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[期刊] 工业工程
[作者]
王维 杨宇 吴清烈
针对稀疏性和冷启动问题，提出一种结合信任和相似度的随机游走算法，利用两者的综合权重ＴＳ，应用于随机游走算法。实验结果表明，在全用户数据集和冷启动数据集中，算法比其他参照算法在准确率和覆盖率等方面均有提高，时间复杂度也有改善。本文的信任度采用数据集内用户评价的信任度，并没有采用信任度公式计算用户对其他用户的信任度。提出的算法改善了推荐精确度、覆盖率，优化了推荐质量。
关键词：
信任度 相似度 随机游走 稀疏性 冷启动
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李吉 黄微 郭苏琳
[目的 /意义]微博对用户获取信息和建立社交网络具有重要作用。提出一种基于相似度和信任度融合的微博内容推荐方法,能够从用户需求出发进行个性化微博内容推荐,对提高微博服务质量、改善信息过载问题具有意义。[方法/过程]基于相似度和信任度融合算法,构建微博内容推荐模型,以新浪微博为研究对象,采用编程方式获取汽车、体育、运动健身、互联网和财经5个领域的数据,展开用户相似度与信任度计算的实验分析和比较。[结果/结论]分析结果显示该方法可以有效表示和挖掘微博内容,改善微博推荐的准确性和用户满意度。
关键词：
相似度 信任度 微博 内容推荐
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李红巍
为解决当前个性化推荐不能同时考虑用户兴趣点受时间和频率两个维度共同影响问题,提出一种基于本体相似度和时间衰减的动态个性化推荐算法。首先确定时间衰减函数来计算用户兴趣点的时间衰减规律,然后考虑不同兴趣点访问频率对兴趣点关注程度的影响,再次通过本体相似的综合算法解算推荐资源与关注目标资源的相似度,最后通过兴趣点更新权重与相似度的加成效果确定推荐资源的排序。实验结果表明该算法在整体上具有较好的综合性能,推荐资源的查准率和查全率均较高,算法的普适性和效果较好。
关键词：
个性化 推荐 相似度 本体 图书馆
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
顾光同 许冰
核心ＣＰＩ能更真实地反映宏观经济运行趋势。然而，如何测算核心ＣＰＩ一直备受关注。本文构建了一组带有异常因子的随机游走模型，利用ＭＣＭＣ法和ＧＩｂｂｓ抽样，对时变参数进行估计，不仅从ＣＰＩ中分离出核心ＣＰＩ，而且对非核心ＣＰＩ，通过捕捉到的异常点，发现与中国政策效应相吻合。本文仅利用了中国单一的ＣＰＩ数据，不需要ＣＰＩ子类权重测算及其再分配。进一步，通过与ＷＩｎｄ核心ＣＰＩ比较，以及Ｍａｒｑｕｅｓ等（２００３）核心ＣＰＩ评价方法的检验，发现本文的核心ＣＰＩ更具合理性和科学性。
[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。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李默 梁永全 赵建立
针对数字图书馆学术资源信息过载问题,提出了一种融合相似性评价、信任度与社会网络的学术资源推荐方法。该方法利用信任度分析与社会网络关系挖掘技术对协同过滤推荐方法进行了改进,并综合考虑了用户特征因素对推荐结果的影响。实验结果表明,本方法在预测准确度和覆盖率指标上均优于其他推荐方法,显著提高了学术资源推荐系统的推荐质量。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周奇 陆敬筠 朱晓峰
社交网站与电子商务网站逐步实现信息共享，电子商务网站利用社交网站信息可以增强信息推荐的准确性与可信性。文章提出一种利用社交网站的用户社交网络及博文信息实现基于社交团体和用户相似度的信息推荐方法，该方法利用ＣＮＭ算法发现用户所处的社会团体，通过基于语义信息的文本相似计算方法计算微博文本相似度，最后，在社团发现和文本相似度计算的基础上计算用户对项目的预测评分，实现信息推荐，并通过线下模拟实现测试该方法的有效性。
关键词：
社交团体 用户相似度 信息推荐
[期刊] 统计与决策
[作者]
王明佳 韩景倜
文章针对传统推荐系统在数据稀疏性情况下用户相似性度量精度不高的问题,提出了一种多维度用户相似性度量的协同过滤算法。首先根据用户-项目打分矩阵,考察用户共同评分项目数和用户活跃度对用户相似的影响,并计算用户的相似度;然后通过修正皮尔逊用户相似性计算用户的相似性;最后通过一个权值来控制两者的重要程度,综合计算用户的相似性。研究结果表明权重系数为0.4,即修正的皮尔逊用户相似性的占的比重较大时,推荐系统的推荐质量最好;同时多维度用户相似性度量的协同过滤推荐算法在MAE、召回率RE和准确率三个方面都要优于经典的余弦相似性协同过滤算法以及皮尔逊相似性协同过滤算法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
夏小娜
聚类统计分析在大数据理论研究和实践应用方面具有重要地位，是学习分析技术的重要组成部分。文章首先在数据初始化和规范化的基础上定位分类条件，实现学习行为的分化和集成，形成多个待聚类的数据子集；然后，根据学习交互活动之间的拓扑关联性和依赖性，设计随机游走模型与BIRCH算法融合的聚类统计方法，实现关键学习交互活动的检索评估和数据聚类；最后，对算法执行的多个性能指标进行计算和对比。实验结果表明，改进后的算法在学习交互活动聚类方面具有明显优势，聚类统计过程和分析结果具有可行性和可靠性。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
贺婉莹 杨建林
【目的】通过引入随机游走模型,解决有监督排序学习中训练数据的标记信息难以获取的问题。【方法】提出一种基于重启随机游走模型的排序学习方法,通过游走模型完成训练数据的自动标注,降低排序学习对标记数据的依赖性,并在OHSUMED数据集上进行实验。【结果】当已标注样本在数据集中占比50%时,该方法能有效完成排序学习任务,与标注样本占比100%的排序学习算法相比,其排序效果明显优于Rank Net算法,略低于List Net算法。【局限】本文方法要求对每个查询单独进行随机游走,这对实际应用中多样查询下的文档标注工作
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
曹红辉 杨欣 申慧
中国股票市场指数收益率不服从正态分布假设,基本符合随机游走的特征,具有弱式有效性的市场特征,沪市指数收益率的时间序列的随机性略大于深市。造成这一现象的原因包括市场结构的非理性与投资者行为的非理性等因素。
关键词：
股票市场 非线性 随机游走
[期刊] 财贸经济
[作者]
赵尚梅 唐杰
本文运用分形市场假说的重标极差(R/S)分析方法,分析了中国证券市场日收益率的分形市场特征,结果表明我国证券市场价格并不完全服从随机游走,而是存在较大程度的序列相关,因此证明传统的技术分析手段在我国证券市场是有效的。本文还将不同时间增量与其对应的R/S统计量进行了逐步回归,从而更易于直观地发现赫斯特指数的变化趋势,并量化证券价格的随机游走特性。
关键词：
分形市场假说 随机游走 赫斯特指数
[期刊] 管理科学
[作者]
刘冠男 张亮 马宝君
随着电子商务的迅猛发展,电子商务环境下的退货问题日益重要。产品销售中的高退货比例会为企业带来额外的物流和返修等成本,影响企业的正常运营。因此,有效防范退货风险、识别潜在的退货倾向对于提高电子商务企业的管理决策水平具有重要意义。在大数据背景下,电子商务企业积累了大量销售、退货和客户等多源异构数据,可基于此挖掘用户在电子商务平台中购买和退货的行为模式,进而预测退货风险。针对电子商务环境下的退货风险建模,引入二部图结构组织历史退货记录,并将问题形式化为二部图上的节点排序问题。根据退货的用户和被退货产品的结构特点
关键词：
电子商务 退货 二部图 随机游走
[期刊] 统计与决策
[作者]
夏小娜
聚类统计分析在大数据理论研究和实践应用方面具有重要地位,是学习分析技术的重要组成部分。文章首先在数据初始化和规范化的基础上定位分类条件,实现学习行为的分化和集成,形成多个待聚类的数据子集;然后,根据学习交互活动之间的拓扑关联性和依赖性,设计随机游走模型与BIRCH算法融合的聚类统计方法,实现关键学习交互活动的检索评估和数据聚类;最后,对算法执行的多个性能指标进行计算和对比。实验结果表明,改进后的算法在学习交互活动聚类方面具有明显优势,聚类统计过程和分析结果具有可行性和可靠性。
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