一种基于FCA的概念相似度算法

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.     

一种基于FCA的概念相似度算法

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。     

知网的形式概念分析及概念相似度研究

将知网的义项、义原及其关系映射到形式化概念分析的语境中,生成一个基于知网的形式概念格.一方面,提供了一种将知网中概念关系转换为概念格的表征方式,从格中任意一个节点出发,可以很方便地访问到与此相关的各种知识,从而为信息检索和知识推理提供很大方便;另一方面,也提出了一种通过对形式概念格进行分析来计算概念相似度的方法.实验证明该方法克服了以往计算方法的若干不足,并能有效地在相关应用领域如协作学习言论分析中加以应用.     

启发式概念构造的组推荐方法

形式概念分析是形式背景的数据分析方法,已被引入推荐系统领域。概念格作为形式概念分析的有效工具,因其构造效率低下,所以难以应对电子商务中的大规模数据。为解决该问题,提出一种基于启发式概念构造的组推荐方法。首先,基于用户共同评分的项目,定义概念构造的启发式信息,实现概念的快速构造;同时利用内涵约束,在保证群组相似度的基础上,构造当前面积最大的概念,以包含更多的邻居用户;然后,在覆盖所有用户的概念集合上,统计项目在群组中的流行度,实现对群组用户的组推荐。在抽样数据集和MovieLens上,对比了该算法与两类不同的推荐算法。实验结果表明,在大规模数据下,该算法能在快速生成概念集合同时满足推荐需要。     

基于本体和相似图的概念语义相似度计算

概念语义相似度计算的研究是人工智能最基础和最重要的课题之一,借鉴现有的概念建模思想和工具,提出一种综合的计算形式概念分析中概念间语义相似度的算法.通过分析传统的计算方法,对存在的问题进行改进,结合领域本体和FCA的思想,通过相似图和候选属性对集合等定义计算FCA中概念间的语义相似度.应用实例的结果表明计算结果与人类的主观判断基本一致.文中的方法对概念间语义相似度计算是可行的,使用该方法可以获取在语义上和用户请求最接近的结果.     

概念相似度在文本模糊聚类中的应用

文本聚类是文本挖掘的一种重要方法.基于形式概念分析和概念相似度,给出一种新的多背景文本模糊聚类方法和模型.该方法不仅考虑了多背景关键词之间的语义关系,而且通过非距离计算得到模糊相似矩阵. 可根据不同要求得到相应的聚类结果,具有较好的灵活性.最后通过示例说明了所给算法的可行性.     

唐卡图像关键区域对象概念的语义相似度计算

唐卡图像中关键区域对象的概念所表达内涵具有一定的相似性,进行定量计算和分析,对研究唐卡图像高层语义检索具有重要意义。针对该问题,引入形式概念分析,提出一种唐卡图像关键区域概念语义相似度的计算方法。首先提取唐卡图像中关键区域对象的概念和一系列的语义关键词作为形式背景来构造概念格,通过概念格计算概念间的语义相似度,实验结果表明,本文方法计算结果与人工判断结果相吻合,具有可行性和有效性。     

基于限界传递相似度图的FCA概念相似度计算方法

使用相似度图计算FCA概念相似度需要构造相似关系的传递闭包,对于复杂问题会导致相似度图规模过大,从而影响相似度评价的效率.为了降低相似度图规模,提出一种基于限界传递相似度图的FCA概念相似度计算方法.该方法首先通过限定传递相似关系的长度来避免构造相似关系的传递闭包,得到的限界传递相似度图中忽略了长度超过界限且对区分FCA概念无用的传递相似关系,能够有效压缩相似度图的规模;然后给出了动态传递相似度计算方法和由限界传递相似度图构建二部图的方法.实验结果表明,使用限界传递相似度图能够在不损失计算结果准确度的情况下有效提高FCA概念相似度计算的效率.     

基于张量相似度的推荐方法研究

传统推荐方法中将用户建模为向量的建模方式只关注用户单方面偏好,为了弥补此种建模方法的局限性,提出一种将用户建模为矩形的张量建模方法。构建了一个基于融合协同过滤与序列推荐算法的推荐模型,该模型集成了Fastformer模型和键值记忆网络对用户张量进行建模;结合用户张量与目标物品的距离及偏置项对用户张量与目标物品的相似度进行计算。在MovieLens和CiaoDVD数据集上对该模型进行实验验证,实验结果表明,该模型能够关注用户多方面偏好并在推荐结果的精准度上优于基线方法,特别是在HR与NDCG评价指标上分别比现有基线方法平均提高了1.4%、1.95%。     

基于树结构的本体概念相似度计算方法

随着本体在数据集成方面的广泛应用,面向本体的概念相似度计算成为人们关注的热点问题.针对当前领域本体概念相似度的计算过程都比较复杂的问题,提出一种基于树结构的本体概念相似度的计算方法.该方法通过添加和重组虚拟节点重构本体树,再通过属性比较映射对象,最后通过计算,得到本体概念的语义相似度结果.实验结果表明,该方法有效利用了本体概念的语义信息,得到了合理的计算结果,并简化了计算过程.     

融合情境语义推理及社会网络的团购推荐研究

随着团购以及移动终端的发展越演越烈,传统的推荐机制在团购推荐问题上逐渐呈现出弊端。针对团购推荐的情境敏感性,设计了基于情境语义推理的偏好分析模块,综合考虑了消费者长期演化形成的长期偏好以及基于情境形成的短期偏好;并将团购网络中的每个成员设定为复杂网络中的一个节点,将成员间的相互关系表示为节点的链接,构建团购用户的复杂网络,并设计了基于复杂网络的社会影响分析模块,以进行团购社区的划分,以及评测社区中成员之间的影响。基于此,完成了团购平台中两类产品的团购推荐研究。仿真实验表明,融合情境语义推理及社会网络的团购推荐机制具有良好的有效性及用户反馈满意度。     

基于行为和评分相似性的关联规则群推荐算法

使用关联规则推荐工具会遇到最优推荐规则选取难、规则信息不能充分利用等问题。利用较易获取的应用领域知识可有效解决这类问题。针对仅有商品名称和评分信息的推荐情形,提出一种基于行为和评分相似性的关联规则群推荐算法,该算法将规则及相应的评分信息视为推荐专家,将推荐结论相同的专家合并为一个专家组,利用客户行为和评分的双重相似性计算专家权重,并利用群决策的思想集结专家组的推荐意见,从而给出最佳推荐方案。最后通过实例和实验说明了该算法的可行性和有效性。     

一种改进的偏好融合组推荐方法

近年来,组推荐系统已经逐渐成为推荐系统领域的研究热点之一.在电影电视和旅游推荐中,用户常常是参与活动的一组人,这就需要为多个用户形成的群组进行推荐.作为解决群组推荐问题的有效手段,组推荐系统将单个用户推荐扩展为群组推荐,目前已经应用在新闻、音乐、电影、餐饮等诸多领域.现有的组推荐融合方法主要是模型融合与推荐融合,其效用好坏目前仍没有定论,并且它们各有自己的优缺点.模型融合存在着群组成员间的公平性问题,推荐融合忽视了群组成员间的交互.提出一种改进的偏好融合组推荐方法,它结合了两种融合方法的优点.同时根据实验得出了"群组偏好与个人偏好具有相似性"的结论,并将它结合在改进方法中.最后,通过在Movielens数据集上的实验分析,验证了该方法的有效性,证明了它能够有效地提高推荐准确率.     

基于轨迹相似度的伴随人员推荐

移动网络和智能终端的发展使得基于优质用户的伴随人员的推荐成为互联网发展的热点之一,而伴随人员的推荐算法则是至关重要的因素.针对以往基于地理位置的用户轨迹性相似推荐算法中需基于地理位置或基站数据,且数据稀疏时推荐结果不理想的问题,提出了基于IP场所的轨迹余弦相似度的伴随人员推荐,以更完善的IP场所数据代替地理位置数据,以一段时间的纵向日期和横向时刻分别计算余弦相似度以消除数据稀疏性问题.最后推荐出了相似度质量更高的伴随人员.     

基于签到数据的群体旅游路线推荐

移动设备和基于位置的服务的广泛应用带来了大量的时空数据,签到数据详细记录了人们出行的移动模式,分析签到数据可以提高基于位置服务的质量,其中旅游路线推荐是重要的研究方向。现有的路线推荐的研究通常只考虑用户独自出行的情况,推荐的路线尽可能满足单个用户需求。结伴出行是旅游中常见的现象,研究群体的旅游路线推荐具有重要的意义。针对此需求,提出了群体旅游路线推荐问题,目标是为群体推荐一条能够使群体整体满意度大,个体满意度差异小,即对群体内所有成员较公平的最优群体旅游路线。通过分析聚合用户偏好时通常采用的平均数策略与无痛苦策略在推荐结果方面存在的不足,针对搜索路线时所具有的动态性特点,提出了一种动态聚合用户偏好的策略(dynamic aggregation preference,DAP)。DAP策略根据当前个体满意度,动态调整群体偏好模型,保证了推荐结果对群体整体满意度较高的同时,个体差异度小。基于DAP策略,建立路线评价模型,对路线进行满意度评分,返回分值最高的路线。利用Gowalla和Foursquare社交网站真实的签到数据集进行了充分实验,验证了算法在不同参数设置下的有效性。     

基于语义相似度的API使用模式推荐

在软件开发过程中,复用应用程序编程接口(Application Programming Interface,API)可以提高软件开发效率,但是使用不熟悉的API是一项耗时且困难的挑战。已有的研究往往将API作为用户输入的查询,通过在语料库中搜索该API的使用模式来进行推荐,但这并不符合开发人员的查询习惯。文中提出了一种基于自然语言语义相似度的API使用模式推荐方法(Semantic Similazing Based API Recommendation,SSAPIR)。该方法使用层次聚类算法来提取API使用模式,然后通过计算查询信息和API使用模式来描述信息之间的语意相似度,向开发人员推荐相关度高且被广泛使用的API使用模式。为了验证SSAPIR的有效性,文中从GitHub的高质量Java项目中提取9个流行的第三方API库的API使用模式以及API使用模式的描述信息,并根据这9个流行的第三方API库的自然语言查询进行API使用模式推荐。通过计算推荐结果的Hit@K准确率来验证SSAPIR的有效性,实验结果表明,层次聚类能有效提高推荐准确率,且SSAPIR在Hit@10平均准确率上达到了85.02%,优于现有研究工作,能够很好地完成API使用模式推荐任务,为开发人员输入的自然语言查询提供精准的API使用模式。     

一种基于耦合对象相似度的项目推荐算法

推荐系统根据用户的偏好为用户推荐个性化的信息、产品和服务等,能够帮助用户有效解决信息过载问题。基于内容的协同过滤算法缺少合适的度量指标用来计算项目之间的相似度。提出一种基于耦合对象相似度的项目推荐算法,即通过耦合对象相似度捕获项目特征频率分布相似性和特征依赖聚合相似度。首先从项目文本中抽取项目的关键特征,然后利用耦合对象相似度构建项目相似度模型,最后使用协同过滤的方法为活动用户推荐用户可能感兴趣的项目。在真实数据集上的实验结果表明,基于耦合对象相似度的推荐算法可以有效解决基于内容推荐系统的项目相似度度量问题,在缺失大量项目特征数据的情况下改进传统基于内容推荐系统的推荐质量。     

基于评分和项目特征的群组推荐方法

针对现有群组推荐方法准确率偏低的问题,提出了一种基于评分和项目特征相结合的方法。首先综合时间因素对评分的影响和项目领域特征,利用改进的TF-IDF方法构建成员在各个特征上的偏好模型。其次考虑群体用户间的相互作用,从项目特征属性均值相似性权重和特征属性频度权重两个方面来得到群体偏好模型。最后计算群组在项目特征上和评分上的综合相似度,进行预测评分并推荐。通过在MovieLens数据集上进行实验,表明本方法比现有方法的准确率有明显提高。