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协同过滤推荐系统中,推荐结果对用户偏好信息的敏感性使得推荐系统易受到人为攻击,即托攻击.恶意用户可以任意使用多重身份,或者是多个人来参与,都能注入恶意信息到推荐系统中.这类攻击严重影响了推荐系统的鲁棒性和准确性.这里深入分析了托攻击,结合主成分分析和变量选择方法,提出一个高精确度鲁棒的协同过滤系统架构,以保护推荐系统抵御用户概貌注入攻击.最后,通过实验验证表明该新型的高精确度的协同过滤系统可以取得更好的检测精度. 相似文献
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本文对传统的协同过滤推荐算法进行了一定程度的优化,将基于协同过滤技术的理论研究更好地应用在商品个性化推荐中,以解决协同过滤打分稀疏问题,以及协同过滤的推荐准确率低的问题,首先使用二部图表示用户和商品的二元关系,然后利用二部图模块函数对用户和商品划分相似类,最后产生基于同类用户和同种商品的推荐列表并将两个推荐列表混合使用,得到基于二部图函数的改进的协同过滤算法。算法根据用户的兴趣和需求向其推荐个性化的商品,降低了用户搜寻信息的成本,具有广泛的可行性和实用性。 相似文献
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《信息技术》2019,(10):77-82
推荐系统的作用是为用户提供个性化的建议或服务,从而帮助用户在大量数据中快速找到感兴趣的项目。在现有的推荐算法中,基于模型的协同过滤推荐算法是推荐系统中一种重要且被广泛使用的方法,它可以解决推荐系统中的冷启动和数据稀疏等部分问题。文中对传统的协同过滤算法进行了改进,将组合了信任信息和图聚类算法的协同过滤技术应用在推荐系统。该方法首先将用户/项目信息表示为图形,然后在图形上使用近似最密集子图查找算法来找到初始集群中心,接着应用迭代方法来更新集群中心直到合并集群。最后将找到的集群作为邻居,对未知项目预测评级并向活跃的用户推荐前N项。在不同的数据集中,对比不同聚类方法的评估结果来表明所改进的方法优于其它推荐方法。 相似文献
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在传统协同过滤算法中,相似度直接依据用户评分。但是,用户评分会受各种不确定因素影响。采用数值评分的推荐系统收集到的用户喜好信息是模糊、不精确和不完整的。单一的数值不能包含丰富的信息来表达用户喜好,也会导致推荐结果的不准确性。文中定义了几种模糊集的隶属函数,提出了基于模糊逻辑的相似度计算方法。实验结果表明,基于模糊权重的相似度有效的提高了推荐系统的预测准确度,一定程度上解决了协同过滤算法的可扩展性和数据稀疏性问题。 相似文献
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为了解决用户节点无法安装多个天线的问题,提出了多节点协作通信技术来形成虚拟的多天线阵列。多节点协作是一种新的空间分集方法,不同节点彼此共享天线并相互转发信息来得到分集增益。通过研究多节点协作通信的关键技术,分析多节点协作的性能增益,指明了多节点协作的发展与应用方向。 相似文献
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This article describes the design and implementation of a unique cooperative agents testbed aimed at addressing diverse applications for the difficult problem of seamless personal information networking (SPIN). The real-world SPIN testbed is aimed at two difficult applications. Namely seamless messaging and intelligent network management. Both applications are agent-driven and share agent behavior, and the messaging agents rely on the network management device diagnostic agents for input. The article introduces both problem areas in a common testbed. The first-generation seamless messaging application is described in detail. User-centric seamless messaging assumes heterogeneous communication environments intended to support today's nomadic users. The prototype is introduced for the management of messages across distributed information networks. Its aim is to intercept, filter, interpret, and deliver multimodal messages, be they voice, fax, video, and/or e-mail messages. A user's personal communication agent is charged with delivering messages to the recipient regardless of their target messaging device-a telephone, pager, desktop, wireless laptop, or wireless phone. Personal communication agents classify and act on incoming messages based on their content. A secretary agent routes and tailors urgent messages appropriately to the device manager agent, which delivers the message to a device on which the user may be roaming or active. What makes the seamless messaging application unique is its approach to treating a message in a universal manner, and its ability to mediate between different messaging environments and devices, and to try to track and find the user 相似文献
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准确、快速的状态估计是保证多机器人顺利完成协作搬运任务的关键.然而,大部分现有多机器人协同定位方法都存在一定的局限性,往往无法同时兼顾定位精度与计算复杂度.因此,本文从协作搬运任务的特点出发,将距离与方位的刚性约束条件引入协同定位中,同时根据机器人之间的紧密耦合关系建立起通用有效的运动模型和量测模型.最终在此刚性约束系统建模的基础上,提出一种基于高斯-厄米特求积分卡尔曼滤波(Quadrature Kalman Filter,QKF)的双移动机器人协同定位方法.仿真实验结果表明:与基于无约束模型的QKF协同定位方法相比,本文所提方法不但具有更高的定位精度,而且计算复杂度大大降低,有助于实现多机器人实时协同定位. 相似文献
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协作通信与直接通信相比能够显著地提高系统性能,功率分配是协作通信中的一个关键问题。为了获得合理的协作中继通信系统功率分配方案,提出一种基于改进蛙跳算法的多中继节点功率分配方法。首先对功率分配问题进行分析,将其转换为一个非线性优化问题,然后将青蛙表示为源节点,中继节点的功率,以平均信噪比作为青蛙的食物,并通过青蛙的信息交流和协作找到最优的功率分配方案,最后采用仿真对比实验对本文算法性能进行测试。仿真结果表明,相对于其它功率分配方法,改进蛙跳算法有效地提高了系统的信道容量,降低了中断概率,以较低的复杂度提高了系统的性能。 相似文献
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在协作频谱感知网络中,设备故障、信道阴影衰落和噪声等会导致频谱感知器(如手机、平板等)发送的信息不可靠,而恶意用户在协作频谱感知网络中,也会发送错误的感知信息以混淆视听,干扰诚实用户的判决结果。不可靠消息在邻居用户间的传递必将导致感知结果产生偏差和错误,大大降低了协作频谱感知的效率。为解决上述问题,本文将置信传播算法和信誉模型相结合,提出一种基于次用户分组的频谱感知数据伪造(SSDF,Spectrum Sensing Data Falsification)攻击防御方案。该方案分两个阶段对不可靠信息进行过滤:首先,在频谱感知阶段,通过置信传播算法对次用户进行分组,过滤掉因设备故障等因素产生的不可靠用户,剩余用户则视为正常工作用户进行数据融合。然后,在数据融合阶段,根据以信誉值作为权重因子的置信传播算法来计算最终的判决值。本文所提方案分别在感知阶段和融合阶段采取了防御措施,可有效地过滤网络中的不可靠信息,减小恶劣的频谱环境对次用户感知结果的影响。仿真结果表明,本文所提方案迭代次数少、收敛快,有效地减弱了SSDF攻击带来的损害,提高了感知结果的准确性、增强了认知无线网络的安全性。 相似文献
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