融合标签和多元信息的个性化推荐算法研究

多数基于标签的推荐算法都存在推荐方式单一的问题，没有充分利用社会关系等其他信息。针对这一问题，提出了一种融合信任关系、时间因子和标签信息的个性化推荐算法TTLMF，该算法在现有基于标签的个性化推荐算法的基础上，充分利用了用户之间的信任关系和当前上下文的时间信息，使得推荐项目更加符合用户的需求。在公共数据集last.fm上进行了实验，结果表明TTLMF算法在准确率、召回率、[Fmeasure]以及覆盖率这四个指标上具有更好的推荐效果，一定程度上缓解了数据稀疏性和用户的冷启动问题。     

数据仓库中维表模式的优化

针对数据仓库使用雪花模式组织维表而带来的太多连接开销,以查询的时间开销和维表的存储开销作为衡量标准建立代价估算模型,设计基于遗传算法的维表模式优化算法。目的是实现维表模式自动调整,使系统在维表模式方面的维表存储开销和查询时间开销和最小。试验结果表明以较小的空间代价可以较大幅度地提高查询速度。     

基于遗传算法的物化视图优化方法

物化视图是提高数据仓库执行效率的有力方法,但是物化视图的保存会占用存储空间。本文把查询需要扫描的物化视图或事实表的空间大小作为查询时间开销,以查询的时间开销和物化视图的存储开销作为衡量标准建立代价估算模型,设计基于遗传算法的物化视图优化算法。目的是使系统在物化视图方面的存储开销和查询时间开销的和最小。试验结果表明算法可行。