基于上下文项目评分分裂的协同过滤推荐

上下文感知推荐系统的主要任务是利用上下文信息进一步提高推荐系统的推荐精度和用户满意度。提出了一种基于上下文项目评分分裂的推荐方法。该方法首先依据项目分裂判别标准对多维度上下文信息下的项目进行分裂,然后根据分裂结果并通过上下文维度进行聚类。在此基础上,利用协同过滤推荐算法进行未知评分预测。最后,面向不同的项目分裂标准,在LDOS-CoMoDa数据集上进行仿真对比实验。实验结果表明,相对于其他推荐算法,该方法有效提升了推荐精度,达到了提高推荐质量效果的目的。     

基于上下文感知推荐的协同过滤技术

移动电子商务已经开始在用户的决策和偏好中扮演着越来越重要的角色。为了更有效地在移动环境中为用户提供推荐信息,该文提出了基于上下文感知推荐的协同过滤技术,该技术利用用户重要的移动上下文信息来改进基于项目的协同过滤算法中相似性的度量,重新用改进的相似度计算方法来获得项目的预测评分。通过实验数据表明,基于上下文感知推荐的协同过滤技术可以在用户处于移动环境时为用户提供更准确的推荐结果,可以有效缓解移动用户评分数据稀疏性所带来的推荐结果失真的问题。     

基于多上下文信息的协同过滤推荐算法

随着电子商务和互联网的发展,数据信息呈爆炸式增长,协同过滤算法作为一种简单而高效的推荐算法,能在一定程度上有效地解决信息爆炸问题.但是传统协同过滤算法仅通过单一评分来挖掘相似用户,推荐效果并不占优势.为了提高个性化推荐的质量,如何充分利用用户(物品)的文本、图片、标签等上下文信息以使数据价值最大化是当前推荐系统亟待解决...     

基于分类的协同过滤图书推荐系统应用研究

随着社会的发展,图书馆图书的总量呈数量级增长,人们面对大量的图书和文献资料变得无从选择,而传统的图书检索技术并不能向读者提供主动式、个性化的检索结果。推荐系统是一种智能化系统,它把用户对目标对象的选择、评价等大量信息通过特定的算法进行处理,根据处理结果形成推荐列表向用户进行推荐,以此提供决策参考。文章将就基于分类的协同过滤图书推荐系统展开研究和探讨。     

基于时空上下文协同过滤的出租车载客点推荐算法

针对现有出租车载客点推荐算法忽略出租车所处上下文的情况,提出了一种基于时空上下文协同过滤的出租车载客点推荐算法。该算法将载客点信息映射到空间网格,通过在出租车司机驾驶行为相似度的计算中引入时间衰减因子,得到与目标出租车司机驾驶行为最相似的邻居集合,基于地点上下文过滤从相似邻居集合中选取感兴趣程度高的载客点推荐给目标出租车。在基于福州市出租车轨迹数据的实验中,时间衰减因子为0.7时,整体推荐效果最佳,同时该算法在邻居集合的不同大小时推荐准确率均优于传统协同过滤推荐算法。结果表明该算法与传统的协同过滤算法相比有更高的推荐准确度。     

基于灰色关联分析的分布式协同过滤推荐算法

针对原始的基于用户(User-based)或基于评分项目(Item-based)的协同过滤推荐算法(CFR)大多采用\"硬分类\"式聚类,且具有数据稀疏性和可扩展性的问题,提出一种基于灰色关联分析的分布式协同过滤推荐算法。算法使用Hadoop分布式计算平台,首先,计算评分矩阵中每个评分项目的灰色关系系数;然后,计算各评分项目的灰色关联度(GRG);最后,根据GRG获得每个评分项目的近邻集合,对不同用户的待预测项目用对应的近邻集合对其评分进行预测。通过在MovieLens数据集上进行实验,与User-based和Item-based的CFR算法相比,该算法平均绝对误差分别下降了1.07%和0.06%,而且随着数据规模的扩展,通过增加集群节点,算法运行效率有相应的提升。实验结果表明,该推荐算法可以有效地实现大规模数据的推荐,并能解决数据可扩展性的问题。     

融合上下文信息与核密度估计的协同过滤推荐

随着互联网信息技术的迅速发展,网络数据量快速增长,如何在海量数据中找到用户感兴趣的信息并实现个性化推荐是目前重要的研究方向.协同过滤算法作为推荐系统中的经典方法被广泛应用于不同场景,但是仍然存在数据稀疏,以及在计算相似度时不能考虑到所有数据的问题,只能够利用具有共同评分的数据,严重影响了推荐的精确度.针对上述存在的问题...     

改进的基于内容的协同过滤电影推荐算法

推荐系统包括两种主要方法,即协同过滤算法和基于内容的过滤算法,有助于提供有意义的建议。笔者使用了混合方法,即利用内容和协作过滤算法,讨论了算法与此领域之前工作的不同,同时,结合一种的分析方法,证明新方法的合理性,如何提供实用建议。上述方法在现有用户和对象数据上进行测试,与其他两种最受欢迎的方法——纯协同过滤和奇异值分解相比,具有改进效果。     

基于Mahout分布式协同过滤推荐算法分析与实现

随着信息技术和互联网的发展,在信息过载的时代,用户面对海量的信息,难以正确选择。协同过滤推荐是个性化推荐中比较成熟的算法,但其稀疏性、冷启动、可扩展性问题仍然存在,尤其是不能应用于分布式推荐。在Hadoop平台上,Mahout实现了分布式基于项目的协同过滤推荐算法,该算法能够有效解决传统算法的海量数据处理的效率问题和可扩展性问题。实验结果表明,Mahout上基于项目的协同过滤推荐算法具有较好的计算高效性和可扩展性。     

改进的协同过滤推荐算法

协同过滤是迄今为止个性化推荐系统中采用最广泛最成功的推荐技术;但现有方法是将用户不同时间的兴趣等同考虑;时效性不足;而且推荐精度也有待进一步提高。鉴于此提出一种改进的协同过滤算法;针对用户近邻计算和项目评分的预测两个关键步骤;提出基于项目相关性的用户相似性计算方法;以便邻居用户更准确;同时在预测评分的过程中增加时间权限;使得接近采集时间的点击兴趣在推荐过程中具有更大权值。实验结果表明;该算法在提高了推荐精度的同时实现了实时推荐。
     

基于协同虚拟环境的装配设计系统

针对分布式环境中复杂产品协同开发的装配设计需求,研究基于协同虚拟环境的装配设计系统的体系结构和关键技术,提出分布式条件下支持多用户实时交互操作的协同虚拟装配方法,包括复杂场景高分辨率实时渲染和多通道沉浸输出方案。以此为基础开发分布式协同虚拟装配环境,并通过面向汽车整车的多用户协同虚拟装配实例验证了系统的有效性。结果证明,用户可在该系统中完成复杂产品的协同虚拟装配设计工作。     

面向流场可视化的沉浸式虚拟现实协作框架

针对现有流场协作分析应用协作模式单一、协作环境搭建成本高等问题,根据流场协作分析的需求,提出面向流场可视化的沉浸式虚拟现实协作框架.首先定义支持流场协作同步的协作消息;然后提出支持流场可视化结果共享的协作管线树;最后设计并实现了沉浸式虚拟现实流场可视化协作分析的演示协作分析模式和自由协作分析模式,用户可以根据实际任务选择合适的协作分析模式,以支持团队进行流场协作分析.通过构建原型系统并对流场数据分别进行演示协作分析和自由协作分析,从不同用户的观察视角出发,展示了2种协作分析模式的协作过程.     

Full-Surround Image Display Technologies

This paper presents two methods for developing full-surround displays: rear-projection-based Garnet Vision and specialized spherical screen named Ensphered Vision. The Garnet Vision is a closed polyhedron screen. A viewer stands inside the polyhedron so that image covers full solid angle around the viewer. Optimum configuration of polyhedron is determined by two criteria: pixel efficiency and space efficiency. The criteria maximizes space utility of the display. Through examination of these criteria, rhombic dodecahedron is chosen. A dodecahedron screen with twelve projectors is built, in which a viewer can stand. Ensphered Vision is an image display system for full-surround spherical screen. Sphere is an ideal shape of a screen that covers human visual field. Distance between eyes and screen should be constant while a viewer rotates the head. We use single projector and a convex mirror in order to display seamless image. The optical system employs two mirrors: a plain mirror and a spherical convex mirror. The spherical convex mirror scatters the light from the projector in the spherical screen. The flat mirror provides the viewer to the sweet-spot where he/she can see the image from the center of the sphere. This optical configuration enables seamless wide-angle image in a very limited space.     

虚拟装配中基于导纳控制的力觉渲染技术

传统的力触觉渲染多采用阻抗控制,不能很好地满足虚拟装配的应用要求,相比之下导纳控制模式更适用这一领域.为此提出一种基于导纳控制的双线程力觉渲染构架,并给出相应的力觉渲染算法.首先建立用于导纳控制的动力学模型,并讨论了碰撞和约束这2个状态下的力觉渲染;为了使用力觉交互接口进行虚拟装配中的小间隙装配,提出物理约束与几何约束结合的力觉渲染方法;最后针对物理计算和力反馈循环2个线程刷新频率不匹配的问题,利用二次拉格朗日多项式进行数值插值,实现了力觉交互接口的平稳输出.通过力反馈设备与自主开发的虚拟装配原型系统VAPP的连接与应用,验证了所提出的算法满足虚拟装配系统中力觉交互的应用要求.     

沉浸式虚拟装配中物体交互特征建模方法研究

沉浸式虚拟装配是一种“人在回路”的虚拟现实系统,可用于大型设备的设计及装配人员的培训等领域.作为其关键技术之一,如何实现“真实”人对“虚拟”物体的操作,仍是一项具有挑战性的工作.针对这一问题,提出了一种基于交互区和状态机的物体交互特征建模方法.通过交互区,虚拟物体可理解用户的操作意图,并据此发生相应的状态转换,进而正确监测用户的交互行为.该方法可实现包括使用工具在内的复杂装配操作以及对装配流程的管理控制.通过在实际项目中的应用验证了该方法的有效性.     

虚拟现实应用中的并行渲染技术

虚拟现实应用要求图形系统具备实时渲染复杂、精细场景的能力。基于PC机群的并行渲染系统具有性价比高、扩展性好的特点,适合虚拟现实应用。该文针对虚拟现实应用设计并实现了一个保留模式的sort—first并行实时渲染系统,对影响渲染性能的关键因素进行研究,给出具体实现步骤、试验验证数据和结论。应用表明,该方法能够实现系统的高效并行计算及虚拟现实应用中的复杂场景实时处理。     

微电子机械虚拟设计系统研究

本文提出了基于虚拟现实技术的MEMS虚拟设计系统,给出了MEMS计算机辅助设计系统的解决方案．通过这套MEMS虚拟设计系统,设计人员可以观察并评测其设计的外观和功能,使得在实际MEMS器件制作工艺之前,就能获得大量的器件运行数据和修正信息,提高MEMS器件设计制作的效率,缩短开发周期.     

网络环境下协同虚拟拆卸训练平台

为实现复杂装备拆卸的多人协同工作,规划协同拆卸虚拟训练的工作流程以及网络环境下多人协同拆卸虚拟训练平台的体系框架;采用基于拆卸混合图的协同拆卸串、并行操作的管理方法,并分析协同拆卸过程中的多维拆卸信息,给出各种拆卸信息的协同可视化方法;协同拆卸虚拟训练原型系统的工作过程及其有效性通过示例进行说明并得到验证。