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1.
逆向Skyline查询能够应用到诸如决策支持、用户偏好支持以及市场行为分析等方面.由于参考对象q的存在,在执行逆向Skyline查询的过程中数据空间被划分成许多分区.然而,存在的算法都没有考虑这个问题的影响,直接使用原始数据集建立索引结构.本文提出了一种新的逆向Skyline查询方法CRSQ,它考虑了这个问题.CRSQ首先根据查询对象q对数据进行聚类,然后建立R-tree索引,最后利用高效修剪策略修剪索引搜索空间.实验结果表明CRSQ算法是有效的,它相对于没有聚类技术的算法获得了50 %以上的性能提高. 相似文献
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Skyline查询就是要查找数据集中不被其他点支配的所有点。由于Skyline查询在涉及多维空间数据库的应用领域中起着非常重要的作用,因而Skyline的计算受到了很大关注,特别是无需访问所有的数据点就能很快的返回Skyline点的算法。论文研究一种基于最近邻法Skyline查询方法,并对其作了分析。算法采用了R-树及堆结构,通过对目标数据集进行索引,存放最可能为Skyline点的数据于算法优先扫描的位置,这使得算法能高效计算出数据集的Skyline;同时,算法所采用的分枝界定法可以使所访问的空间数据点数目大大减少;再者,算法扫描一个点时,只需和当前已发现的Skyline点进行比较即能判断该点是否为Skyline点,保证了算法的渐进性。 相似文献
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与标准的方法XQuery查询语言不同,XML文档的关键字查询能使用户方便地访问XML数据,不必考虑数据复杂模式和掌握复杂查询描述语言。文章对关键字查询中索引技术进行研究,提出了一种基于Dewey编码的查询索引进行解决,以综合分析XML数据的值信息和结构信息,达到子树返回和路径返回的精确查询的目标。 相似文献
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《实验室研究与探索》2016,(9):126-129
查询与结果排序是文献检索系统的两个重要指标,直接影响着用户对文献资源的利用率。针对目前文献检索排序策略上存在的不足,从用户检索文献的需求出发,在Skyline算法的基础上提出一种基于Skyline关联度的多目标优化文献检索排序方法,将文献之间的关联程度作为查询算法的主要条件进行检索和排序,从而将有价值的资源挖掘出来。最后,基于CNKI数据库平台对相关文献进行检索,并应用所设计模型对检索结果进行重新排序。结果表明,该方法可有效优化排序结果,将关联度较高的文献信息挖掘出来,满足用户对期望资源的检索要求,提高了文献的利用率,具有一定的参考价值。 相似文献
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针对传统相似度忽略用户局部偏好、用户评分差异和非共同评分项等因素的影响,提出了一种基于损失因子和数据集划分的协同过滤推荐算法.算法根据用户对项目的偏好度来划分数据集,并提出用两个修正因子来改进传统的相似度.在MovieLens数据集上将所提算法和Pearson算法、参考文献[1]中的算法进行比较,实验结果表明,基于损失因子和数据集划分的协同过滤推荐算法更明显地降低了MAE值. 相似文献
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数据稀疏是协同过滤预测精度的一个重要影响因素。Slope One算法使用简单的线性回归模型解决该问题,但它只使用评分数据做计算,未考虑相似性。提出一种基于用户习惯偏好相似度的Slope One算法（UPS Slope One）。UPS Slope One首先基于用户习惯偏好聚类,得到三组不同偏好的用户,然后分别计算各组评分偏差,计算时将用户习惯偏好相似度融入其中,最后使用线性回归模型预测评分。在MovieLens数据集上的实验表明,该算法可得到更高的推荐质量、预测准确性和稳定性。 相似文献
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大数据时代,如何让用户在海量信息中快速查询所需信息尤为重要。推荐系统可发现用户潜在需求,为用户提供个性化服务。以电影推荐系统为例,提出了一种改进的协同过滤算法,并在真实数据集上进行实验,结果表明系统可靠性明显提高。 相似文献
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传统基于物品的协同过滤算法（ItemCF）利用物品间的相似性为用户提供个性化推荐,然而该方法仅考虑了评分数据,而未关注用户情感偏好。基于从评论中的emoji表情提炼出的用户情感偏好,提出一种引入用户情感编号矩阵的ItemCF算法。该方法利用物品共现矩阵与用户情感偏好矩阵计算物品相似度,进而进行个性化推荐。根据某在线互联网教育实证数据集的实验结果表明,该方法相比于传统基于物品的协同过滤算法,在准确率和召回率上都有所提升,在Top1-5推荐均值上分别提高了0.02和0.03。 相似文献
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互联网中沉淀了大量可分析利用的数据,如何有效地利用这些海量数据,为不同行业产品制造方提供对新产品的分析,已成为时下的热点。反向Top-k查询技术是一种常用的数据分析及处理技术,并且已经在很多领域得到了应用。研究了已有的基于反向Top-k的查询算法Skyband based算法和Branch and bound算法,针对很多实际应用领域偏好权重向量会出现改变的情况,提出了一种适用于进行“二次计算”的交互式算法,通过实验将交互式算法跟效率高的Branch and bound算法对比得出,当用户修改部分偏好权重向量之后,利用交互式算法可以比Branch and bound算法更加高效率地计算出结果。 相似文献
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随着Web2.0技术的日益成熟和Blog技术的发展,Blog页面的数量呈指数级上升,只靠基于关键字匹配的Blog搜索引擎已满足不了用户的需要。传统Blog搜索引擎的搜索效率达不到用户个性化要求,受概率潜在语义分析技术研究的启发,将概率潜在语义分析模型用于Blog日志查询,根据用户的兴趣和个性化特点进行检索,返回与用户需求相关的查询结果。实验结果表明,相对于传统的向量空间模型和潜在语义分析模型,基于概率潜在语义分析模型的Blog日志查询在平均精度和召回率上得到了显著提高。 相似文献
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为了按用户偏好对搜索结果进行排序,提出了一种新的个性化网页排序算法PWPR.PWPR基于按照用户偏好调整网页排序的思想,根据用户兴趣为网页分配初始权值,并建立虚连接,通过测量用户的点击流实现用户喜好的区分.对于具有相似兴趣的用户提交的相似关键词查询,PWPR采用协作过滤方式提高排序精确性.仿真结果及与其他算法的比较证明PWPR算法能自适应地实现个性化排序,并根据用户偏好提供相关查询信息. 相似文献
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基于偏好多目标蜂群算法的过热汽温控制系统优化(英文) 总被引：1，自引：0，他引：1
为了将决策者的偏好综合到多目标问题求解过程中,提出了一种偏好多目标蜂群优化算法PMABCA.在PM ABCA中,给出了一种新的偏好距离计算方法,基于非支配等级与偏好距离定义了适应度分配函数,并引入了归档集用于非支配解的存储.为了清除非支配集中多余的解,提出了改进的偏好拥挤距离算子.针对经典函数优化问题的计算结果表明,PMABCA可以在输出完整Pareto前端的基础上,确保输出大量符合偏好的最优解.将PMABCA应用于过热汽温控制系统PID参数优化问题,仿真结果表明,新算法的结果更便于决策者做出合理决策. 相似文献
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用于改善web搜索的结构化数据抽取技术 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高web文本搜索质量,提出了基于语义结构化数据的查询扩展方法.通过分析属性的语义特征（文档频率特征和辨识能力特征）将属性分为概念属性、背景属性和无用属性3类,并且提出了衡量属性语义相关度的标准.设计了trie-bitmap和pair pointer table数据结构来实现发掘属性语义特征和检测属性语义相关度的有效算法.通过使用合适的属性和它们的语义关系,可以为查询关键字生成扩展词并将它们嵌入到具有插值参数的向量空间模型中.实验使用IMDB电影数据库和真实文本数据集来比较所提方法和原始向量空间模型的性能.实验结果证明所提出的查询扩展方法可以有效地提高文本搜索性能,同时属性语义特征和属性语义相关度都具有良好的分类能力. 相似文献
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MIS系统的查询模块一般与数据库和业务紧耦合、不通用,不能满足一些特定的应用场景。为解决该不足,基于数据字典和用户数据字典来设计查询,并且将查询权限融入设计。查询自定义模块根据链接的数据库产品类别,定位存放查询对象和查询字段的数据字典表,翻译查询信息至用户数据字典表,然后查询模块提取翻译的查询信息,由终端用户选择和输入条件,实现灵活动态查询,并对查询结果进行统计和输出。同时,为用户动态分配权限,权限的粒度可控制到字段。系统动态链接数据库、动态生成界面、动态生成SQL、动态设置权限、动态数据处理,实现了查询的通用性和自适应数据库的变迁,实际应用效果较好。 相似文献
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易学文 《黄冈职业技术学院学报》2015,(2):97-99
VFP中的列表框List Box控件,为程序设计、查询、修改、运行提供了方便。然而,用户必须懂得查询语句的基本语法,修改查询文件或selcet语句的关键字,重新定义查询,这无疑增加了使用难度。通过增加或移去列表框控件值的方法设置查询条件,用户使用起来会更加便捷。 相似文献
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在前不久,我们曾撰文:《让繁忙的工作远离我》,向大家介绍了利用ASP开发的电教器材管理程序的功能。今天我们将向大家介绍开发的过程、源代码介绍以及开发过程中的感悟。一、需求分析·任何用户无需登录都可查看申请借用信息、已经借用信息、报修和完修设备的信息。·教师登录后,能查询库存电教器材的信息。为了查询的方便,应具有根据关键字进行模糊查询的功能。还应具有根据类别和科目进行查询的功能。查询到的数据可能很多,为了提高速度,应使用分页技术显示用户查询到的信息。·教师在查询到自己需要的电教器材后,能方便地申请借用。(不… 相似文献
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孙展 《中国科教创新导刊》2007,(23):187-189
匹配数是搜索引擎给出的信息查询结果数据.匹配数可以反映搜索关键字的出现频率和搜索引擎的数据库规模,也可以集成在应用程序中.不同的搜索引擎中匹配数出现的方式是复杂和不确定的.决策树算法是机器学习中应用最广的归纳推理算法之一,适用于不确定数的判定.本文提出了一种适用于多种搜索引擎的获取匹配数的方法,利用两棵顺序决策树来进行匹配数的判定.实验证明准确率较高,在本实验中达到93%. 相似文献