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一种集成客户终身价值与协同过滤的推荐方法

现代图书情报技术 2012年第1期 46-52页

作者：张慧颖薛福亮天津大学管理与经济学部天津300072 天津财经大学商学院天津300222

提出一种加权RFM与协同过滤相结合的集成推荐方法,对由"Web数据挖掘"隐式收集的客户评价数据进行协同过滤处理,应用加权RFM对相似用户聚类结果加以改进,从而更有效地发现推荐规则,提高推荐质量。同时应用产品分类树(PT)对产品进行预处理... 详细信息

提出一种加权RFM与协同过滤相结合的集成推荐方法,对由"Web数据挖掘"隐式收集的客户评价数据进行协同过滤处理,应用加权RFM对相似用户聚类结果加以改进,从而更有效地发现推荐规则,提高推荐质量。同时应用产品分类树(PT)对产品进行预处理,以减少计算空间的复杂度。实验评价结果表明该方法无论在推荐精度还是推荐相关性上都更为有效。

关键词：推荐系统协同过滤客户终身价值产品分类树

基于全文索引检索技术的在线答疑系统的设计与开发

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基于全文索引检索技术的在线答疑系统的设计与开发

作者：薛福亮天津师范大学

学位级别：硕士

在当前的远程教育发展过程中,网络教育是一个十分重要的发展方向,而开展网络教育,首先要依赖一定的教学支撑平台,以支持多种教学模式。方便有效的答疑系统能够及时解答学生的疑难问题,消除学生学习的障碍,因此它是网上教学支撑平台的重... 详细信息

在当前的远程教育发展过程中,网络教育是一个十分重要的发展方向,而开展网络教育,首先要依赖一定的教学支撑平台,以支持多种教学模式。方便有效的答疑系统能够及时解答学生的疑难问题,消除学生学习的障碍,因此它是网上教学支撑平台的重要组成部分之一,并将直接影响到远程教育质量的高低。本文调查了多个实施网络远程教育的单位,分析了其在线答疑系统研究现状,指出了现阶段网络答疑存在不足,并提出了一种解决的办法。 1、通过对国内外绝大多数远程教育网站答疑功能部分的分析,指出目前国内外存在的在线答疑系统因受其所采用计算机技术的限制,存在着响应答疑速度不够快,灵活性差,查全率低及系统跨平台性不够好等诸多缺点。 2、针对目前答疑系统的状况确定了本文的研究目的和研究内容。对目前全文索引技术的发展现状及其基本原理给予分析,并通过全文索引机制与数据库技术的比较,指出利用全文索引技术建立问题答案库的可行性与优势。 3、提出了利用全文索引技术建立网上答疑系统的基本模型。依据此模型利用数据库做为中间过渡,在apache组织提供的lucene类包与jdom类包的基础上,实现了问题答案库的生成部分,问题答案索引文件的建立及管理部分,以及通过索引文件进行关键词搜索部分等关键代码编写,并将其集成为B/S模式的网络应用。 4、在此基础上,采用jsp技术与数据库技术设计实现了答疑系统的主要功能模块,包括:师生互动模块,答案库管理模块,系统管理维护模块的实现,使答疑系统更加趋向于完善。 5、在论文的最后,指出系统目前存在的不足。因系统的设计更加集中于利用全文索引技术建立问题库的同步答疑与自动答疑。对于人工答疑与异步答疑部分没有做具体的设计,但这应该不再是难点,关键是怎样使其与全文索引技术更好的整合。同时系统应该在用户使用方面添加一些更加人性化的功能,系统界面美观程度上也需要进一步提高。

关键词：在线答疑同步答疑全文索引搜索引擎现代远程教育

一种基于CRF与ATAE-LSTM的细粒度情感分析方法

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数据分析与知识发现 2020年第2期4卷 207-213页

作者：薛福亮刘丽芳天津财经大学商学院天津300222

【目的】应用细粒度情感分析方法提取产品属性及情感,进而将属性词聚类到属性面,分析用户在产品属性面的情感。【方法】通过CRF抽取产品属性词,利用基于注意力机制的长短期记忆网络做属性情感分析,最后基于Word2Vec将属性词聚集为属性面... 详细信息

【目的】应用细粒度情感分析方法提取产品属性及情感,进而将属性词聚类到属性面,分析用户在产品属性面的情感。【方法】通过CRF抽取产品属性词,利用基于注意力机制的长短期记忆网络做属性情感分析,最后基于Word2Vec将属性词聚集为属性面,并分析电商平台产品属性面的情感。【结果】CRF抽取属性词的F1值为0.76,ATAE-LSTM属性情感分析的F1值为0.78。【局限】只抽取显式属性词,对隐式属性词抽取效果较差;数据集偏小。【结论】通过对属性词的抽取、情感分析以及属性面聚类,可较好地解释用户对产品的属性偏好。

关键词： CRF 长短期记忆网络注意力机制情感分析 Word2Vec

一种利用Vague集理论改进的协同过滤推荐算法

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现代图书情报技术 2012年第3期 35-39页

作者：张慧颖薛福亮天津大学管理与经济学部天津300072 天津财经大学商学院天津300222

针对项目特征难以表达问题,提出采用Vague集理论对其进行提取与表示,在此基础上进行项目相似性聚类,利用聚类内项目相似性对未评分项目进行评分值预测,从而消除协同过滤推荐的稀疏性问题,进而基于预测后的评分矩阵进行相似用户聚类,并... 详细信息

针对项目特征难以表达问题,提出采用Vague集理论对其进行提取与表示,在此基础上进行项目相似性聚类,利用聚类内项目相似性对未评分项目进行评分值预测,从而消除协同过滤推荐的稀疏性问题,进而基于预测后的评分矩阵进行相似用户聚类,并在项目聚类簇内实施协同过滤推荐,使推荐更有针对性。实验结果表明,该方法无论在推荐精度还是推荐相关性上都更为有效。

关键词：推荐系统协同过滤项目相似性基于内容推荐 Vague sets

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利用动态产品分类树改进的关联规则推荐方法

计算机工程与应用 2016年第4期52卷 135-141页

作者：薛福亮马莉天津财经大学商学院管理信息系统系天津300222 天津外国语大学教育技术与实验室管理中心天津300222

针对关联规则过于稀疏导致的弱关联规则问题,以及关联规则推荐存在的多样性匮乏等问题,提出基于Vague理论生成动态产品分类树,在分类树内实施关联规则挖掘以解决弱关联规则问题;在此基础上进一步提出一种基于产品相似性的多样性选择算法... 详细信息

针对关联规则过于稀疏导致的弱关联规则问题,以及关联规则推荐存在的多样性匮乏等问题,提出基于Vague理论生成动态产品分类树,在分类树内实施关联规则挖掘以解决弱关联规则问题;在此基础上进一步提出一种基于产品相似性的多样性选择算法,并在推荐结果集内实施多样性选择以解决推荐多样性问题,实验评价结果表明该方法与传统推荐方法相比,无论在推荐精度还是推荐多样性上都更为有效。

关键词：推荐系统关联规则产品分类树 Vague集理论推荐多样性

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基于用户间信任关系改进的协同过滤推荐方法

数据分析与知识发现 2017年第7期1卷 90-99页

作者：薛福亮刘君玲天津财经大学商学院天津300222

【目的】利用用户间信任关系改进协同过滤推荐中用户相似性计算精度,即在目标用户没有相似用户的前提下,从其信任用户中选择信任值高的作为相似用户,进而提高相似用户聚类效果,提高推荐质量,并有效缓解协同过滤推荐稀疏性和冷启动问题... 详细信息

【目的】利用用户间信任关系改进协同过滤推荐中用户相似性计算精度,即在目标用户没有相似用户的前提下,从其信任用户中选择信任值高的作为相似用户,进而提高相似用户聚类效果,提高推荐质量,并有效缓解协同过滤推荐稀疏性和冷启动问题。【方法】筛选信任用户作为相似用户;根据选择的信任用户和目标用户形成一个项目的评分集,并对目标用户未评价过的项目进行评分估算(根据信任用户评分进行简单的评分计算);将用户间的信任关系依据方差大小进行量化,形成一个调节因子。本文的创新点就在于调节因子的计算,并将调节因子纳入用户相似性计算,形成相似性用户聚类簇,在此基础上在相似用户之间进行交叉推荐。【结果】通过平均绝对误差指标进行实验评价,结果表明基于信任关系的协同过滤推荐方法相比传统协同过滤,在推荐精度上更加准确,并同时有效缓解了冷启动和稀疏性问题。【局限】本文提出的方法仅在具有信任关系的一个算例上进行实验测试,需在其他数据集和真实应用场景下进一步检验。【结论】用户间信任关系蕴涵非常有价值的信息,对用户信任关系进行量化,并纳入用户相似性计算,在此基础上实施协同过滤推荐,对缓解冷启动与稀疏性问题具有较好的理论和实践意义。

关键词：电子商务推荐用户信任协同过滤冷启动稀疏性

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一种基于向量的在线学习推荐系统架构

情报科学 2017年第7期35卷 56-59页

作者：马莉薛福亮天津外国语大学教育技术与实验室管理中心天津300204 天津财经大学商学院天津300222

【目的/意义】提出一种基于向量的在线学习推荐系统架构,通过将访问序列的先后次序作为推荐的重要依据,将访问记录预处理进行向量表示,在此基础上基于向量利用DBSCAN算法对用户进行协同过滤聚类并实施知识点推荐。【方法/过程】将用户... 详细信息

【目的/意义】提出一种基于向量的在线学习推荐系统架构,通过将访问序列的先后次序作为推荐的重要依据,将访问记录预处理进行向量表示,在此基础上基于向量利用DBSCAN算法对用户进行协同过滤聚类并实施知识点推荐。【方法/过程】将用户访问学习资源的日志记录进行解析,并进行预处理以向量的格式表示,在考虑浏览历史日志的同时,将访问序列的先后次序作为推荐的重要依据,进而基于向量利用DBSCAN算法对用户进行协同过滤聚类,并实施推荐。【结果/结论】利用用户历史学习记录进行向量表示,充分考虑知识点学习次序,提出了一种在线学习推荐新方法的尝试,实验结果表明该推荐方法是有效的。

关键词：协同过滤推荐基于向量的推荐在线学习推荐

一种基于自组织映射与径向基函数预测补值的协同过滤推荐方法

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现代图书情报技术 2014年第7期 56-63页

作者：薛福亮张慧颖天津财经大学商学院天津300222 天津大学管理与经济学部天津300072

【目的】基于自组织映射与径向基函数神经网络对协同过滤推荐方法进行改进,提高推荐质量。【应用背景】针对协同过滤推荐方法存在的稀疏性问题,利用神经网络对缺失评价数据进行预测补值,在此基础上提出一种新的提高推荐精度的解决思路... 详细信息

【目的】基于自组织映射与径向基函数神经网络对协同过滤推荐方法进行改进,提高推荐质量。【应用背景】针对协同过滤推荐方法存在的稀疏性问题,利用神经网络对缺失评价数据进行预测补值,在此基础上提出一种新的提高推荐精度的解决思路。【方法】基于稀疏用户评分矩阵,应用自组织映射神经网络对相似用户进行预聚类,利用同一聚类簇内用户的相似性进一步应用径向基函数对稀疏的用户评分矩阵进行补值处理,得到消除稀疏性后的完全评价矩阵,最后基于完全评价矩阵应用协同过滤技术实施推荐。【结果】通过平均绝对误差与F-Measure两个指标进行实验评价,结果表明该方法与其他主流推荐方法相比,无论在推荐精度还是推荐相关性上都更为有效。【局限】本文提出的方法仅在MovieLens公开数据集上进行实验测试,还需在其他数据集上进一步检验。【结论】在一定程度上解决了协同过滤推荐存在的稀疏性问题,同时对冷启动与可扩展性问题的解决具有较好的指导意义。

关键词：推荐系统协同过滤自组织映射径向基函数

一种基于径向基函数与模糊自适应共振的电子商务推荐方法

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计算机应用研究 2012年第4期29卷 1364-1367页

作者：薛福亮张慧颖天津大学管理与经济学部天津300072 天津财经大学商学院管理信息系统系天津300222

针对协同过滤推荐算法面临数据稀疏特征时推荐效果较差,存在冷启动、稀疏性、可扩展性等问题,提出应用径向基函数神经网络(RBFN)去解决传统协同过滤的缺点,有效地对稀疏性数据进行平滑处理,得到消除稀疏性后的完全评价矩阵。并提出通过... 详细信息

针对协同过滤推荐算法面临数据稀疏特征时推荐效果较差,存在冷启动、稀疏性、可扩展性等问题,提出应用径向基函数神经网络(RBFN)去解决传统协同过滤的缺点,有效地对稀疏性数据进行平滑处理,得到消除稀疏性后的完全评价矩阵。并提出通过模糊自适应共振神经网络对用户相似性聚类进行改进,进行实时推荐。实验评价结果表明,该方法与传统协同过滤推荐方法相比,无论在推荐精度还是推荐相关性上都更为有效。

关键词：电子商务推荐方法协同过滤径向基函数模糊自适应