- 年份
- 2024(3105)
- 2023(4669)
- 2022(4099)
- 2021(3840)
- 2020(3327)
- 2019(7938)
- 2018(7995)
- 2017(15724)
- 2016(8181)
- 2015(9364)
- 2014(9223)
- 2013(8724)
- 2012(7540)
- 2011(6732)
- 2010(6879)
- 2009(6327)
- 2008(6055)
- 2007(5209)
- 2006(4477)
- 2005(4022)
- 学科
- 济(35362)
- 经济(35338)
- 管理(23594)
- 业(21741)
- 方法(19424)
- 企(19199)
- 企业(19199)
- 数学(17731)
- 数学方法(17229)
- 中国(7733)
- 理论(7314)
- 业经(7230)
- 农(7224)
- 地方(6969)
- 贸(6859)
- 贸易(6854)
- 易(6677)
- 技术(5723)
- 学(5695)
- 财(5560)
- 教学(5417)
- 和(4985)
- 制(4895)
- 环境(4631)
- 农业(4614)
- 划(4582)
- 策(4149)
- 销(4101)
- 供销(4098)
- 银(4081)
- 机构
- 学院(112981)
- 大学(111781)
- 管理(47996)
- 济(43748)
- 经济(42835)
- 理学(42293)
- 理学院(41878)
- 管理学(40690)
- 管理学院(40486)
- 研究(32473)
- 中国(24065)
- 京(22866)
- 科学(20916)
- 财(17905)
- 业大(16607)
- 江(16038)
- 中心(15520)
- 所(15490)
- 农(15375)
- 财经(14814)
- 范(14335)
- 研究所(14234)
- 师范(14192)
- 北京(14116)
- 经(13491)
- 州(13263)
- 技术(13154)
- 经济学(12857)
- 经济管理(12144)
- 农业(12041)
- 基金
- 项目(80866)
- 科学(65048)
- 基金(59368)
- 研究(57643)
- 家(51622)
- 国家(51300)
- 科学基金(45681)
- 社会(36491)
- 社会科(34693)
- 社会科学(34683)
- 省(33071)
- 自然(31091)
- 基金项目(30980)
- 自然科(30519)
- 自然科学(30516)
- 自然科学基金(29963)
- 教育(28309)
- 划(27413)
- 资助(25377)
- 编号(23541)
- 重点(18147)
- 成果(17980)
- 创(17801)
- 部(17182)
- 发(16952)
- 创新(16551)
- 课题(16314)
- 科研(15441)
- 教育部(15128)
- 大学(15065)
共检索到156284条记录
发布时间倒序
- 发布时间倒序
- 相关度优先
文献计量分析
- 结果分析(前20)
- 结果分析(前50)
- 结果分析(前100)
- 结果分析(前200)
- 结果分析(前500)
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
杨波 邱雷 吴书
协同过滤算法被广泛运用于各类大数据的推荐系统中，能够向用户推荐与该用户类似的用户感兴趣的信息。随着深度学习，尤其是图神经网络的发展，基于图神经网络的协同过滤算法受到了越来越多的关注。基于图结构的协同过滤模型通常将用户与条目的交互信息建模为二部图，然后利用二部图的高阶连通性建模捕获用户与条目之间的隐藏关系。但是，这种二部图模型没有将用户之间的相似关系和条目之间的相似关系明确建模。此外，二部图的稀疏性会产生图中高阶连通性依赖问题。为此，该文提出了一种基于异质图卷积神经网络的协同过滤模型，将用户之间的相似度和条目之间的相似度显式地编码到图结构中，使得用户与条目的交互关系被建模成异质图。异质图结构使用户之间的相似度与条目之间的相似度能被直接捕获，降低了对高阶连通性的依赖，同时缓解了二部图过于稀疏的问题。该文在4个典型的数据集上进行了实验，并与4种经典模型进行了对比，结果表明所提出的模型效果较好。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
安德智 刘光明 章恒
针对目前传统数字图书馆无法为用户提供准确个性的图书推荐服务的问题,提出构建基于协同过滤的图书智能推荐系统。首先对图书进行聚类,构建无缺失的图书评价矩阵,在此基础上根据读者对相似图书的评分预测读者的兴趣爱好,为读者提供个性化的图书推荐。该方法在评分数据极端稀疏的情况下也可以为读者作出准确的图书推荐。最后通过实验验证该推荐方法的有效性和实用性。
关键词：
数据挖掘 协同过滤 图书推荐
[期刊] 情报科学
[作者]
张艳丰 李贺 彭丽徽 陈远方
【目的/意义】通过挖掘电子商务平台冗杂的在线评论信息,对在线评论进行效用过滤,将质量高、有用性强的评论呈献给消费者。【方法/过程】从Spearman相关性分析影响在线评论效用高相关因素入手,构建基于模糊神经网络(FNN)的在线商品评论效用模型,提出一种在线评论效用分类方法。【结果/结论】通过对亚马逊电子商务平台手机评论的实例验证,证明本文模型方法能够对在线商品评论效用进行有效区分,提出的在线商品评论分类过滤模型具有较高的准确度和有效性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张新香 刘腾红
针对基于项目的协同过滤推荐算法在数据极度稀疏的情况下相似性度量不准、推荐质量低下的不足,借鉴基于云模型中的云相似性度量方法来实现基于知识层面的项目相似性度量,改进传统的基于项目的协同过滤推荐算法,并利用公开的实验数据进行验证比较,结果表明,即使在数据极度稀疏的情况下,改进后的算法仍然能取得较好的推荐效果。
关键词：
协同过滤推荐算法 云模型 相似度
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
曾子明 周红
文章模拟用户的打分过程,利用信任来改进用户评分。同时研究用户声誉在资源选择过程中的作用,与项目的声誉结合来解决同质资源泛滥的问题。实验结果显示,本文提出的基于声誉的协同过滤推荐方法能更准确地反映用户的偏好情况和资源的质量,从而提高推荐的准确率。
[期刊] 情报学报
[作者]
胡学钢 杨恒宇 林耀进 鲍艳伟
随着专利得到越来越多的应用,专利分类的研究受到广泛关注。协同过滤技术作为推荐系统的重要技术,被广泛应用于互联网领域,具有简单高效的特点。为此,根据专利发明者用相似方法解决同类问题的思路,提出了一种基于协同过滤的专利TRIZ分类方法。首先,对专利文本向量化。其次,构建专利评分矩阵。最后,计算对未分类专利的预测评分并进行分类。实验结果表明,该方法能够提高系统分类精度与效率,有效地应用于专利TRIZ分类。
关键词：
专利分类 协同过滤 TRIZ
[期刊] 情报学报
[作者]
连芷萱 王芳 康佳 袁畅
制定科技产业政策需要科学预测技术发展趋势，专利申请书能够细粒度地表述技术特征，对专利申请书进行分析并构建技术预测模型有助于提高技术预测准确率。本文以专利申请书为研究对象，构建一种基于粒子群算法和图神经网络的技术预测模型，以人工智能领域中美国公司在华布局的594项专利申请书作为研究对象，在技术预测任务上以指数平滑法、平均移动法、SVR (support vector regression)、GRU (gate recurrent unit)、RNN (recurrent neural network)等算法为基线进行实验。结果表明，本文模型的准确性优于现有技术预测模型，可揭示技术新特征的形成过程。采用此模型对人工智能领域美国在华专利布局进行预测，并对重点领域的具体技术特征进行分析，得出了当前美国在华技术布局的趋势、具体特征与空白点。该模型能够提升技术预测准确性，可为科技产业布局与科研人力物力投入提供决策依据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱正
由于测量供应商风险的数据通常是由非线性特征构成的时间序列,传统BP神经网络方法会在预测分析时产生较大偏差。文章提出一种动态协同神经网络(DSNN)算法,该算法通过原型模式向量与试验模式向量间的相似性,动态地选取合适的注意参数,在演化过程中对误识别的模式进行自适应纠正,以相邻四个月的风险评价值作为网络的输入,并建立基于DSNN的供应商风险预测模型,对未来三个月的风险评价值进行预测,与BP算法进行对比,实验表明DSNN算法预测精度显著提高,从而证实了DSNN的有效性。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
季秀兰 熊拥军
识别存在于大量的WEB网页中的不良信息的非法文本,并将其有效屏蔽,是未来信息过滤研究的新领域。在传统方法的基础上,在对抓取到的网页进行预处理后,设置加权的关键字词典;应用汉语语料库里同类词的概念,从词汇关联的角度出发,最终提出了基于同类词权重均值的关联过滤算法。最后,从两个角度进行算法评估,该过滤算法更为高效,并且能够很好的应对不良网站的反关键字过滤策略。
关键词：
网页过滤 矩阵词典 权重均值
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
焦玉英 刘伟成 李法运
基于专题文献的信息过滤系统的设计,主要解决以下关键问题:(1)针对学术用户信息需求特点,构建动态可适性用户模型。(2)建立结构合理、高效运行、容量高的本地数据库后台支撑体系。(3)利用智能信息推送技术,为专业用户提供经过过滤的有针对性的文献信息。图3。参考文献5。
关键词：
信息过滤 专题文献 系统模型 智能代理
[期刊] 工业工程
[作者]
刘畅 吴清烈
为了对用户的产品定制决策进行动态辅助和引导,让用户在大规模定制系统中的产品配置过程变得更简单、方便,在产品定制环节引入了协同过滤推荐算法的思想,并结合大规模定制的特点对推荐算法进行适当改进后提出了一种新的面向大规模定制的个性化推荐算法。给出一个手机定制的实例,对算法产生推荐结果的具体过程进行了模拟与分析。仿真实验产生的可行推荐方案表明,该算法对于解决大规模定制模式下的个性化推荐问题是可行有效的。
[期刊] 工业工程
[作者]
王斐 吴清烈
大规模定制模式的兴起与发展有效缓解了用户对差异化、个性化产品的需求与追求定制化产品成本高昂之间的矛盾。为更高效地辅助用户在大规模定制过程中做出满意的产品定制决策,对传统面向大规模定制的推荐算法进行相应改进,并结合大规模定制的特征,提出基于用户画像的定制方案推荐算法。选用基于物品的协同过滤算法作为基础推荐算法,引入大数据工具——用户画像模型对初始推荐结果进行二次过滤,以改善传统协同过滤推荐算法易忽视用户自身兴趣偏好特征的问题,提高用户定制体验与推荐精准性。给出手机产品定制案例,对产生最终推荐结果的整个过程进行模拟与分析,验证该推荐算法的有效性和可行性。
[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] 中国科学技术大学学报
[作者]
王根生 潘方正
针对协同过滤推荐算法没有考虑推荐对象间语义关系的问题，提出一种融合推荐对象语义相似度的改进型协同过滤推荐算法。首先利用知识图谱表示学习算法将推荐对象的语义信息嵌入到一个低维语义空间；然后计算推荐对象之间的语义相似度，把该语义相似度融合到协同过滤推荐算法中的相似度计算中，弥补协同过滤推荐算法没有考虑推荐对象自身语义知识的缺陷。实验结果表明，该改进型算法相比于传统协同过滤推荐算法具有更高的准确率、召回率和覆盖率。
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
删除
