基于用户信息平滑聚类的协同推荐方法     

常富洋  许侃  林鸿飞 《情报学报》2011,30(8)

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   

基于HowNet的话题跟踪及倾向性分类研究   总被引：10，自引：1，他引：10  

金珠  林鸿飞  赵晶 《情报学报》2005,24(5):555-561

本文研究了如何基于信息检索技术和“知网”实现有效的话题跟踪和话题立场分类。话题跟踪任务就是给出话题相关的训练新闻报道,系统在后续报道中发现与这个话题相关的报道。它属于话题检测与跟踪的一项子任务。本文针对跟踪任务中话题本身的特点,论述了权重调整、事件框架和报道扩充等多种提高跟踪性能的策略,同时基于“知网”中的情感体系和动态角色框架,提出了如何填充框架并结合建立的立场概念库对报道进行话题立场分类。实验证明这些方法是有效的。  相似文献   

基于矩阵划分和兴趣方差的协同过滤算法   总被引：10，自引：4，他引：10  

潘红艳  林鸿飞  赵晶 《情报学报》2006,25(1):49-54

数据稀疏性是协同过滤系统面临的一个巨大挑战。本文提出了一种新的推荐算法———基于矩阵划分和兴趣方差的协同过滤算法。该算法采用矩阵分块的思想来缩小最近邻搜索的范围。矩阵分块时,采用聚类的方法,大大降低了矩阵的维度和稀疏等级。同时引入兴趣方差的概念,提高了计算最近邻的准确度。实验证明,本文提出的过滤算法在预测精度上较传统的推荐算法有很大的提高。  相似文献   

基于内容计算和链接分析的Web话题跟踪方法     

宋丹  林鸿飞  杨志豪 《情报学报》2007,26(4):555-560

话题跟踪属于话题识别与跟踪(TDT)的一项子任务,是一种基于事件的信息组织技术.话题跟踪任务就是根据某一话题的训练报道,在后续报道中找出讨论该话题的所有报道.虽然传统的基于内容计算的话题跟踪方法也可以应用于Web话题跟踪,但它并没有利用Web的页面特征.文章针对Web页面的特点,提出了一种利用链接分析和内容计算相结合来进行Web话题跟踪的方法.实验证明这种方法是有效的.  相似文献   

基于语义结构的科技论文抄袭检测     

韩冰  林鸿飞 《情报学报》2010,29(3)

当前科技论文抄袭比较严重,但针对科技论文抄袭的自动检测的研究还不够.科技论文的抄袭检测是重复的表示形式之一,可按照改动的程度分为全文抄袭、章节抄袭、段落抄袭、句子抄袭、同义词替换抄袭、思想抄袭等几种表现形式.本文针对剽窃全部或全部原文,并加以删改或段落移动的情况,首先采用基于bootstrapping算法扩展科技论文的  相似文献   

基于用户向量扩展的协同推荐方法   总被引：3，自引：1，他引：2  

常富洋  林鸿飞  许侃 《情报学报》2010,29(4)

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,然后将用户的评分矩阵转变成0、1矩阵并与用户的基本信息进行组合形成一个新的矩阵,对这个扩展的矩阵用奇异矩阵分解(SVD)降维,然后在SVD分解出的矩阵U和S的基础上计算最近邻居,并预测用户对项目的预测评分.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,能够提高预测评分的准确性.  相似文献   

计算机基础教学中计算思维能力培养的探讨   总被引：3，自引：0，他引：3  

朱鸣华  赵铭伟  赵晶  林鸿飞 《中国大学教学》2012,(3):33-35

计算思维是目前大学计算机基础教学研究的热点课题之一。本文从计算机基础教学中如何培养大学生计算思维能力出发,对"大学计算机基础"课程教学改革进行了一些探讨和研究,将思维训练融入教学的各个环节中,进一步提升大学生的综合素质和能力,挖掘大学生的学习潜能。  相似文献   

情感词汇本体的构造   总被引：13，自引：1，他引：12  

徐琳宏  林鸿飞  潘宇  任惠  陈建美 《情报学报》2008,27(2):180-185

情感计算是目前人工智能领域的热门课题,而大规模的情感词汇本体的构造是准确完成文本情感识别的基础.本文首先根据目前情感分类发展的现状,确定情感分类体系,在此基础上综合现有的各种情感词汇资源构造情感词汇本体.在本体的知识获取过程中采用手工分类和自动获取相结合的方法填充词汇本体的框架.详细描述了词汇的情感类别、强度和极性等,并进一步统计了情感词汇的分布情况.  相似文献   

文本挖掘中的知识模式表示、评价及检索机制   总被引：1，自引：0，他引：1  

宋丹  许侃  林鸿飞 《情报学报》2008,27(5)

在当前的文本挖掘中,缺乏检索机制,即使对于挖掘到的简单事实也很难被其他用户检索到,对于知识模式更难达到共享。因此应该建立知识模式库,对文本挖掘得到的知识模式采用统一的表示方式、统一的评价标准、统一的检索机制,让任何一种模式都能被对它感兴趣的用户检索到,进而加以利用。本文提出了一种知识模式的框架表示方法,对文本挖掘出的模式进行统一表示、存储,构建知识库,并对知识库中的模式进行内部和外部评价,利用语义相似及领域知识对知识库中的模式进行检索。  相似文献   

中文情感常识知识库的构建   总被引：4，自引：3，他引：1  

陈建美  林鸿飞 《情报学报》2009,28(4)

本文构建了一个中文情感常识知识库,包括规则库和实例库两部分.目前的文本情感分析,主要以句子为计算单位,仅仅得出一个句子的情感,忽视了对于情感的持有者的分析,而且认为上下文句子的情感存在接续关系.本文尝试以情感的持有者作为文本情感计算的单位,认为一个情感持有者的情感存在接续关系,这一部分在规则库里进行描述.在情感计算的对象方面,当前主要以"人"为计算对象,而本文构建的实例库还包括一些非情感词汇,动物和特殊身份人物的情感常识知识,从而扩大了情感计算对象的范围.  相似文献