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基于评分矩阵局部低秩假设的成列协同排名算法
被引量：
10
1
作者
刘海洋
王志海
+1 位作者
黄丹
孙艳歌
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第11期2981-2993,共13页
协同过滤方法是当今大多数推荐系统的核心.传统的协同过滤方法专注于评分预测的准确性,然而实际推荐系统的推荐结果往往是项目的排序.针对这一问题,将排名学习领域的知识引入推荐算法,设计了一种基于评分矩阵局部低秩假设的成列协同排...
协同过滤方法是当今大多数推荐系统的核心.传统的协同过滤方法专注于评分预测的准确性,然而实际推荐系统的推荐结果往往是项目的排序.针对这一问题,将排名学习领域的知识引入推荐算法,设计了一种基于评分矩阵局部低秩假设的成列协同排名算法.选择直接使用计算复杂度较低的成列损失函数来优化矩阵分解模型,并通过实验验证了其在运算速度上的显著提升.在3个实际推荐系统数据集上,与当下主流推荐算法的比较实验结果表明,该算法具有良好的性能.
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关键词
推荐系统
协同过滤
排名
学习
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职称材料
基于排名学习和多源信息的地图匹配方法
被引量：
5
2
作者
卢家品
罗月童
+2 位作者
黄兆嵩
张延孔
陈为
《浙江大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期27-35,66,共10页
融合多源信息能有效提高地图匹配的准确率。已有的地图匹配方法依赖于数学模型,当引入新类型的数据时,需要重新设计数学模型或调整模型参数。为解决该问题,提出了一种端到端的数据驱动地图匹配方法。该方法不需要建立具体的数学模型,只...
融合多源信息能有效提高地图匹配的准确率。已有的地图匹配方法依赖于数学模型,当引入新类型的数据时,需要重新设计数学模型或调整模型参数。为解决该问题,提出了一种端到端的数据驱动地图匹配方法。该方法不需要建立具体的数学模型,只需从匹配结果已知的数据中学习候选道路的评分函数:选出某GPS点的候选道路,利用评分函数对所有候选道路进行打分,选择分数最高的道路作为地图匹配结果。实验结果表明,该方法能直接利用新类型的数据提高地图匹配的准确率,能在数据缺失时避免准确率急剧降低。此外,具有与基于HMM方法相近的准确率和与基于夹角特征和距离特征方法相当的速度。
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关键词
地图匹配
轨迹数据预处理
排名
学习
深度神经网络
地理信息系统
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职称材料
基于线性学习模型的社会媒体流排名算法
被引量：
1
3
作者
张威
李跃新
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015年第12期272-274,291,共4页
在社会媒体中,对用户推荐适合的状态更新不仅降低了用户搜索信息的时间,也可以增加用户对服务的粘性。针对社会媒体中状态更新而推荐的准确性低的不足,提出了一种基于线性学习模型的状态更新排名算法。首先,根据社会媒体的性质定义了相...
在社会媒体中,对用户推荐适合的状态更新不仅降低了用户搜索信息的时间,也可以增加用户对服务的粘性。针对社会媒体中状态更新而推荐的准确性低的不足,提出了一种基于线性学习模型的状态更新排名算法。首先,根据社会媒体的性质定义了相应的偏好属性,并提出了一种基于线性模型的潜在偏好模型;其次,根据状态更新以及接收者的特征定义了相应的线性特征模型;最后,将潜在偏好模型和特征模型相结合,提出了一种引入时间效应的线性模型。通过实验验证表明,提出的算法与其它相关算法相比,算法的预测准确性更高,执行效率更快。
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关键词
社会媒体流
排名
算法
排名
学习
线性模型
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职称材料
加快排序文档的剪枝决策树和分块方法
被引量：
1
4
作者
李卫疆
常伟
余正涛
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第1期193-197,共5页
检索系统利用排名学习算法从训练集中产生一个排名模型。而减少检索数据需要的时间则是检索系统的一个重要研究方向。为了减少检索的时间,对排名模型的剪枝策略和缓存进行了研究。利用决策树的冗余特性和高速缓冲存储器,提出了剪枝决策...
检索系统利用排名学习算法从训练集中产生一个排名模型。而减少检索数据需要的时间则是检索系统的一个重要研究方向。为了减少检索的时间,对排名模型的剪枝策略和缓存进行了研究。利用决策树的冗余特性和高速缓冲存储器,提出了剪枝决策树模型和分块算法。最后,在两个公开的数据集上进行了实验,主要关注了是否可以在不影响模型效果的条件下,提高排名模型的效率问题。实验结果表明,剪枝决策树模型和分块算法可以有效地减少每个查询的排名时间。
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关键词
排名
学习
缓存
效率
剪枝
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职称材料
题名
基于评分矩阵局部低秩假设的成列协同排名算法
被引量：
10
1
作者
刘海洋
王志海
黄丹
孙艳歌
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第11期2981-2993,共13页
基金
北京市自然科学基金(4142042)
中央高校基本科研业务费专项资金(2015YJS049)
文摘
协同过滤方法是当今大多数推荐系统的核心.传统的协同过滤方法专注于评分预测的准确性,然而实际推荐系统的推荐结果往往是项目的排序.针对这一问题,将排名学习领域的知识引入推荐算法,设计了一种基于评分矩阵局部低秩假设的成列协同排名算法.选择直接使用计算复杂度较低的成列损失函数来优化矩阵分解模型,并通过实验验证了其在运算速度上的显著提升.在3个实际推荐系统数据集上,与当下主流推荐算法的比较实验结果表明,该算法具有良好的性能.
关键词
推荐系统
协同过滤
排名
学习
Keywords
recommender system
collaborative filtering
learn to rank
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于排名学习和多源信息的地图匹配方法
被引量：
5
2
作者
卢家品
罗月童
黄兆嵩
张延孔
陈为
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
浙江大学计算机科学与技术学院
出处
《浙江大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期27-35,66,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(61602146)
安徽省科技强警项目(1704d0802177)
文摘
融合多源信息能有效提高地图匹配的准确率。已有的地图匹配方法依赖于数学模型,当引入新类型的数据时,需要重新设计数学模型或调整模型参数。为解决该问题,提出了一种端到端的数据驱动地图匹配方法。该方法不需要建立具体的数学模型,只需从匹配结果已知的数据中学习候选道路的评分函数:选出某GPS点的候选道路,利用评分函数对所有候选道路进行打分,选择分数最高的道路作为地图匹配结果。实验结果表明,该方法能直接利用新类型的数据提高地图匹配的准确率,能在数据缺失时避免准确率急剧降低。此外,具有与基于HMM方法相近的准确率和与基于夹角特征和距离特征方法相当的速度。
关键词
地图匹配
轨迹数据预处理
排名
学习
深度神经网络
地理信息系统
Keywords
map matching
trajectory data preprocessing
ranking learning
deep neural networks
geographic information system
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于线性学习模型的社会媒体流排名算法
被引量：
1
3
作者
张威
李跃新
机构
湖北大学计算机与信息工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015年第12期272-274,291,共4页
基金
国家自然科学基金项目(61170306)
湖北省科技支撑项目(2014BAA089)资助
文摘
在社会媒体中,对用户推荐适合的状态更新不仅降低了用户搜索信息的时间,也可以增加用户对服务的粘性。针对社会媒体中状态更新而推荐的准确性低的不足,提出了一种基于线性学习模型的状态更新排名算法。首先,根据社会媒体的性质定义了相应的偏好属性,并提出了一种基于线性模型的潜在偏好模型;其次,根据状态更新以及接收者的特征定义了相应的线性特征模型;最后,将潜在偏好模型和特征模型相结合,提出了一种引入时间效应的线性模型。通过实验验证表明,提出的算法与其它相关算法相比,算法的预测准确性更高,执行效率更快。
关键词
社会媒体流
排名
算法
排名
学习
线性模型
Keywords
Social media streaming, Ranking, Learn to rank, Linear model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
加快排序文档的剪枝决策树和分块方法
被引量：
1
4
作者
李卫疆
常伟
余正涛
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第1期193-197,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61363045)
云南省自然科学基金重点资助项目(2013FA130)
科技部中青年科技创新领军人才资助项目(2014HE001).
文摘
检索系统利用排名学习算法从训练集中产生一个排名模型。而减少检索数据需要的时间则是检索系统的一个重要研究方向。为了减少检索的时间,对排名模型的剪枝策略和缓存进行了研究。利用决策树的冗余特性和高速缓冲存储器,提出了剪枝决策树模型和分块算法。最后,在两个公开的数据集上进行了实验,主要关注了是否可以在不影响模型效果的条件下,提高排名模型的效率问题。实验结果表明,剪枝决策树模型和分块算法可以有效地减少每个查询的排名时间。
关键词
排名
学习
缓存
效率
剪枝
Keywords
learning to rank
cache
efficiency
pruning
分类号
TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于评分矩阵局部低秩假设的成列协同排名算法
刘海洋
王志海
黄丹
孙艳歌
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
10
下载PDF
职称材料
2
基于排名学习和多源信息的地图匹配方法
卢家品
罗月童
黄兆嵩
张延孔
陈为
《浙江大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
下载PDF
职称材料
3
基于线性学习模型的社会媒体流排名算法
张威
李跃新
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015
1
下载PDF
职称材料
4
加快排序文档的剪枝决策树和分块方法
李卫疆
常伟
余正涛
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
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