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1.
关联规则挖掘是数据挖掘领域的重要研究方向之一。频繁项集的挖掘是关联规则挖掘的第一步,也是最重要的步骤。FP-Growth(Frequent Pattern-Growth)算法因其挖掘效率以及空间复杂度方面的优势被广泛应用于频繁项集挖掘任务中。面对海量数据,FP-Growth算法挖掘效率变得极低甚至失效。在Hadoop大数据平台上实现的基于MapReduce框架的并行FP-Growth算法——PFP算法解决在处理大规模数据时传统算法失效的问题,但是由于其将每次执行之后的中间结果输出到磁盘,降低算法执行效率。为提高并行FP-Growth算法执行效率,提出一种基于Spark的SPFPG算法。该算法运用负载均衡思想对分组策略进行改进,综合考虑分区计算量和FP-Tree规模两个因素,保证每个组之间负载总和近似相等。在Spark上实现FP-Growth算法——SFPG算法的基础上,实现优化后的SPFPG算法。实验结果表明,SPFPG算法相比SFPG算法挖掘效率更高,且算法具有良好的扩展性。  相似文献   
2.
基于知识图谱的推荐可以提高推荐的精确性、多样性和可解释性.结合知识图谱与用户长短期兴趣提出了基于用户长短期兴趣与知识图卷积网络的推荐模型(LSKGCN).在知识图谱推荐算法的基础上提出了将用户长期兴趣偏好与短期兴趣偏好结合的用户表示方法.根据时间筛选近期历史项目并通过知识图卷积网络得到历史项目的向量表示,通过注意力机制得到短期兴趣表示.根据与所有历史项目的最小欧氏距离得到长期兴趣表示.最后在真实数据集MovieLens-20、Amazon Music、Last.FM上进行测试,验证了该算法的有效性.  相似文献   
3.
顾军华    谢志坚    武君艳    许馨匀    张素琪 《智能系统学报》2019,14(4):743-751
针对目前协同过滤推荐算法存在的数据稀疏性问题和可扩展性问题,本文进行了相关研究。针对稀疏性问题,在传统的皮尔逊相关相似度中引入交占比系数计算用户间直接相似度,该方法缓解了用户间共同评分项的占比问题;提出一种基于图游走的间接相似度计算方法,该方法根据用户间的直接相似度建立用户网络图,在用户网络图上通过游走计算用户间的间接相似度,并进行推荐。在Spark平台上实现本文方法的并行化,缓解了数据规模增加带来的可扩展性问题。实验结果表明:本文提出的算法在不同数据集上均取得了良好效果,有效地提高了推荐准确度,并且在分布式环境下具有良好的可扩展性。  相似文献   
4.
社会网络分析是数据挖掘中与社会生活联系最紧密的热点之一,凝聚子群分析是一种典型的社会网络子结构分析方法,其中最大团结构是关系最紧密的凝聚子群,最大团问题的研究在社会网络分析中有重要意义。针对遗传算法在求解最大团问题中运行时间长、部分基准图例求解精度不高等问题,提出了一种基于混合修复策略的遗传算法MGA。MGA算法融合度修复和随机染色体修复方法并结合随机配对的精英选择、均匀块交叉和倒位变异算子,可以有效避免算法陷入局部最优,在加快收敛速度和丰富种群多样性方面有明显效果。算法在DIMACS基准图例和典型的社会网络实例上进行了测试,实验结果表明MGA算法具有较好的求解精度和较快的收敛速度。  相似文献   
5.
知识图谱(KG)能够缓解协同过滤算法存在的数据稀疏和冷启动问题,在推荐领域被广泛地研究和应用。现有的很多基于KG的推荐模型混淆了用户物品二部图中的协同过滤信息和KG中实体间的关联信息,导致学习到的用户向量和物品向量无法准确表达其特征,甚至引入与用户、物品无关的信息从而干扰推荐。针对上述问题提出一种融合协同信息的知识图注意力网络(KGANCF)。首先,为了避免KG实体信息的干扰,网络的协同过滤层从用户物品二部图中挖掘出用户和物品的协同过滤信息;然后,在知识图注意力嵌入层中应用图注意力机制,从KG中继续提取与用户和物品密切相关的属性信息;最后,在预测层将用户物品的协同过滤信息和KG中的属性信息融合,得到用户和物品最终向量表示,进而预测用户对物品的评分。在MovieLens-20M和Last.FM数据集上进行了实验,与协同知识感知注意力网络(CKAN)相比,KGANCF在MovieLens-20M数据集上的F1分数提升了1.1个百分点,曲线下面积(AUC)提升了0.6个百分点;而在KG相对稀疏的Last.FM数据集上,模型的F1分数提升了3.3个百分点,AUC提升了8.5个百分点。实验结果表明,KGANCF能够有效提高推荐结果的准确度,在KG稀疏的数据集上显著优于协同知识嵌入(CKE)、知识图谱卷积网络(KGCN)、知识图注意网络(KGAT)和CKAN模型。  相似文献   
6.
针对现有的知识图谱推荐模型没有考虑到用户的周期特征以及待推荐项目会对用户近期兴趣产生影响的问题,提出一种融合多时间尺度和特征加强的知识图谱推荐模型(MTFE)。首先,采用长短期记忆(LSTM)网络在不同时间尺度上挖掘用户的周期特征并融入到用户表示中;然后,通过注意力机制挖掘待推荐项目中与用户近期特征相关性较强的特征,将其加强后融入项目表示中;最后,通过评分函数计算用户对待推荐项目的评分。在真实数据集Last.FM、MovieLens-1M和MovieLens-20M上把所提模型和个性化实体推荐(PER)、协同知识嵌入(CKE)、LibFM、RippleNet、知识图卷积网络(KGCN)、协同知识感知注意网络(CKAN)等知识图谱推荐模型进行对比。实验结果表明,在三个数据集上MTFE相较于表现最优的对比模型的F1性能分别提升了0.78、1.63和1.92个百分点,AUC指标在三个数据集上分别提升了3.94、2.73和1.15个百分点。可见,所提模型相较于对比图谱推荐模型有更好的推荐效果。  相似文献   
7.
网页分类是为了解决网络信息过载问题而延伸的一个热门研究领域,同时支持向量机以其出色的学习能力,在解决高维问题时表现出了特定的优势。本文在研究支持向量机和标准的免疫克隆优化算法的基础上,提出了一种改进的免疫克隆和支持向量机相结合的分类算法。标准算法中由于通过对抗体编码中某些位进行随机取反来实现抗体变异,造成搜索能力不强。该方法针对上述不足,将记忆单元和普通单元区分开来,对记忆单元定义自适应概率,从而加强在当前最优解邻域内的搜索能力,加快寻求全局最优解的速度。实验结果表明,该改进算法较其他算法具有更好的参数选择效果和更高的选择效率,是一种具有较高准确率和效率的网页分类方法。  相似文献   
8.
融合社交信息的推荐算法有效缓解了推荐算法中的数据稀疏性问题和冷启动问题,近年来受到极大的关注。但社交信息依然存在数据稀疏性问题,而且社交网络提供的二值数据无法衡量不同用户间的信任程度。针对这些问题,利用重启随机游走算法获取社交网络中的重要节点。提出重要节点信任传播算法建立重要节点和其他用户节点之间的信任关系,同时利用节点的结构信息进一步量化用户间的信任权重,以得到更精确的推荐结果。在三个公开数据集上的实验表明,结合重要节点信任传播的社会化推荐算法(INTP-Rec)丰富了社交信息,有效地提高了推荐算法的准确率和召回率。  相似文献   
9.
社区发现问题对于研究复杂网络的特性具有重要作用。蚁群算法由于其采用分布式正反馈并行机制,具有较强的鲁棒性和稳定性,被越来越频繁地应用于社区发现领域。针对蚁群算法求解社区发现存在求解精度低、收敛速度慢的问题,提出一种基于标签传播的蚁群优化算法(BLP_ACO)。采用一种新的解向量表达方式,其中每个节点位置存放该节点所属社区的标签。在解的构造阶段提出基于节点凝聚性的蚂蚁转移策略,降低蚂蚁转移过程中的随机性,从而提高算法的精确度;将标签传播思想引入到蚁群搜索过程,使算法快速收敛。在解的优化阶段采用基于模块度优化的合并策略,进一步提高算法的求解精度;更新信息素时对所有处于社区内部的边滞留信息素。在真实网络和LFR基准网络上验证,结果表明该算法能够准确高效地挖掘出社区结构。  相似文献   
10.
改进的多维关联规则算法研究及应用   总被引:2,自引:1,他引:1  
关联规则是数据挖掘研究中最主要、最活跃的领域之一。以Apriori算法为前提,借助Apri-oriTid算法事务压缩的思想,减少了重复扫描数据库的时间;并提出了一种利用事务标识列表,该列表长度即是对应候选项集的支持度计数,在计算支持度计数时,仅需要得到对应列表长度即可,从而缩短了计算计数时的比较时间;同时,在生成频繁项集时引入地址索引机制,在剪枝过程中,利用候选项集的首元素在地址索引表中快速定位,减少了多次扫描事务数据库,有效地缩短了计数时间和占用的内存空间。利用改进的算法对科研管理系统数据进行关联关系分析,从中萃取数据中隐含的、有价值的信息,辅助下一阶段的科研管理工作。并通过试验进行性能比较得出,改进后的算法效率更高。  相似文献   
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