基于位置社交网络的地点推荐算法

目前基于协同过滤的地点推荐算法存在难以准确估算用户偏好、推荐结果准确性不高等问题。改进了传统协同过滤中相似用户计算方法,在迭代过程中分别计算用户相似度和地点相似度的值,并不断交叉调整对方的值,直至收敛。该方法能够在稀疏的数据集下准确计算用户相似性。此外,在top-N推荐阶段,同时考虑了用户的兴趣度和推荐地点离用户所在地距离的影响,并设置阈值控制二者的权重,自适应地产生推荐结果。实验表明,与其它方法相比该方法能够获得更好的推荐效果。     

融合邻居选择策略和信任关系的兴趣点推荐

兴趣点推荐是推荐系统的关键研究之一,传统的算法只利用用户签到信息进行推荐,且对于签到信息只单纯地考虑签到和没签到,而忽略了用户签到的频次和信任关系。为提高推荐精度,提出了一种融合用户相似性、地理位置和信任关系的混合推荐算法(UGT)。对于签到信息,采用签到频次来代替传统的二值签到,并对签到信息添加时间权重;对于基于用户的协同过滤,提出了一种邻居选择策略来提高预测精度;对于信任关系,首先分析用户的属性,然后给出社会地位的计算方法,重构信任度的计算方法。实验结果表明,该混合算法相比较传统的推荐算法而言,在准确率和召回率上有了显著的提升。     

融合地点影响力的兴趣点推荐算法

为解决兴趣点（POI）推荐不准确和效率低的问题,深入分析社交因素和地理位置因素的影响,提出了一种融合地点影响力的POI推荐算法。首先,为了解决签到数据稀疏的问题,将2-度好友引入协同过滤算法中构建了社交影响模型,通过计算经历和好友相似度获取2-度好友对用户的社交影响;其次,深入考虑地理位置因素对POI推荐影响,在对社交网络分析的基础上构造了地点影响力模型,通过PageRank算法发现用户影响力,结合POI被签到次数计算地点影响力,获取准确的整体位置偏好,并使用核密度估计方法对用户签到行为建模和获取个性化地理位置特征;最后,融合社交模型和地理位置模型提高推荐准确性,并通过构造POI推荐候选集来提高推荐效率。在Gowalla和Yelp签到数据集上实验,结果表明所提算法能够快速完成POI推荐,在准确率和召回率指标上明显优于融合时间因素的位置推荐（LRT）和融合地理社交因素的个性化位置推荐（iGSLR）算法。     

一种基于位置社交网络的地点推荐算法*

针对目前基于用户签到的地点推荐方法忽略了用户未评分的项集以及忽视了用户签到次数的差异,以及基于社交影响的地点推荐算法中缺乏对用户之间必要的相关性描述的情况,提出一种新的算法。该算法采用了一种线性的融合框架,有效地避免了单独考虑用户签到、社交因素进行地点推荐的弊端。实验结果表明,在距离限制变量、推荐地点个数相同的条件下,新算法的推荐准确率优于现有的推荐算法。与现有的算法相比,新算法有更好的推荐效果。     

混合协同过滤算法中用户冷启动问题的研究

在推荐系统中,用户冷启动问题是传统协同过滤推荐系统中一直存在的问题。针对这个问题,在传统协同过滤算法的基础上,提出一种新的解决用户冷启动问题的混合协同过滤算法,该算法在计算用户相似性时引入用户信任机制和人口统计学信息,综合考虑用户的属性相似性和信任相似性。同时,算法还在用户近邻的选取上做了一些改进。实验表明该算法有效缓解了传统协同过滤推荐系统中的用户冷启动问题。     

基于用户行为与角色的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法中以稀疏评分计算用户相似性可能并不准确的问题,提出以用户行为对应一定分值填补空缺的I-U评分矩阵,并以分角色下的权重系数K约束用户相似性计算的改进协同过滤推荐算法.实验表明,改进算法的推荐质量更高.     

融合评分结构特征与偏好距离的协同过滤推荐算法

在协同过滤算法中,用户之间的相似性计算影响推荐系统的质量,尤其是在数据稀疏的情况下得到的用户之间的关系同实际情况偏离较大,影响推荐精度。针对上述问题,提出一种新的相似性计算算法。利用用户评分结构特征的稳定性,同时结合评分结构间的偏好距离,重新计算用户间偏好相似度。在Movie Lens数据集上的实验结果表明,与传统基于用户的相关相似性协同过滤算法及余弦相似性算法相比,该算法的推荐精度平均提高3.94%和2.99%。     

一种改进Minhash的分布式协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法通过研究用户的喜好,实现从海量数据资源中为用户推荐其感兴趣的内容。衡量用户（资源）的相似性是协同过滤算法的核心内容,在数据量大的系统中,用户（资源）的相似性度量会面临准确性和计算复杂性等问题,影响到推荐效果。提出一种改进的协同过滤推荐算法,提取用户兴趣偏好的多值信息,运用改进Minhash算法度量用户相似性,并结合Mapreduce分布式计算,合理、高效地产生用户邻居,实现对用户的评分推荐。实验结果表明：改进算法能有效改善大数据集的推荐准确性并提高推荐效率,降低了推荐耗时。     

基于项目分类和用户群体兴趣的协同过滤算法

由于用户评分数据在极端稀疏的情况下会导致传统协同过滤算法的推荐质量下降,针对该问题,提出一种基于项目分类和用户群体兴趣的协同过滤算法。该算法根据项目类别信息对项目进行分类,相同分类的项目具有较高的相似性;利用评分数据计算各个项目分类上的用户相似性矩阵,并计算用户群体在各个分类上的兴趣,通过二者构造加权的用户相似性矩阵;利用用户加权相似性矩阵寻找用户的最近邻以获得最佳的推荐效果。实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量。     

协同过滤推荐算法的研究与改进

传统的基于用户的协同过滤推荐算法在计算用户间相似性时依赖于用户-项目评分矩阵,但在实际的商业系统中,用户参与的评价往往非常少,这样计算出的相似性精确度通常很低。文中提出结合用户相似性和基于项目分类特征的相似性计算方法,计算用户间的相似性,形成目标用户的近邻集合,完成向目标用户的推荐。文中在MovieLens数据集上的实验结果表明,相对于Pearson相似性的协同过滤推荐算法,文中提出的改进算法在推荐质量方面有明显提高。     

移动定位技术和移动定位系统

移动终端的位置是移动互联网中的关键信息.本文从移动定位技术、典型的移动定位系统及当前研究热点等方面对其进行了阐述.     

融合语义位置的差分私有位置隐私保护方法

如何在位置差分隐私保护中实现更合理的噪声添加是当前研究的一大热点,但在不同的位置添加相同噪声的隐私保护模式会导致服务可用性和隐私保护度下降.针对这问题,提出了一种融合语义位置的差分私有位置隐私保护方法,该方法首先利用"地理不可区分性"的框架构建预期距离,然后通过定义隐私质量函数和需求函数构建语义位置信息来确定不同位置点的敏感度,最后依据位置点的敏感度为不同类型的区域细粒度地添加Laplace噪声,系统地解决了位置隐私保护、服务可用性和时间开销之间的矛盾.在两个公开数据集上进行仿真实验,与已有的方法从基于贝叶斯攻击的查询成功率、基于预期距离量化的服务可用性和时间开销方面进行了对比分析,结果证明了所提方法的可行性和有效性,并且在隐私保护度、服务可用性和时间开销方面取得了更好的权衡.     

虹膜定位

为了提高虹膜定位的速度以及虹膜定位算法的健壮性,提出了一种粗定位与精定位相结合的两步定位法,用以进行虹膜定位,并对现有的虹膜定位算法进行了一些改进,实验结果表明,用两步法进行虹膜定位可以加快定位速度,减少搜索计算的盲目性。     

基于分层定位模型的RFID定位算法研究

识别和定位为智能停车场等服务领域提供关键信息,基于RFID的LANDMARC算法为常见的室内定位方法。文中对低成本、高精度的经典室内定位算法LANDMARC进行分析,针对其在定位过程中单纯根据信号强度的欧几里得距离选择节点进行定位计算的不足,提出基于双层定位模型的算法D-LANDMRAC。该算法主要由初步定位和精确定位两部分组成,初步定位过滤掉问题参考标签,再基于“距离-损耗冶公式利用标签之间信号强度差进行精确定位。仿真结果表明,相比LANDMARC算法,D-LANDMRAC算法定位精度有了明显的提高,并且定位误差的分布更加均衡。     

Chan定位算法在三维空间定位中的应用

对基于TOA/TDOA无线定位算法进行了研究和比较,分析了基于TOA的精确测距技术.针对现有的定位算法通常是二维形式的问题,在Chinl定位算法基础上推导了Chan算法的三维形式,提出了一种基于TOA的三维空间定位算法.算法的主要思想足两次使用加权最小二乘法(WLS)得到初始解,利用初始解将非线性定位方程组线性化,最终得到位置估计.仿真结果表明该算法结构简单,精度较高,有较强的理论参考价值.     

一种针对查询调度的位置分析算法

随着无线通信网络和移动设备的普及,移动计算中的位置相关查询技术得到广泛应用。在此类应用中,查询者位置的移动会导致查询结果的过时。该文针对此问题,提出了一种新的位置分析算法,称为位置全局分析(GAL),对查询客户端的位置作基于位置相关数据的分析;分析结果可帮助决定查询在系统中的优先级,指导系统对查询的全局安排,从而提高查询的正确性与系统性能。     

一种基于位置数据库聚类的动态适应缓存位置信息策略

移动环境中提高定位移动用户性能的一个重要方法是缓存用户的位置信息,然而已经提出的缓存策略针对的是单个用户,造成缓存的效率不高,针对群体用户提出了一种基于位置数据库聚类的动态适应缓存位置信息(DACaL)策略,其中位置数据库聚类算法通过挖掘群体移动用户的运动模式对位置数据库进行聚类,以确定缓存层次和降低位置管理的代价,动态适应缓存位置信息算法根据聚类结果对位置数据库进行重组,在相邻聚类之间缓存位置信息,建立旁路指针,以缩短消息传输的路径和减少查询位置数据库的次数,实验表明,DACaL策略能够有效地降低总体代价,性能上优于相关策略,     

视频文本定位

视频中的文字为视频的检索、编码、分类等提供了许多重要的信息。论文介绍了一种基于先验知识和机器学习的文本定位方法。利用彩色视频图像的边缘信息和先验知识得到备选文本区域;用多通道Gabor滤波器提取备选区域特征,通过BP网络验证备选文本区域。