论坛
[作者]
刘爱琴 李永清
借助SOM神经网络聚类算法无参数、精准度高的特点,本文对山西大学图书馆的Web访问行为进行聚类和优化分析。将聚类行为分为指数函数粗调整和线性函数微调整两个优化阶段,有效提升聚类速率和聚类效果。基于对用户分析结果的输出,将用户个人特征信息、用户行为数据以及文献数据库进行筛选整合,形成可靠性和可用性更高的关联数据集,并结合语义检索和属性值匹配等技术建构用户个性化服务推荐系统,进行有效性验证,实现图书馆内部主题推荐、图书推荐和专家推荐三个子系统的协同。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
刘晓农 宋亚斌 邢元军
运用主成分分析法、定量和定性相结合的方法构建了新化县森林健康评价指标体系,基于SOM神经网络构建了新化县森林健康评价模型,对新化县森林进行健康评价,利用GIS技术对健康评价结果和森林属性进行了数据对比分析,结果表明:新化县森林的总体健康水平不高,主要以较健康状态为主;森林的健康状况存在明显的空间分布特征,森林的健康状况与人为干扰程度存在明显的相关关系;结合森林起源、林种、龄组、主要优势树种和森林健康等级空间分布进行了对比分析,得出了新化县森林起源、林种、龄组和主要优势树种健康状况的现状和成因。
[期刊] 统计与决策
[作者]
薛丽思 仲伟俊
目前基金业绩传统评价方法所采用的评价指标因考虑基金风险来源的出发点不同,各自指标之间难免存在差异,各个指标也存在一定的不足。本文尝试使用自组织特征映射网络,将基金业绩放在一个指标空间进行研究,此空间是由各评估指标构成的多维空间。对空间上的点(被评估证券)采用一次聚类分析或多次聚类分析方法对基金业绩进行分类评价。
关键词：
证券投资基金 业绩评价 SOM模型
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
赵晶 赵一新 黄强
【目的】建立精度更高的需水量预测模型,为水资源规划管理提供理论依据。【方法】建立基于神经网络方法和支持向量机的需水量预测模型,以西安市需水预测为例,对2种预测模型的预测结果进行了比较。【结果】利用建立的径向基函数神经网络需水预测模型,得到西安市2010和2020年的需水量分别为32 485.65,48 180.43万m3;采用支持向量机模型能全面考虑影响需水预测的各种因素,预测西安市2010和2020年的需水量分别为32 488.03,48 184.41万m3。【结论】基于神经网络方法和支持向量机方法的需水量预测模型均可全面反映需水量的变化规律,两者预测结果十分接近,均可用于需水量的精确预测。
[期刊] 现代情报
[作者]
钟足峰 段尧清 杨曼
通过提供个性化推荐,推荐系统的重要性越来越受到读者的重视。现有推荐算法着重关注推荐的准确度,将读者引导到少数热点图书上,导致产生较多长尾图书的问题;并且读者的兴趣过于集中,不利于挖掘读者潜在的兴趣点。提出一种重排序的基于用户协同过滤算法,该算法通过对推荐列表TOP-N进行重排序来产生推荐列表。实验结果表明,该算法可以在一定精确度损失的条件下,大幅提高最终推荐列表的多样性有利于读者接触更多的未知领域及长尾图书的销售。
关键词：
推荐系统 协同过滤 多样性 长尾图书
[期刊] 统计与决策
[作者]
涂锦 冷正兴 刘丁毅
现实生活中的时间序列,通常伴随着大量的噪声和高度的波动性。对于这些非线性时间序列,运用传统的统计和计量经济模型进行分析预测,预测结果往往不够理想。文章基于经验模态分解(EMD)和人工神经网络提出改进方法。主体思想是"先分再合":先用EMD方法分解非线性时间序列,得到一系列易于分析的独立的子系列,然后利用神经网络(FNN)对每一个子系列进行分析和预测,最后再用自适应线性神经网络(ALNN)整合并得出最终结果。结合具体房价时间序列实例,证实了这种方法的优势。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
宋新平 吕国栋 申彦 王笑
[目的/意义]大数据环境下，传统的竞争对手识别方法存在局限性，本文针对这种不足提出了一种能够适应大数据环境的竞争对手识别方法。[方法/过程]第一，基于互联网下顾客价值领先战略，从消费者角度出发，选择基于消费者情感特征的竞争对手评价体系；第二，以顾客评论作为数据源，通过对评论文本分析，提取顾客关注的产品特征；第三，基于文本情感分析技术计算企业相应产品特征的顾客情感得分；第四，基于自组织神经网络(SOM)构建竞争对手识别模型，并根据模型结果识别目标企业竞争对手。[结果/结论]使用酒店行业顾客评论数据进行实验，证实了该方法能够在大数据环境下快速、高效、客观地识别企业竞争对手。
[期刊] 统计与决策
[作者]
樊国敬 田秀华
文章基于SOM神经网络,分析与评估了我国四大经济区域复合生态系统健康等级。空气质量、住房消费和节能降耗对复合生态系统健康评估影响力最大;中国区域复合生态系统主要处在健康和亚健康状态,江苏复合生态系统健康值排名第一,处于健康状态;天津经济子系统和海南自然子系统排名第一,健康值都超过0.8,处在很健康的状态;北京社会子系统健康指数排名第一;东部地区生态系统健康总指数最高,社会、经济和自然健康指数排名都是第一,也都超过0.6,处在健康等级。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
楚春晖 佘济云 陈冬洋
SOM神经网络具有无样本自组织学习的功能,能从输入数据中寻找规律,使结果客观、真实。本研究采用1993-2008年五指山市四期一类调查数据,运用SOM神经网络分析森林动态变化,对五指山市森林健康进行评价,并探讨了森林健康等级与龄组和郁闭度之间的关系。结果表明:1993年五指山市森林健康水平较低,Ⅰ等质量占据绝对主导地位,随后森林质量逐步提高,至2008年,五指山市森林健康等级,Ⅲ、Ⅳ等占据主体,森林健康水平得到很大提高,同时在一定范围内,森林表现出小班龄组越大,郁闭度越大,健康等级越高。以上评价结果可为五指山市的森林可持续经营利用提供理论支撑。
关键词：
SOM 神经网络 森林 健康评价 五指山
[期刊] 统计与决策
[作者]
樊国敬 田秀华
文章基于SOM神经网络,分析与评估了我国四大经济区域复合生态系统健康等级。空气质量、住房消费和节能降耗对复合生态系统健康评估影响力最大;中国区域复合生态系统主要处在健康和亚健康状态,江苏复合生态系统健康值排名第一,处于健康状态;天津经济子系统和海南自然子系统排名第一,健康值都超过0.8,处在很健康的状态;北京社会子系统健康指数排名第一;东部地区生态系统健康总指数最高,社会、经济和自然健康指数排名都是第一,也都超过0.6,处在健康等级。
[期刊] 农业技术经济
[作者]
李慧 孙东升
为全面推进城乡社会保障体系建设，进一步推进城乡居民社会养老保险政策，基于＂政府推荐自主选择＂的方针，向政策的受众提供科学合理的缴费档次的选择建议非常重要。本文提出一种基于蚁群优化算法的灰色模型和ＲＢＦ神经网络算法相结合的预测分类方法，根据个体特征向量为居民推荐较为适合的养老保险缴费等级。根据不同人群的参保人群个体特征进行个体信息模型构建，基于优化灰色模型和蚁群算法的全局寻优能力，以蚁群优化灰色模型的结果作为ＲＢＦ神经网络算法的输入，以ＣＨＡＲＬＳ调研数据作为遗传神经网络算法的输出，对神经网络进行训练减小分类预测的偏差。经检验该方法比较准确和有效，可以在参保人群的个人特征和参保档次之间建立对应关．．．
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