融合社交网络信息的长尾推荐方法

在长尾推荐场景中,目标用户更信任与自己兴趣相似的好友的推荐结果,故为目标用户推荐其好友的个性化偏好物品有利于提高长尾推荐性能.相应地,如何有效融合社交网络信息与评分矩阵信息,提升推荐性能自然成为长尾推荐中的重要问题.为此,文中从信息融合视角出发,通过社交网络和评分矩阵共享用户的潜在特征向量,并将好友推荐信息作为长尾推荐...     

LDA-CRF:一种基于概率图模型的目标检测方法

目标检测和识别是计算机视觉和机器学习的研究热点.近年来,主题模型(如LDA等)在无监督的图像识别和定位等应用中获得了巨大的成功.然而,LDA忽略了图像区域之间的空间关系,并且不能处理连续值的视觉特征或特征向量.而条件随机场(CRF)能够利用图像区域之间的局部相关性来提高分类准确性.基于LDA和CRF提出了一种LDA-CRF模型.通过利用LDA生成的主题信息来辅助CRF的分类,同时结合图像区域之间结构化的类别信息来改进LDA的主题生成机制.实验结果表明,LDA-CRF模型的检测效果要优于CRF.     

基于查询意图的长尾查询推荐

查询推荐是一种提升用户搜索效率的重要工具.传统的查询推荐方法关注频度较高的查询,但对于那些频度较低的长尾查询,由于其信息的稀疏性而难以产生好的推荐效果.另外,传统的方法由于没有考虑查询意图对推荐结果的影响,故对长尾查询的推荐会受到查询中噪声单词的影响.该文提出了一种新的关于词项查询图(term-query graph)概率混合模型,该模型能够准确地发掘出用户的查询意图.另外,文中还提出了一种融合查询意图的查询推荐方法,该方法可以将新查询中单词的推荐结果按查询意图自然地融合起来,从而避免了噪声单词对推荐结果的影响.实验结果表明,通过考虑查询意图,可以显著提高长尾查询推荐的相关性.     

关注长尾物品的推荐方法

针对推荐系统算法中覆盖率和多样性偏低所带来的长尾问题,提出了一种长尾物品的推荐框架以及关注长尾物品的推荐算法FLTI。长尾物品的推荐框架是基于卷积神经网络（CNN）模型构建的,分为数据处理层、推荐算法层和推荐列表生成层。将FLTI算法加入到了框架中的推荐算法层,该算法首先计算了频繁推荐项以及非频繁推荐项,然后采用使用长尾物品替换频繁推荐项的方法来满足系统中指定的长尾比例。实验结果表明,在Movielens 1M和BookCrossing数据集上,FLTI算法比传统的基于用户的协同过滤（UserCF）算法、基于物品的协同过滤（ItemCF）算法、奇异值分解（SVD）推荐算法以及协同去噪自动编码（CDAE）算法在覆盖率指标上最多提高了51%,多样性指标上最多提高了59%。     

一种提高推荐多样性的概率选择模型

传统的推荐算法多以优化推荐列表的精确度为目标,而忽略了推荐算法的另一个重要指标——多样性。提出了一种新的提高推荐列表多样性的方法。该方法将列表生成步骤转换为N次概率选择过程,每次概率选择通过两个步骤完成:类型选择与项目选择。在类型选择中,引入项目的类型信息,根据用户对不同项目类型的喜好计算概率矩阵,并依照该概率矩阵选择一个类型;在项目选择中,根据项目的预测评分、项目的历史流行度、项目的推荐流行度3个因素重新计算项目的最终得分,选择得分最高的项目推荐给用户。通过阈值TR来调节多样性与精确度之间的折中。最后,通过对比实验证明了该方法的有效性。     

一种基于概率图模型的不确定性数据世系表示方法

不确定性数据的世系分析是基于数据产生和演变的过程来跟踪数据不确定性的来源.为了有效地描述数据间复杂的相关性及不确定性,并从理论上保证世系分析中概率计算的正确性,文中研究了基于贝叶斯网这一重要的概率图模型的不确定性数据世系表示方法.以世系的布尔公式和不确定性数据本身为出发点,提出了将布尔公式等价转换为贝叶斯网的方法,并讨...     

基于混合用户模型的二分图推荐算法

用二分图来实现个性化推荐的算法越来越受到研究者的注意。文中提出混合用户模型下的二分图推荐算法（MNBI）,针对二分图推荐算法中存在的用户多、项目少时命中效率低的情况用混合用户模型进行改进,同时对于推荐中加权的二分图边的权值用用户集的总体的加权和进行改进。该算法基本思想就是在用户很多的情况下,用混合用户模型对用户首先进行一个预处理生成一定数量的用户集,然后用用户集和项目构成用户集-项目的二分图。通过在Movielens数据集中进行测试的实验结果表明,相比NBI算法,MNBI算法推荐的命中效率有一定的提高,同时对于推荐多样性有所提高,并且在数据冷启动情况下效果较好。     

一种由长尾分布约束的推荐方法

由于在线商品销售的长尾效应,冷门商品的总销量非常巨大,因而对冷门商品的推荐十分重要,然而由于对冷门商品的评价数量少,导致现存的推荐算法对其推荐权重接近平均推荐权重,所以很难使用户关注冷门商品,影响了冷门商品的销售,因此合理地提高冷门商品的推荐权重十分重要.提出一种由长尾分布约束的推荐方法(long tail distribution constrained recommendation method,LTDCR),由用户行为的相似度确定用户间相似关系,并应用不信任关系约束用户相似关系的传播,通过长尾分布约束由用户间相似关系计算的推荐权重,并给出一种精确描述长尾分布的方法.在包含大量冷门商品的数据集的实验结果表明,LTDCR在训练集较小的情况下,有效地提高了对冷门商品的推荐效果.     

基于概率图模型的点集匹配方法研究

在概率图模型框架下提出了一种将回归分析和聚类分析相结合的贝叶斯点集匹配方法,其中,回归分析用来估计两个点集之间的映射函数,而聚类分析用来建立两个点集中点与点之间的对应关系.本文将点集匹配问题表示为一种多层的概率有向图,并提出了一种由粗到精的变分逼近算法来估计点集匹配的不确定性;此外,还利用高斯混合模型估计映射函数回归中的异方差噪声和场景点密度估计中离群点的分布;同时,引入转移变量建立起模型点集与场景点集之间的关系,并与离群点混合模型共同对场景点的分布进行估计.实验结果表明,该方法与其他点集匹配算法相比,在鲁棒性和匹配精度方面均达到了较好的效果.     

概率图模型研究进展综述

概率图模型作为一类有力的工具,能够简洁地表示复杂的概率分布,有效地(近似)计算边缘分布和条件分布,方便地学习概率模型中的参数和超参数.因此,它作为一种处理不确定性的形式化方法,被广泛应用于需要进行自动的概率推理的场合,例如计算机视觉、自然语言处理.回顾了有关概率图模型的表示、推理和学习的基本概念和主要结果,并详细介绍了这些方法在两种重要的概率模型中的应用.还回顾了在加速经典近似推理算法方面的新进展.最后讨论了相关方向的研究前景.     

概率图模型及其图像与视频应用研究

概率图模型及其应用作为一个具有挑战性的研究领域目前已成为一个新的研究热点。概率图模型为解决智能信息领域的不确定性问题提供了重要途径。尽管目前概率图模型还处于不断发展之中,但近年来基于概率图模型的图像和视频智能信息处理的应用研究受到人们的关注,出现了许多有效的算法,这些算法为解决一些传统的图像和视频智能信息处理问题提供了新的途径。本文首先对概率图模型的3种重要表现形式、特性和主要技术进行了分析和讨论,在此基础上,以概率图模型在图像和视频中的应用为线索,对目前基于概率图模型的图像和视频智能信息处理的主要技术进行了概述和比较研究;最后对概率图模型所存在的一些问题及进一步的发展进行了展望。     

异构信息网络数据上的融合概率图模型

针对异构信息网络中存在多种数据目标类型,以及多种数据连接关系的问题,将多个主题模型和马尔科夫逻辑网相结合,提出了一种融合概率图模型。多个主题模型可以分别描述不同数据目标子空间的主题分布,实现对多种数据目标的预处理。用一阶逻辑子句描述的连接规则构建马尔科夫逻辑网,将每个主题模型中的不同数据目标连接起来。通过使用Gibbs采样,可以对异构网络进行参数学习和推理。在国际通用的异构信息网络DBLP数据集上的实验结果表明,使用融合概率图模型能够更好地表示不同的数据目标和连接关系。实验对比了4种典型的分类方法,多次采样得到的分类结果稳定,对作者、文章和会议取得了较好的分类结果。     

复小波域混合概率图模型的超声医学图像分割

针对存在大量不规则斑点噪声、目标边缘弱化的超声医学图像分割中较难识别目标的问题, 提出了一种复小波域中混合概率图模型的超声医学图像分割算法.采用具有近似平移不变性和良好方向选择性的双树复小波变换(Dual tree-complex wavelet transform, DT-CWT)提取超声医学图像6个方向的高频特征信息; 其次, 为关联目标的弱特征信息并抑制统计独立的高频噪声, 构建了复小波域混合概率图模型; 尺度间"父—子"节点间标记采用贝叶斯网络进行建模, 尺度内邻域间标记采用马尔科夫随机场(Markov random field, MRF)无向图建模, 对复小波域中同尺度的特征系数采用高斯混合模型建模, 尺度内同标记的观测特征采用高斯模型建模; 最后, 用迭代条件模式(Iterated conditional mode, ICM)实现MRF中误分割率最小的能量函数最优解, 获取标记场, 实现超声医学图像分割.实验结果从视觉效果和定量分析两方面验证表明, 本文算法能有效地提取超声图像的弱目标信息, 较好地定位目标区域, 具有较高的分割精度和鲁棒性.     

基于长尾关键词的SEO策略

长尾关键词是长尾理论在搜索引擎优化上的一个延伸。通过对长尾理论和SEO的研究, 结合长尾关键词的研究现状, 提出一个科学系统的基于长尾关键词的SEO策略。该策略有助于快速提高网站众多长尾词的排名并提升网站流量, 适用于各个领域的电子商务网站。     

支持短时交通流量预测的概率图模型构建与推理

短时交通流量预测,是交通系统信息化和智能化交通运输管理技术领域研究的关键问题.目前的方法对历史数据具有较高的依赖程度,或者具有较高的计算成本,或者不能有效反映实际中较复杂的交通网络及各结点之间的相互关系、以及依赖的不确定性,或者多种模型的组合使得预测方法较复杂.贝叶斯网是一种重要的概率图模型,本文以交通网络结构为基础,利用概率图模型在不确定性知识表示和推理方面的良好性质,考虑路口交通流量及其预测的时序依赖特征,构建了带有时序条件依赖关系的交通贝叶斯网.进而针对短时交通流量预测的实时性和高效性要求,提出了基于Gibbs采样的交通贝叶斯网近似概率推理算法,并进行交通流量的短时预测.实验结果表明,本文提出的交通贝叶斯网构建、近似推理以及相应的短时交通流量的预测方法,具有高效性、准确性和可用性.     

基于Labeled-LDA模型的文本分类新算法

LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型是近年来提出的一种能够提取文本隐含主题的非监督学习模型.通过在传统LDA模型中融入文本类别信息,文中提出了一种附加类别标签的LDA模型(Labeled-LDA).基于该模型可以在各类别上协同计算隐含主题的分配量,从而克服了传统LDA模型用于分类时强制分配隐含主题的缺陷.与传统LDA模型的实验对比表明:基于Labeled-LDA模型的文本分类新算法可以有效改进文本分类的性能,在复旦大学中文语料库上micro_F1提高约5.7%,在英文语料库20newsgroup的comp子集上micro_F1提高约3%.     

一种基于隐语义概率模型的个性化Web服务推荐方法

为了满足Web服务使用者的个性化需求,提出了一种基于隐语义概率模型的用户指标偏好预测方法,用于个性化Web服务推荐.首先,引入两个决定用户指标偏好的关键因素：用户以及用户所处的服务情境,隐语义概率模型借助隐含类别建立用户指标偏好、用户及服务情境三者之间的隐含语义依赖关系,并且为描述用户、服务情境、指标偏好多方面的特征,允许这三者可同时以不同的概率隶属于多个隐含类别;然后,将期望极大(expectation maximization, EM)算法运用于由层次分析法获得的训练数据,以估计隐语义概率模型的参数;最后,使用该模型预测用户在特定服务情境下的指标偏好.隐语义概率模型与标准的基于内存的协同过滤以及基于聚类改进的协同过滤相比,不仅具有明确的数学模型,而且实验结果表明,隐语义概率模型对用户个性化指标偏好的预测精度最高,同时可以缓解数据稀疏性带来的不良影响.     

GeoPMF:距离敏感的旅游推荐模型

虽然目前旅游者可以利用Web搜索引擎来选择旅游景点,但往往难以获得较好符合自身需要的旅游规划.而旅游推荐系统是解决上述问题的有效方式.一个好的旅游推荐模型应具有个性化并能考虑用户时间和费用的限制.调研表明,用户在选择旅游景点时,目的地与用户常居地的距离常常是一个需要考虑的问题.因为旅行距离往往可以间接地反映了时间和费用的影响.于是,在贝叶斯模型和概率矩阵分解模型的基础上,提出一个旅行距离敏感的旅游推荐模型(geographical probabilistic matrix factorization, GeoPMF).主要思想是基于每个用户的旅游历史,推算出一个最偏好的旅游距离,并作为一种权重,添加到传统的基于概率矩阵分解的推荐模型中.在携程网站的旅游数据集上的实验表明,与基准方法相比,GeoPMF 的RMSE(root mean square error)可以降低近10%;与传统概率矩阵分解模型(PMF)相比,通过考虑距离因子,RMSE平均降幅近3.5%.