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推荐算法是个性化推荐系统中最为核心的一部分.文本通过给出产品流行性定义,提出了一种改进的用户兴趣点度量方法,进而将用户的兴趣点嵌入到基于物质扩散原理的推荐算法中.新算法引入参数β度量产品的推荐权重与用户兴趣点之间的关系.MovieLens数据集上的数值结果表明新的用户兴趣点定义方法可以同时改进推荐算法的准确度和推荐列表多样性,当采用60%的数据作为训练集时,多样性可以提高13.15%.进一步的结果表明当训练集很稀疏的时候,应当赋予与用户兴趣点不同的产品更高的推荐能力,随着稀疏度增加,赋予与用户兴趣点相近的产品更多推荐能力可以大幅度提高算法的表现. 相似文献
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在电子商务中,协同推荐技术能够帮助用户发现感兴趣的东西.在协同推荐中,通常采用最近邻居的方法来产生推荐.随着商品数量的增多,协同推荐所需要的数据集也越来越稀疏,可用数据比例越来越少.为了解决这个问题,本文在传统的评分数据的基础上,引入用户的基本信息,对用户的基本信息进行离散化处理,将用户的基本信息转化成一个0、1的向量,在用户的信息的基础上计算最近邻居,根据最近邻居对用户缺失数据进行补充,在补充后的评分数据上进行聚类计算,并根据聚类结果对用户评分进行预测.实验表明引入用户的基本信息,并采用对基本信息离散化的处理方式进行缺失数据补充,在此基础上进行数据的聚类,能够提高预测评分的准确性. 相似文献
954.
关联规则是数据挖掘领域一个重要的研究任务。文章首先介绍关联规则的基本概念和常用的关联规则算法。接着以上海交通大学两年的图书流通数据为研究对象,利用关联规则和Apriori算法,分别对图书的类别和特定图书的借阅关联性做出分析,得出图书大类和一些单本图书的借阅关联性特点,最后在此基础上为图书馆工作和个性化服务提出合理建议。 相似文献
955.
通常用于评论性文本极性挖掘的方法是采用有监督的学习算法完成的,但有监督的学习算法需要大量人工标注的训练集,而且其在处理文本集时还会面临维数灾难、稀疏向量、高时空复杂度、低召回率和精确率等问题而无法用于海量的文本极性分类任务。经典的K-means均值聚类算法是聚类分析中使用最为广泛的算法之一,其具有诸多的优良特性和不足。针对上述情况,本文将语义引入经典K-means均值聚类算法中,构造了专门针对中文评论文本极性判断的极性词语义词典,提出了一种基于语义准则函数的K-means均值聚类算法。这项研究是运用基于语义的聚类方法对汉语主观性文本处理的一次探索。实验结果显示总平均召回率达到了80.70%,总平均精确率达到了67.75%,说明该算法是可行和有效的。 相似文献
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957.
研究了GPS卫星高度角和方位角的计算方法,提出了一种基于矢量算法计算GPS卫星高度角和方位角的新方法。采用C＋＋语言编程实现了本文提出的方法,通过大量的数据计算分析表明,基于矢量算法计算GPS卫星高度角和方位角的方法是可行且有效的。 相似文献
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本文提出了一种基于DWT的数字水印算法。算法首先对水印图像做混沌置乱以及压缩编码,既加强水印的鲁棒性,又提高了水印的嵌入容量。综合考虑水印的鲁棒性和透明性,本算法采用水印信息的多分辨率重复嵌入思想。将原始图像3级小波分解后的系数进行排序分组,据此,针对不同分组,采用不同强度的嵌入系数,进行相应水印分解子图的重复嵌入。各子图分组数目即为水印重复嵌入的次数。并且在Matlab环境中进行仿真实验,验证了这种水印算法是可行的,具有一定的鲁棒性也能够提高水印嵌入的容量。 相似文献
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