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[期刊] 统计与决策
[作者]
张艳菊 陆畅
为了提高数据缺失情况下的推荐准确性,保证服务的质量,给用户提供更加准确与实时的个性化信息,文章将直觉模糊C均值聚类(IFCM)和协同过滤推荐算法相结合,构建了IFCM-Slope One协同过滤推荐算法。通过引入直觉模糊C均值聚类对用户进行分类,减小邻居用户的搜索范围,降低计算的复杂度,再利用Slope One对用户喜好矩阵缺失数据进行填补,避免由于数据缺失导致推荐偏差,最后基于协同过滤推荐算法计算相似邻居集,并将相似邻居集中的用户喜好隶属度进行从大到小的排序,形成Top-n项目推荐集,生成用户推荐结果。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
许晓飞 米洁 陈雯柏
在培养人工智能类相关工科专业学生的工程综合创新能力中,为了解决学生对复杂智能工程抽象理论理解困境,提出以构建人工智能典型内核算法应用的协同推荐系统为工程综合创新实践教学平台。介绍了人工智能的相关背景,针对本科阶段人工智能复杂工程模拟教育实践特点及存在的问题,进行建设操作演示型、参与设计型以及探索创新型的系列单元实际训练项目;通过详细分析几种典型协同推荐内核算法的优劣,展示获取大量数据样本的平台视觉部分、演示基于物品的图片或用户脸部信息识别的动态分拣部分,可以让学生能够直观学习人工智能技术应用情况。通过该平台阶梯式的实践教学引导和推进,提高学生科技实践创新意识和实践动手能力。
关键词：
人工智能 协同过滤 推荐系统 工程训练
[期刊] 运筹与管理
[作者]
张尧 冯玉强
在B2C电子商务中,user-based协同过滤算法是一种重要的推荐方法,但用户共同评价项目数据稀疏影响了user-based协同过滤算法的应用。鉴于此,在考虑用户消费水平的基础上,利用关联规则挖掘形式化描述商品间的替代相似性;利用基于时间的贝叶斯概率描述商品间的关联关系构建商品网络,通过社会网络分析中的成份分析方法对商品网分析,得到面向用户主题偏好的商品间互补性关系,进而利用这两种商品间关系构建用户主题偏好项目集,最后在数据极度稀疏的环境下通过F1方法和多样性测量方法与传统推荐算法进行对比实验分析,实验结果显示提高了推荐结果的准确性与新颖性。研究用的所有数据均采集于京东商城网站。本文为缓解数...
[期刊] 统计与决策
[作者]
郑智泉 陈妍 王孟孟 田维琦
为了研究数据缺失填补算法的准确性和稳定性，文章基于完全随机缺失对完整数据集按不同缺失率进行挖空处理，然后使用6种算法对缺失数据进行填补，并重复执行多次，对比分析其准确性和稳定性，给出相应的置信区间。结果表明，混合迭代填补法准确性优于K近邻、缺失森林、加权K近邻等算法，其稳定性仅次于缺失森林；随着缺失率的增大，该算法准确性高的优势更加显著；当缺失率小于5%时，该算法的准确性和稳定性达到最佳。
[期刊] 统计与决策
[作者]
于力超
在抽样调查活动中,如何对含缺失的数据集进行总体参数估计是一个热点话题。目前已有方法主要针对因变量数据缺失的情形,对协变量缺失的情况研究较少。文章在协变量数据缺失机制为MAR或NMAR的情形下,介绍了几种协变量缺失情形下参数估计的方法,包括多重插补法、Bayes法、EM极大似然估计法,尝试将EM算法、Gibbs抽样法、数据扩充算法等统计计算方法引入协变量缺失情形下的参数估计问题。并通过数值模拟,对几种方法进行比较。
[期刊] 统计与决策
[作者]
韩锋
文章通过引入缺失指示变量,并对影响函数进行加权,给出协变量存在缺失情况下倾向评分的估计方法。类比Montes-Rojas(2009)推导平均处理效应估计量渐近方差公式的方法,导出协变量存在缺失情况下,平均处理效应及其渐近方差的估计。借助模拟研究验证了倾向评分及平均处理效应渐近方差估计的正确性,与传统方法相比,该方法得到的估计量的Bias和MSE都小于传统方法。
[期刊] 技术经济
[作者]
景亚萍 邵培基 李成刚
将最大期望值算法(EM)与朴素贝叶斯算法(NB)相结合,提出EM-NB算法来填补网络调查中的缺失数据。对比基于处理后的完备数据集的分类统计结果与基于纸质调查得到的分析结果,结果显示,利用EM-NB算法处理缺失数据后的网络调查问卷与纸质调查问卷可得到一致的调查结果。这表明EM-NB算法是一种有效的处理网络调查中缺失数据的方法。
[期刊] 商业经济研究
[作者]
吴守学
本文从跨境电商和跨境物流的演进历程及相关性出发,在完成跨境电商物流协同理论模型构建与实证检验的过程中,探索存在于跨境电商物流协同模式中的四大显著缺失,进一步提出推动跨境电商物流协同发展的具体路径。
关键词：
跨境电商 跨境物流 协同 实现路径
[期刊] 统计与决策
[作者]
王秀丽 张淑霞
文章考虑协变量缺失下非线性分位数回归中参数部分的经验似然统计推断,提出了加权修正的估计方程,并给出了当缺失机制已知和未知时极大经验似然估计的渐近分布,得到了著名的Horvitz-Thompson现象。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
陈洁 潘郁 张振海 潘芳
以技术创新平台为背景，针对原有协同过滤算法推荐滞后以及算法可扩展性差的问题，根据用户的实时反馈，在Ｓｌｏｐｅ ｏｎｅ算法的基础上，提出了更新增量机制，分解出固定因子以及增量因子，当用户对项目的评分改变时，只需更新增量因子，提高了算法的可扩展性，更精确地反应了用户的兴趣变化。经算例验证，该算法在保证推荐精度的同时可以有效地缩短推荐时间。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
陈洁 潘郁 张振海 潘芳
以技术创新平台为背景,针对原有协同过滤算法推荐滞后以及算法可扩展性差的问题,根据用户的实时反馈,在Slope One算法的基础上,提出了更新增量机制,分解出固定因子以及增量因子,当用户对项目的评分改变时,只需更新增量因子,提高了算法的可扩展性,更精确地反应了用户的兴趣变化。经算例验证,该算法在保证推荐精度的同时可以有效地缩短推荐时间。
[期刊] 统计与决策
[作者]
向小东 邱梓咸
slope-one算法是个性化推荐系统中最简洁的协同过滤推荐算法,常用于评分预测来进行矩阵填充从而降低原始数据的稀疏性。由于传统slope-one算法在计算偏差时考虑了所有评分项目,而将不相关的项目纳入偏差计算反而会降低预测的准确性,文章针对该问题提出一种改进的slope-one算法,先通过项目相似度筛选出待预测评分项目的近邻用户集S,在用户集S上计算项目间的偏差值dev时引入用户相似度,从而有效地提高了评分预测的可靠性。在Movielens-1M数据集上对本文算法和slope-one算法(SO)以及以用户相似度为权重的slope-one算法(BUW-SO)作五折交叉实验,结果表明,改进的算法不仅能减少时间和空间复杂度,还能提高预测的准确性,使推荐系统有更好的推荐效果。
关键词：
slope-one算法 协同过滤 相似度
[期刊] 统计与决策
[作者]
龚辉锋
在实证分析中遇到缺失值是一个非常不幸但又非常普遍的问题,不完整的数据将会严重影响到分析结果的正确性和准确性,甚至是增加错误结果的风险,对缺失值的处理是一个不可避免而又富有挑战性的研究课题。牛顿搜索算法是一个优秀的数据设算法,不需要考虑数据的缺失状态,可充分利用已有数据对缺失值进行修补,在改善参数估计、减少标准误差、提高统计检验功效方面有良好效果。
关键词：
缺失值 多重设算 最大期望 牛顿法
[期刊] 图书馆理论与实践
[作者]
张春丽
数字图书馆相关信息技术的发展无法满足当下数字图书馆发展的实际需求,成为制约数字图书馆整体服务能力的重要因素之一。文章分析了基于数字图书馆关联数据的用户服务模型和协同信息推荐模型,并重点对协同信息推荐模型进行了研究和构建,以期为数字图书馆整体服务水平的提升提供一些新的视角。
[期刊] 上海金融
[作者]
刘志伟
顺应地方金融扩张的发展趋势,超越国家整齐划一的中央垂直金融监管模式,可将金融监管类型化为中央金融监管与地方金融监管,实现金融监管的地方性分权设计。在既有金融监管框架之下,地方金融监管格局已现雏形,但业已进行的金融监管权分置举措实为地方金融具体性事项的监管权下移,缺乏整体性、系统化的金融监管权分置安排。地方金融监管权的系统化配置,须遵循"分置-协同"互动的监管改革路径。在地方金融监管的分权改革中,须确立地方金融监管新范式,即实行中央督察式省级以下垂直监管,同时也应凸显社会权力与民间法在地方金融监管中所应有的地位。
关键词：
地方金融 监管权配置 权力分置 监管协同
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