基于Widrow-Hoff神经网络的多指标推荐算法

为解决传统的协同过滤推荐算法不能综合运用多个指标进行推荐的问题,通过引入多指标评分的概念对标准的协同过滤推荐算法进行扩展,提出一种基于Widrow-Hoff神经网络的多指标推荐算法。利用Widrow-Hoff最小二乘法自适应算法在进行系统辨识时的高精度拟合特性,提出一种基于Widrow-Hoff最小二乘法算法的用户偏好特征向量计算方法。利用用户偏好特征向量和空间距离矩阵度量用户相似度,以定位邻居集并为用户推荐最优项目。实验结果表明,本文算法可提高推荐精度,改进推荐质量。     

基于词项聚类的文本语义标签抽取研究

本研究主要解决在大量文本数据中 抽取 关键语义信息的问题。文本是自然语言的信息载体,在分析和处理文本信息时,由于目标与方式不同,对文本信息的特征表达方式也各不相同。已有的语义抽取方法往往是针对单篇文本的,忽略了不同文本间的语义联系。为此,文中提出了基于词项聚类的文本语义标签提取方法。该方法以语义抽取为目标,以Hinton的分布式表示假说为文本信息的表达方式,并以最大化语义标签与原文本数据间的语义相似度为目标,使用聚类算法对语义标签进行聚类。实验表明,所提方法由于是基于全体词汇表对语义信息分布进行聚类计算的,因此在语义丰富度和表达能力上相比很多现有方法具有更好的表现。     

基于标签相似度计算的学术圈构建方法

为面向学者的社交网络系统中的用户构建学术圈,对促进学者之间的交流具有重要的应用价值。根据学者之间的共同属性进行相似度计算,形成学术领域相似和研究课题相近的学术圈,能让学者们更加紧密和频繁地协同合作。提出了利用学者的学术信息提取代表个人特征的学术标签,并对不同类别标签的权重进行衡量,再通过相似度计算和聚类算法构建学术圈的方法。通过抓取学者社交网络平台SCHOLAT公开的学者信息进行实验,进而验证所提方法的可靠性和实用性。     

基于相似度传播的二分网络链接预测

链接预测是复杂网络分析中的重要研究问题。提出了一个基于链接相似度传播的二部图链路预测算法。该算法将链接相似度得分通过随机游走在网络中进行传播和更新。在该算法中,网络里的每一条边都被分配一个基于相似度的传播概率。不同部分的节点之间的链接相似性得分根据它们的边的传播概率来传播。在不同大小的真实社交网络上的实验结果证明,该算法可以取得比其他算法更精确的预测结果。     

基于结构相似性和压缩变换的聚类方法

针对聚类分析在处理任意形状、任意密度和具有一定结构特征的数据集时存在的不足,首先在数据空间中建立离散拓扑流形,通过在此结构上定义邻域密度相似性和邻域密度变化光滑性两个相对性度量标准,并利用可达性给出样本结构相似性和类结构的定义,证明类结构关系是一个等价关系。然后将结构相似性当作吸引力,设计基于压缩变换的聚类方法,该方法具备处理任意形状、任意密度和解释性好等许多优点。最后在人工数据集和标准数据集上的比较实验结果表明,该方法在聚类效率和有效性上都明显优于其它聚类算法。     

基于核心图的标签传播算法

网络中的社团发现是当前的一个研究热点.在众多社团发现算法中,标签传播算法因简单快速而被广泛应用,但标签传播算法也存在结果稳定性较差的问题.基于此对标签传播算法的初始化过程进行改进,提出了基于核心图的标签传播算法.通过计算图中任意两点的k阶公共邻居,将具有最大相似性的节点及k阶邻居作为初始核心社团,并为其分配初始标签.通过上述过程,提取一些较为紧密的子结构来作为标签传播的初始社团,并给这些结构分配初始社团标签.在真实网络中的实验结果表明,该算法可以大幅提高结果的稳定性.     

CBR快速检索算法在时间序列预测中的应用

随着CBR应用的推广,涉及越来越多的时态信息需要处理.探讨了一种基于时间序列数据的时态CBR,提出了一种基于卷积的时态CBR快速检索算法.其思路是利用时序范例之间的时间约束关系,去除检索中求取相似度的冗余计算,并利用卷积的傅立叶变换性质,在频域求解相似度以减少计算时间复杂度.实验证明.在匹配较长的序列时,快速算法可以显著的提高时态CBR的检索效率.在CBR快速检索算法的基础上,以证券价格预测问题作为应用,借鉴流形学习理论中LLE算法的思想,设计了一种基于时态CBR的时间序列预测算法.实验证明,这种基于时态CBR的时间序列预测方法与前述CBR快速检索算法相配合,取得了较好的预测效果和预测效率.     

Answering similarity queries in peer-to-peer networks

A variety of peer-to-peer (P2P) systems for sharing digital information are currently available and most of them perform searching by exact key matching. In this paper we focus on similarity searching and describe FuzzyPeer, a generic broadcast-based P2P system which supports a wide range of fuzzy queries. As a case study we present an image retrieval application implemented on top of FuzzyPeer. Users provide sample images whose sets of features are propagated through the peers. The answer consists of the top-k most similar images within the query horizon. In our system the participation of peers is ad hoc and dynamic, their functionality is symmetric and there is no centralized index.     

模糊知识粒度计算与应用

根据自反模糊关系,将知识粒度的概念推广为模糊知识粒度.考虑传统模糊粗糙集的粗糙性度量和相似性度量,忽略了模糊集的粗糙近似处于不同知识粒度背景中这样一个重要因素,结合模糊知识粒度的计算,提出了模糊粗糙集的粗糙性度量和相似性度量的新方法.最后,在一个实际的模糊信息系统中,给出了基于模糊知识粒度的知识约简算法.     

一种基于语义网的相似度计算模型

在检索信息时我们经常简单的依靠关键词匹配,往往导致检索结果不全或者不准。随着语义网概念的提出,为我们提供了新的研究方向。本文在传统的计算句子相似度的基础上,提出了把语义网和改进的相似度计算方法相结合,并把该计算模型应用在依靠论文摘要来检索相关论文上。由于语义网的引入,使得搜索变得智能化,从简单的依靠关键词匹配提高到语义层面,从而提高了查全率和查准率。