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题名一种中医药行业搜索引擎的推荐词产生方式
被引量：3
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作者
蔡勇
刘美玲
李玫
胡豪
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机构
北京师范大学珠海分校软件研究所
澳门大学中华医药研究院
北京师范大学珠海分校图书馆
北京师范大学珠海分校信息技术学院
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出处
《计算机系统应用》
2013年第5期151-154,202,共5页
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基金
国家"十一五"重大科技支撑计划(2008BAI64B02)
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文摘
随着计算机信息技术的发展,中医药行业大量的文献资料和数据库资源需要共享到Internet网上,以方便专业人士进行查询搜索,独特的中医药行业搜索引擎就是顺应这个需求而开发的.文章中笔者结合自己的经验和体会,提出了一种根据用户输入的查询词产生相关推荐词的方法.该推荐词产生方法与其它的搜索引擎如谷歌、雅虎、百度不同,结合了中医药行业搜素引擎与中医药行业中文分词的特点,应用一种算法来统计推荐词之间的相关性,用关系数据表方式对推荐词进行专门存储管理.实践证明此方法能够及时、准确的生成推荐词集,行业特征明显,具有一定的创新性和推广价值.
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关键词
中医药行业
垂直搜索引擎
推荐词
中文分词
网页权重
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Keywords
Traditional Chinese Medicine industry
vertical search engine
query recommendation
Chinese wordsegmentation
Web page weight
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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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题名基于矩阵分解的个性化轨迹推荐方法
被引量：1
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作者
潘晓
马昂
闫晓倩
吴雷
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机构
石家庄铁道大学
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第8期58-63,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61303017)
河北省自然科学基金项目(F2018210109)
+3 种基金
河北省教育厅重点项目(ZD2018040)
引进留学人员资助项目(C201822)
石家庄铁道大学第四届优秀青年科学基金项目(Z661250444)
省级大学生创新创业训练计划项目(S201910107039)。
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文摘
轨迹推荐在轨迹数据挖掘中尤为重要,可以帮助用户从大量轨迹数据中快速找到满足用户需求的路线。现有的轨迹推荐方法通常是在原始轨迹数据上考虑特定代价标准最优的前提下返回出行路线,无法体现不同用户的不同行为习惯。针对此问题,将用户前后连贯的活动刻画为行为,提出基于矩阵分解的用户行为概率学习方法。基于学习的用户行为概率,将寻找概率最大路线问题转换为在行为图中寻找最短路径的问题。在真实数据集进行一系列实验,验证了算法的有效性和可行性。
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关键词
行为学习
轨迹推荐键词
轨迹大数据
轨迹计算
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Keywords
Behavior learning
Trajectory recommendation
Big trajectory data
Trajectory computing
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分类号
TP319
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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