基于随机森林修正的加权二部图推荐算法

对于基于二部图网络结构的算法忽视了兴趣偏好的影响,只考虑用户与项目之间的关系,结合随机森林分类模型和二部图网络结构,提出了一种基于随机森林修正的加权二部图推荐算法。在二部图网络结构的基础上,利用评分计算边权,充分考虑项目的度和用户共同评分项目的影响改进相似度公式。同时用随机森林算法对用户在项目特征的偏好构建分类模型,根据其对初步得出的推荐列表进行评分修正。对比在Movie Lens数据集上的实验结果,证明该方法比其他算法能够提高推荐的准确性和推荐精度。     

融合偏好度与网络结构的推荐算法

针对传统推荐系统追求推荐列表的准确率而忽略推荐的多样性以及数据集信息缺失等问题，提出了融合偏好度与网络结构的推荐算法。通过用户历史反馈数据分析用户偏好度，将偏好度与二部图随机游走推荐算法融合，初步得出项目推荐列表；利用用户-标签二部图，挖掘用户不跟随大众的喜好标签，得到推荐项目列表；根据模型融合得到最终的推荐结果。实验表明，新算法在保持较好精确率和召回率的情况下，有效提高了推荐的多样性。     

基于条件型游走二部图协同过滤算法

针对拥有少量评分的新用户采用传统方法很难找到目标用户的最近邻居集的问题,本文提出了一种条件型游走二部图协同过滤算法。该算法根据复杂网络理论的二部图网络,将用户-项目评分矩阵转换为用户-项目二部图,采用了条件型游走计算目标用户与其他用户之间的相似性。研究结果表明在同样的数据稀疏性情况下,本文提出的条件型游走二部图协同过滤算法在MAE和准确率都要优于其他两种传统的协同过滤算法,从而提高了算法的推荐精度;而且当训练值的比例很低时,即数据稀疏程度越大时,本文提出的推荐算法的对推荐质量的提高程度越大。     

基于项目属性和项目度的BGPR算法

传统二部图投影和排序(BGPR)算法的推荐精度不高。为此,提出一种基于项目属性和项目度的BGPR算法。分析二部图投影和随机游走的特点,引入项目属性和项目度2个影响因子,通过对初始化向量和项目相似性的优化,设计个性化推荐算法。实验结果表明,该算法的推荐精度较高。     

基于二部图多权重投影的大数据推荐算法

基于网络结构的推荐算法存在多样性不足的问题,为此提出了一种基于二部图多权重投影的大数据推荐算法。首先,提取出数据集的基础信息,将所有的项目—用户数据输入莱文斯坦距离程序,计算各个属性之间的相似性;然后,计算二部图网络中节点之间相同邻居的数量、节点之间的共同邻居度以及每个节点的度,计算二部图网络中每条边的三重权重;最后,采用增强的二部图投影技术提取二部图网络的潜在链接,实现基于相似性的链接预测。在大数据集与小数据集上分别开展了实验,结果显示该算法的准确率与覆盖率均优于其他几种类型的推荐算法,并且优于同类型的推荐算法。     

基于万有引力和随机行走的推荐算法研究

本文就社会标签系统中的个性化推荐算法进行了研究,提出一种基于万有引力和随机游走的个性化推荐算法,。针对现有推荐算法缺乏物理学解释和单纯依靠用户评分等问题,该算法创新性把万有引理原理引入推荐系统,定义了项目的万有引力及其计算方法,并以项目间万有引力大小来衡量项目间的相似度,从而得到项目相关图。然后,令用户兴趣点在项目相关图上进行随机游走,计算它在图上各节点的稳定概率,并以此作为用户和各节点亲密程度的度量值,该值高者就可能是用户喜欢的项目,从而推荐给用户。实验结果说明新算法较其他的相关推荐算法可以获得更高的推荐性能。     

SMART:一种面向电商平台快速消费品的图推荐算法

提出一种针对电商平台快速消费品的图推荐算法SMART。该算法在传统二部图推荐算法的基础上增加商品种类节点及其与用户和商品两类节点的关联边,且利用每个用户对商品种类和单个商品的兴趣倾向设置无向边的权重,通过节点间转移概率的差异实现有倾向性的随机游走;经过多次迭代,用户节点到所有节点的游走概率会收敛到稳定值,收敛后的游走概率能够在一定程度上体现用户对商品的购买概率;最后考虑每个用户对商品所属商家的兴趣偏好,对用户节点到各商品节点的游走概率进行调整,并根据调整后的游走概率计算每个用户的TOP-N推荐列表。在京东生鲜类商品的评论数据集上对所提出的推荐算法进行性能评价,实验结果表明该算法的确能够提供高质量的推荐,与基本二部图推荐算法相比,准确率提高了1.32%,召回率提高了1.48%。     

融合“用户-项目-用户兴趣标签图”的协同好友推荐算法

随着社交网络的用户数量呈爆炸式增长,如何为用户推荐具有相同兴趣爱好的好友已成为当前研究的焦点。为此,提出了一种基于"用户-项目-用户兴趣标签图"的协同好友推荐算法。该算法首先利用基于"用户-项目-标签"的三部图物质扩散推荐算法来计算用户之间的相似度,并引入"用户-用户兴趣标签图"二元关系,通过用户的兴趣标签图来发掘用户的兴趣主题;然后根据用户主题分布,利用KL距离来计算用户之间的相似度;最后将两组结果采用调和平均数方式融合得到用户间的综合相似度,并进行好友的推荐。通过在Delicious和Last.fm数据集上的实验证明,该算法能有效提高Top-N推荐的准确率和召回率,同时通过在学术社交网站——学者网数据集上进行的学者推荐实验表明,该算法能有效提高核心用户的推荐度。     

用户和项目联合度对二分网络个性化推荐的影响

首先采用物质流动算法进行二部图相似系数投影,然后利用随机游走模型得到协同过滤结果。在计算相似系数时,采用了考虑用户和项目联合度分布特征的改进算法。通过数据模拟可知,在最优情况下推荐项目准确率提高了18. 19%,推荐项目多样性提高了21. 90%。对用户和项目联合度的分布进行了统计分析,结果表明,在最优情况下,其符合指数为--2. 33的指数分布。     

信任社交网络中基于图熵的个性化推荐算法

随着社交网络的飞速发展引起了人们对推荐系统（RS）的广泛关注。针对社交网络中现有推荐方法仍存在冷启动问题以及未考虑用户所处的社交网络信息的情况，提出了在信任社交网络中基于图熵的个性化推荐算法（PRAGE）。首先，根据用户物品和它们之间的反馈信息建立用户物品图（UIG），同时引入信任机制建立用户信任图（UTG）；其次，通过对两个图使用随机游走算法得到用户与物品的初始相似度和基于信任机制的新的用户物品相似度；重复随机游走过程直至相似度稳定到收敛值；然后，使用UIG和UTG的图熵对两组相似度进行加权并最终相应地得出目标用户的最终推荐列表。在真实的数据集Epinions和FilmTrust上的实验结果表明，相比经典的基于随机游走算法，PRAGE的精确率分别提高了34.7%和19.4%，召回率分别提高了28.9%和21.1%，能够有效地缓解推荐的冷启动问题且在精确率和覆盖率指标上均优于对比算法。     

Call for Papers The 6^th International Conference on Grid and Cooperative Computing

Recent years have seen rapid advances in various grid-related technologies, middleware, and applications. The GCC conference has become one of the largest scientific events worldwide in grid and cooperative computing. The 6th international conference on grid and cooperative computing (GCC2007) Sponsored by China Computer Federation (CCF),Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (ICT) and Xinjiang University ,and in Cooperation with IEEE Computer Soceity ,is to be held from August 16 to 18, 2007 in Urumchi, Xinjiang, China.     

煤矿井下安全监控分站的设计及其仿真实现

为了设计一种具有低成本、低功耗、易操作、功能强且可靠性高的煤矿井下安全分站,针对煤矿安全生产实际,文章提出了采用MCS-51系列单片机为核心、具有CAN总线通信接口的煤矿井下安全监控分站的设计方案;首先给出煤矿井下安全监控分站的整体构架设计,然后着重阐述模拟量输入信号处理系统的设计过程,最后说明单片机最小系统及其键盘、显示、报警、通信等各个组成部分的设计;为验证设计方案的可行性与有效性,使用Proteus软件对设计内容进行仿真验证,设计的煤矿井下安全监控分站具有瓦斯、温度等模拟量参数超标报警功能和电机开停、风门开闭等开关量指示功能;仿真结果表明:设计的煤矿井下安全监控分站具有一定的实际应用价值.     

法律信息库系统

本文分析了法律数据库的结构和特点，介绍了采用面向对象设计方法和超文本数据库技术开发和实现法律信息库系统将作为重要网络资源之一为不同用户进行法律咨询服务。     

View-based model-driven architecture for enhancing maintainability of data access services

In modern service-oriented architectures, database access is done by a special type of services, the so-called data access services (DAS). Though, particularly in data-intensive applications, using and developing DAS are very common today, the link between the DAS and their implementation, e.g. a layer of data access objects (DAOs) encapsulating the database queries, still is not sufficiently elaborated, yet. As a result, as the number of DAS grows, finding the desired DAS for reuse and/or associated documentation can become an impossible task. In this paper we focus on bridging this gap between the DAS and their implementation by presenting a view-based, model-driven data access architecture (VMDA) managing models of the DAS, DAOs and database queries in a queryable manner. Our models support tailored views of different stakeholders and are scalable with all types of DAS implementations. In this paper we show that our view-based and model driven architecture approach can enhance software development productivity and maintainability by improving DAS documentation. Moreover, our VMDA opens a wide range of applications such as evaluating DAS usage for DAS performance optimization. Furthermore, we provide tool support and illustrate the applicability of our VMDA in a large-scale case study. Finally, we quantitatively prove that our approach performs with acceptable response times.     

International Journal of Automation and Computing Table of Contents

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Information for authors

正SCIENCE CHINA Information Sciences(Sci China Inf Sci),cosponsored by the Chinese Academy of Sciences and the National Natural Science Foundation of China,and published by Science China Press,is committed to publishing highquality,original results of both basic and applied research in all areas of information sciences,including computer science and technology;systems science,control science and engineering(published in Issues with odd numbers);information and communication engineering;electronic science and technology(published in Issues with even numbers).Sci China Inf Sci is published monthly in both print and electronic forms.It is indexed by Academic OneFile,Astrophysics Data System(ADS),CSA,Cabells,Current Contents/Engineering,Computing and Technology,DBLP,Digital Mathematics Registry,Earthquake Engineering Abstracts,Engineering Index,Engineered Materials Abstracts,Gale,Google,INSPEC,Journal Citation Reports/Science Edition,Mathematical Reviews,OCLC,ProQuest,SCOPUS,Science Citation Index Expanded,Summon by Serial Solutions,VINITI,Zentralblatt MATH.     

Erratum to: Fast global kernel fuzzy c-means clustering algorithm for consonant/vowel segmentation of speech signal

正Erratum to:J Zhejiang Univ-Sci C(ComputElectron)2014 15(7):551-563doi:10.1631/jzus.C1300320The original version of this article unfortunately contained mistakes.Algorithm 6 should be as follows:Algorithm 6 FGKFCM-F clustering Input:(1)X={x_1,x_2,…,x_N},,x_iR~d,i=1,2,…,N,the dataset;(2)C,1C≤N,the number of clusters;(3)ε0,the stopping criterion;     

Journal of Zhejiang University-SCIENCE C (Computers & Electronics) Total contents

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A pragmatic multi-method investigation of discrepant technological events: Coping,attributions, and ‘accidental’ learning

Discrepant technological events or situations that entail a problem, a misunderstanding or a difficulty with the Information Technology (IT) being employed, are common in the workplace, and can lead to frustration and avoidance behaviors. Little is known, however, about how individuals cope with these events. This paper examines these events by using a multi-method pragmatic approach informed by coping theory. The results of two studies – a critical incident study and an experiment – serve to build and test, respectively, a theoretical model that posits that individuals use a variety of strategies when dealing with these events: they experience negative emotions, make external attributions, and adopt engagement coping strategies directed at solving the event, eventually switching to a disengagement coping strategy when they feel they have no control over the situation. Furthermore, users’ efforts may result in ‘accidental’ learning as they try to overcome the discrepant IT events through engagement coping. The paper ends with a discussion of the results in light of existing literature, future opportunities for research, and implications for practice.