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基于双向关联规则项目评分预测的推荐算法研究

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武汉理工大学学报 2011年第9期33卷 150-155页

作者：刘枚莲刘同存张峰桂林电子科技大学商学院桂林541004

针对用户评分数据稀疏性问题,通过对事务数据库项目空间关联性分析,提出基于双向关联规则项目评分预测的推荐算法。算法利用双向关联规则挖掘事务数据库中相互关联的项目,找到目标项目的关联集,利用已评分项目初步预测用户对目标项目的... 详细信息

针对用户评分数据稀疏性问题,通过对事务数据库项目空间关联性分析,提出基于双向关联规则项目评分预测的推荐算法。算法利用双向关联规则挖掘事务数据库中相互关联的项目,找到目标项目的关联集,利用已评分项目初步预测用户对目标项目的偏好程度,最后结合协同过滤算法为用户提供推荐服务。实验结果表明,当置信度水平在60%～90%之间变动,支持度在5%～10%之间变化时,关联规则数目随着置信度和支持度水平的增加而逐渐减少,而推荐精度逐步提高。为了验证算法的有效性,选取置信度为80%以及支持度为7%与传统的推荐算法比较,所设计的算法能够较精确地找到目标项目的关联集,推荐精度和效率明显优于传统的推荐算法。

关键词：电子商务推荐算法双向关联规则空间关联性

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基于属性聚类的项目评分预测推荐算法研究

统计与决策 2012年第18期28卷 9-11页

作者：刘贤锋刘同存桂林电子科技大学商学院广西桂林541004

针对用户评分数据稀疏性问题,在对项目进行聚类基础上,文章提出了基于属性聚类的项目评分预测推荐算法。算法从项目属性特征相似性分析出发,利用K-Means聚类算法对项目进行聚类。对于未评分项目找到其所属的类簇;利用用户对类簇中其它... 详细信息

针对用户评分数据稀疏性问题,在对项目进行聚类基础上,文章提出了基于属性聚类的项目评分预测推荐算法。算法从项目属性特征相似性分析出发,利用K-Means聚类算法对项目进行聚类。对于未评分项目找到其所属的类簇;利用用户对类簇中其它项目的评分预测该用户对未评分项目的评分,达到降低数据稀疏性目的;最后结合协同过滤思想为用户提供推荐服务。实验结果表明,与基于项目评分预测的推荐算法相比,文章的算法推荐精度显著提高。

关键词：电子商务项目聚类评分预测推荐算法

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融合多维语义表示的概率矩阵分解模型

电子学报 2019年第9期47卷 1848-1854页

作者：任开旭王玉龙刘同存李炜北京邮电大学网络技术研究院

协同过滤作为推荐系统核心技术,面临严重的评分数据稀疏性问题.融合物品文本信息可以有效的解决数据稀疏性问题,然而,目前的方法侧重于提取文本的单维特征,忽略了物品语义表示的多维特性.深度挖掘物品内容的多维特性可以更加精细化描述... 详细信息

协同过滤作为推荐系统核心技术,面临严重的评分数据稀疏性问题.融合物品文本信息可以有效的解决数据稀疏性问题,然而,目前的方法侧重于提取文本的单维特征,忽略了物品语义表示的多维特性.深度挖掘物品内容的多维特性可以更加精细化描述物品的语义信息,有助于提升推荐效果.为此,本文提出基于胶囊网络的概率生成模型.模型利用胶囊网络挖掘文本的多维语义特征,并以正则化方式融入概率矩阵分解框架,建立用户与物品之间的内在关系.实验结果表明本文提出的模型具有更高的评分预测精度.

关键词：协同过滤概率矩阵分解胶囊网络多维语义特征正则化混合推荐

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基于网络消费者偏好预测的推荐算法研究

图书情报工作 2012年第4期56卷 120-125页

作者：刘枚莲刘同存吴伟平桂林电子科技大学商学院桂林541004

传统推荐算法仅依据网络消费者已有偏好信息提供推荐服务,忽略其当前购物状态信息和可能的偏好变化信息。针对这一缺陷,通过分析网络消费者偏好变化特征,提出基于网络消费者偏好预测的推荐算法。该算法综合考虑网络消费者已有偏好信息... 详细信息

传统推荐算法仅依据网络消费者已有偏好信息提供推荐服务,忽略其当前购物状态信息和可能的偏好变化信息。针对这一缺陷,通过分析网络消费者偏好变化特征,提出基于网络消费者偏好预测的推荐算法。该算法综合考虑网络消费者已有偏好信息及其前购物操作行为评估其对商品的偏好,并结合协同过滤思想为其提供有针对性的推荐服务。实验结果表明,基于网络消费者偏好预测的推荐算法能够较好地预测其购物过程中的偏好倾向,显著提高推荐质量和精度。

关键词：电子商务推荐算法偏好预测协同过滤

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基于双向关联规则的网络消费者偏好挖掘研究

微电子学与计算机 2013年第3期30卷 20-26页

作者：刘枚莲刘同存肖吉军桂林电子科技大学商学院广西桂林541004

通过分析电子商务网站的Web服务器日志提取网络消费者的商品浏览行为信息,利用消费者的浏览频率、浏览时间、链接路径数及路径深度估计商品对网络消费者当前浏览期间偏好的影响权重.结合双向关联规则理论和Apriori算法挖掘具有相互依赖... 详细信息

通过分析电子商务网站的Web服务器日志提取网络消费者的商品浏览行为信息,利用消费者的浏览频率、浏览时间、链接路径数及路径深度估计商品对网络消费者当前浏览期间偏好的影响权重.结合双向关联规则理论和Apriori算法挖掘具有相互依赖关系的商品,找出网络消费者的商品偏好浏览路径,根据消费者当前的浏览行为发现其可能感兴趣的商品,并进一步计算消费者对商品的偏好程度.最后利用自主开发的旅游电子商务网站的Web日志数据进行仿真实验,挖掘网络消费者的旅游偏好.实验结果表明,在相同的实验条件下,与基于关联规则的偏好挖掘方法相比,基于双向关联规则的偏好挖掘方法的推荐精度增加,推荐覆盖率扩大.

关键词：电子商务网络消费者偏好挖掘双向关联规则

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基于蚁群聚类项目评分预测的推荐算法研究

微电子学与计算机 2013年第1期30卷 131-134页

作者：刘贤锋刘同存李淑明桂林电子科技大学商学院广西桂林541004

针对数据稀疏性问题,提出基于蚁群聚类的项目评分预测方法.在对Web日志分析基础上将用户聚类,针对目标用户的未评分项目,找到目标用户的若干最近邻类簇,利用类簇内其他用户对目标项目的评分预测未评分项目的评分,从而达到降低数据稀疏... 详细信息

针对数据稀疏性问题,提出基于蚁群聚类的项目评分预测方法.在对Web日志分析基础上将用户聚类,针对目标用户的未评分项目,找到目标用户的若干最近邻类簇,利用类簇内其他用户对目标项目的评分预测未评分项目的评分,从而达到降低数据稀疏性目的.最后,结合协同过滤思想设计了相应的推荐算法,并用从自主开发的旅游电子商务网站上收集的数据进行试验仿真.实验结果表明,与其它缓解数据稀疏性的方法相比,文中的方法显著提高了推荐精度.

关键词：电子商务蚁群聚类评分预测推荐算法

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基于用户兴趣特征提取的推荐算法研究

计算机应用研究 2011年第5期28卷 1664-1667页

作者：刘枚莲刘同存李小龙桂林电子科技大学广西桂林541004

传统的推荐算法一定程度上降低了网络消费者的搜索成本,但难以实时提供消费者满意的推荐服务,也忽略了用户偏好动态转移性。为了提高电子商务系统的推荐质量,从用户偏好的行为特征入手,建立了网络用户的兴趣特征提取模型,并设计了相应... 详细信息

传统的推荐算法一定程度上降低了网络消费者的搜索成本,但难以实时提供消费者满意的推荐服务,也忽略了用户偏好动态转移性。为了提高电子商务系统的推荐质量,从用户偏好的行为特征入手,建立了网络用户的兴趣特征提取模型,并设计了相应的推荐算法。通过对用户兴趣特征提取模型的检验和用户兴趣度矩阵的建立,依据与目标用户偏好相似的邻居用户对商品的兴趣程度预测用户对未浏览商品的兴趣度,并选择兴趣度值较高的N个商品推荐给用户。实验结果表明,在用户偏好动态转移的情况下,所设计的推荐算法的推荐精度和推荐效率明显提高,提高了网络用户的满意度。

关键词：兴趣特征兴趣度兴趣度矩阵推荐算法

我国地区R&D效率及其影响因素探究——基于“科研产出—成果转化”视角

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软科学 2013年第3期27卷 80-84页

作者：蔡翔崔晓兰熊静刘同存桂林电子科技大学商学院广西桂林541004

基于"科研产出—成果转化"视角,以2000～2008年的面板数据为基础,运用随机前沿分析方法研究了我国各地区R&D效率及其影响因素。研究结果表明:东部地区科研产出和成果转化效率皆高于中西部地区,中部地区科研产出效率高于西部地区,成果转... 详细信息

基于"科研产出—成果转化"视角,以2000～2008年的面板数据为基础,运用随机前沿分析方法研究了我国各地区R&D效率及其影响因素。研究结果表明:东部地区科研产出和成果转化效率皆高于中西部地区,中部地区科研产出效率高于西部地区,成果转化效率低于西部地区;科研产出的提高呈明显的资金推动型;政府支持力度和企业R&D投入力度对科研产出效率的提高有促进作用但不显著,外资吸纳能力能显著促进科研产出效率的提高,高新技术产业规模反而抑制科研产出效率的提高;政府支持力度、高新技术产业规模以及企业R&D投入力度对我国科研成果转化效率的提高有显著促进作用,外资吸纳能力抑制成果转化效率但不显著。

关键词：科研产出成果转化随机前沿分析模型 R&D效率影响因素

基于Rule-BertAtten的中文小说对话人物识别方法

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中文信息学报 2022年第3期36卷 82-90页

作者：王子王玉龙刘同存李炜廖建新北京邮电大学网络与交换技术国际重点实验室北京100876 浙江农林大学信息工程学院浙江杭州311300

小说中的对话人物识别任务是将小说中对话的说话者归属识别为小说中某个具体的人物,是有声小说自动合成的基础。为了能够充分表示对话类型的区别以及表示文本前后的语义特征,该文提出了一种基于Rule-BertAtten的中文小说对话人物识别方... 详细信息

小说中的对话人物识别任务是将小说中对话的说话者归属识别为小说中某个具体的人物,是有声小说自动合成的基础。为了能够充分表示对话类型的区别以及表示文本前后的语义特征,该文提出了一种基于Rule-BertAtten的中文小说对话人物识别方法。首先将对话主要分成四类,即有明确人物名作为主语的对话、人称代词性别唯一匹配候选人作为主语的对话、人称代词性别多匹配候选人作为主语的对话以及其他无任何特征作为主语的对话,根据对话的类别,采用规则判断和加入注意力机制的BERT词向量语义表示的方法,实验表明,该方法具有更高的准确率。

关键词：小说对话 BERT 对话人物识别规则法