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传统协同过滤推荐算法在处理海量数据时存在数据稀疏性和项目长尾效应,导致推荐精度较低。针对该问题,结合本体语义和用户属性,提出一种改进的协同过滤算法。利用本体计算项目之间的语义相似度,构建项目相似度矩阵,同时引入用户属性计算用户相似度矩阵。通过融合本体语义和用户属性形成用户-项目评分矩阵,并对该矩阵的预测评分进行加权处理,生成TOP-N推荐结果。实验结果表明,相比传统皮尔逊相似度计算协同过滤算法、基于本体语义的协同过滤算法和基于评分矩阵填充与用户兴趣的协同过滤算法,该算法的平均绝对误差较低,准确率较高,综合性能及新颖度较优。 相似文献
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基于动态权值的关联数据语义相似度算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
语义相似度计算对关联数据的信息检索有重要作用,直接影响数据的语义挖掘效果。实例的属性信息是关联数据语义相似度计算的一个重要因素。针对传统的关联数据语义相似度算法未考虑属性的重要性和取值类型导致计算精度较低的问题,提出基于动态权值的关联数据语义相似度计算方法,即根据待匹配的数据集中属性不同取值的数量、属性值的分布以及属性的有效性3个因素动态计算属性的权值,然后依据属性取值类型选用匹配相似度算法,最后结合属性的动态权值对概念进行实例的相似度计算。实验表明,基于动态权值的相似度计算方法与传统方法相比,实例相似度的计算精度得到了一定的提高。 相似文献
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基于本体的B2B电子商务MAS模型及商品匹配算法 总被引:4,自引:0,他引:4
随着B2B电子商务特别是电子集市的发展,企业进行电子交易更加灵活、方便,但同时由于大量信息的异构性也带来了信息集成上的问题,而且这一问题已成为B2B电子商务发展的瓶颈。文章建立一种基于本体的多Agent模型,增加GMAg(Goods Matching Agent)用于商品的识别和自动匹配,综合考虑商品组件概念和属性组件概念的语义相似度,提出基于商品本体结构语义相似度匹配算法,解决了异构商务系统之间商品信息自动匹配问题。通过一个汽车领域的实例计算,说明其匹配精度和效率。 相似文献
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针对现有相似度算法存在查全率和查准率不高的问题,提出了一种基于本体的综合加权案例相似度算法。综合考虑案例的各个属性,分别采用不同的属性相似度计算方法,根据各个属性的重要程度加权,计算出案例的相似度。以三对不同类型的心理咨询案例为例对综合加权相似度算法进行了验证;并与传统的基于最近距离的相似度计算方法进行对比,结果表明综合加权相似度计算方法更加精确。 相似文献
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本体映射中一种改进的概念相似度计算方法 总被引:5,自引:0,他引:5
本体映射是实现不同本体之间共享和交流的基础性工作。目前本体映射方法研究的重点主要集中在以自动化或半自动化方式实现映射和提高概念相似度计算的精度。本体映射的关键是不同本体概念间相似度的计算,单一的概念相似度计算方法往往不利于提高相似度的精度。针对以上不足提出了一种改进的概念相似度计算方法,并对其进行详细的描述,其中属性语义相似度计算方法改进了现有的基于属性计算语义相似度的方法,综合了数据类型属性和对象类型属性的语义相似度。经实例验证该方法有效且具有较高的精度。 相似文献
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《计算机应用与软件》2013,(6)
以电子商务领域本体为基础,旨在提出一种改进的基于概念语义相似度计算模型,该模型结合基于距离和基于内容两个方面,能够更为全面精确地量化本体中概念结点之间的语义相似度。据此,进行查询关键词集概念扩展和查询与结果文档的相似度计算,最终形成检索算法。实验对比于Lucene检索算法,通过选取热点概念关键词从准确率、召回率、响应速度3个指标来评估检索算法的性能。实验证明,提出的检索算法与基于Lucene的信息检索方法相比,检索性能有较大提高。 相似文献
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为了提高构件测试信息的检索效率,针对现有本体语义相似度计算方法作用于构件测试本体时容易出现漏检的问题,提出一种结合本体概念和属性的综合语义相似度计算方法。该方法首先结合概念的结构、层次、子代节点个数和祖先节点个数等因素计算概念相似度;然后,结合属性的概念相似度和数据类型相似度计算属性相似度;最后,综合概念相似度和属性相似度计算本体的语义相似度。实验表明该方法可以有效应用于构件测试领域及其他领域的信息检索。 相似文献
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该文提出了一种结合属性分布特征的Web模式匹配算法,属性分布特征包括属性对互斥特征和属性对共现特征。属性对互斥特征由属性对的互斥性和出现次数计算得出,这个特征隐含了属性对的语义相似程度。为了充分利用传统的属性名、属性值相似性特征,该文通过机器学习方法结合属性对互斥特征与相似性特征进行属性匹配。并以潜在的匹配属性对为基础,引入有约束的属性聚类方法进行Web模式匹配,聚类方法的约束条件来自属性对共现特征。实验结果表明,相对于仅使用相似性特征的方法,在不同的实验设置下,结合属性分布特征的Web模式匹配算法将F值提高了0.13到0.55。 相似文献
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针对现有k-匿名方法直接用于多敏感属性数据发布中存在大量隐私泄露的问题,提出一种基于语义相似和多维加权的联合敏感属性隐私保护算法。该算法通过语义相似性反聚类思想和灵活设置多敏感属性值的权值,实现了联合敏感属性值和语义多样性分组的隐私保护,并根据应用需要为数据提供不同的隐私保护力度。实验结果表明,该方法能有效保护数据隐私,增强了数据发布的安全性和实用性。 相似文献
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为融合节点描述信息提升网络表示学习质量,针对社会网络中节点描述属性信息存在的语义信息分散和不完备性问题,提出一种融合节点描述属性的网络表示(NPA-NRL)学习算法。首先,对属性信息进行独热编码,并引入随机扰动的数据集增强策略解决属性信息不完备问题;然后,将属性编码和结构编码拼接作为深度神经网络输入,实现两方面信息的相互补充制约;最后,设计了基于网络同质性的属性相似性度量函数和基于SkipGram模型的结构相似性度量函数,通过联合训练实现融合语义信息挖掘。在GPLUS、OKLAHOMA和UNC三个真实网络数据集上的实验结果表明,和经典的DeepWalk、TADW(Text-Associated DeepWalk)、UPP-SNE(User Profile Preserving Social Network Embedding)和SNE(Social Network Embedding)算法相比,NPA-NRL算法的链路预测AUC(Area Under Curve of ROC)值平均提升2.75%,节点分类F1值平均提升7.10%。 相似文献
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为了实现制造资源本体之间的语义互操作,对本体中的概念进行语义相似性计算为进行此操作的关键技术之一。本文提出了一种计算概念语义相似度的新方法,将概念语义相似度分为两部分:主体相似度和附加相似度。主体相似度综合考虑了概念自身的相似度,该概念的父概念和子概念间的相似度,以及概念间的二元关系,同时,加入了概念属性相似度,属性携带了概念的大部分语义信息,计算属性相似度可以有效提高概念语义相似度的准确性。附加相似性是指通过本体中概念的层次结构对主体相似度进行语义补充,利用概念的深度对得到的概念语义相似度进行语义调整,有效的弥补了仅仅利用主体相似度计算概念语义相似度的不足。最后,通过实例证明了该方法的有效性。 相似文献
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概念相似度是计算机自然语言处理研究的重要问题之一。文中描述了两个概念之间相似度计算的一种方法。这种方法是基于形式概念分析属性之上的。相似度的度量由语义相似度和语义距离来定义。首先给出属性相似度,将属性相似度换算成属性距离,接着对属性距离建立网络流最小费用最大流模型得到概念相似度的语义距离,概念相似度的语义距离再换算成最终概念相似度的结果。选择了一个熟悉的领域设计了一个实验,结果表明这种方法是有效的。 相似文献