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基于变异和动态信息素更新的蚁群优化算法 被引量：45
1
作者 朱庆保 杨志军 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第2期185-192,共8页
尽管蚁群优化算法在优化计算中已得到了很多应用,但在进行大规模优化时,其收敛时间过长仍是应用该算法的一个瓶颈.为此,提出了一种高速收敛算法.该算法采用一种新颖的动态信息素更新策略,以保证在每次搜索中,每只蚂蚁都对搜索做出贡献;... 尽管蚁群优化算法在优化计算中已得到了很多应用,但在进行大规模优化时,其收敛时间过长仍是应用该算法的一个瓶颈.为此,提出了一种高速收敛算法.该算法采用一种新颖的动态信息素更新策略,以保证在每次搜索中,每只蚂蚁都对搜索做出贡献;同时,还采取了一种独特的变异策略,以对每次搜索的结果进行优化.计算机实验结果表明,该算法与最新的改进蚁群优化算法相比,其收敛速度提高了数十倍乃至数百倍以上. 展开更多
关键词 蚁群优化 最近邻居 动态信息素更新 变异算法
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基于协同过滤算法的个性化图书推荐系统的研究 被引量：24
2
作者 孙彦超 韩凤霞 《图书馆理论与实践》 CSSCI 北大核心 2015年第4期99-102,共4页
针对传统的协同过滤推荐算法不足之处,文中引入兴趣随时间迁移函数、用户和对象相关函数及用户特性集三个方面对协同过滤算法进行优化改进,在改进后的算法中使用用户兴趣随时间的变化函数来修正用户评价矩阵,在计算用户相似度时考虑了... 针对传统的协同过滤推荐算法不足之处,文中引入兴趣随时间迁移函数、用户和对象相关函数及用户特性集三个方面对协同过滤算法进行优化改进,在改进后的算法中使用用户兴趣随时间的变化函数来修正用户评价矩阵,在计算用户相似度时考虑了用户和对象兴趣度,在生成最近邻居时充分考虑了用户特性相似度对推荐结果的影响。以北京信息科技大学图书管理系统中数据集进行实验,通过实验结果表明,改进后的算法在推荐的准确度上有显著的提高。 展开更多
关键词 协同过滤 最近邻居 推荐系统
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基于RFID的虚拟参考标签三维室内定位算法 被引量：12
3
作者 董永峰 周艳聪 +1 位作者 孙陆楠 曹莹 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第6期1535-1539,共5页
针对目前三维室内定位算法不稳定及定位误差较大等问题,提出一种基于RFID技术的三维室内定位算法。通过参考标签与待定位标签的欧氏距离,选择邻近参考标签,将待定位标签划定到一个六面体内;通过这几个邻近参考标签的欧氏距离值大小,划... 针对目前三维室内定位算法不稳定及定位误差较大等问题,提出一种基于RFID技术的三维室内定位算法。通过参考标签与待定位标签的欧氏距离,选择邻近参考标签,将待定位标签划定到一个六面体内;通过这几个邻近参考标签的欧氏距离值大小,划分空间,动态插入虚拟参考标签;经过两次缩减空间,使参考标签和动态插入的虚拟标签逐步逼近待定位标签。实验结果表明,该算法的定位误差较低,有效提高了室内定位的精度。 展开更多
关键词 射频识别 室内定位 虚拟参考标签 三维定位 最近邻居
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改进相似性度量方法的协同过滤推荐算法 被引量：12
4
作者 吴月萍 郑建国 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第10期7-8,42,共3页
协同过滤推荐技术是电子商务推荐系统中应用最成功的个性化推荐技术。但随着电子商务规模的扩大,用户数目和商品数目呈指数级的增长,传统的推荐技术其性能越来越差。因此提出一种新的相似性度量方法,自动生成权重因子,以动态组合项目属... 协同过滤推荐技术是电子商务推荐系统中应用最成功的个性化推荐技术。但随着电子商务规模的扩大,用户数目和商品数目呈指数级的增长,传统的推荐技术其性能越来越差。因此提出一种新的相似性度量方法,自动生成权重因子,以动态组合项目属性相似度和评分相似度,形成合理的项目相似度,产生项目最近邻居,实现用户评分推荐。实验结果表明,所提的算法在一定程度上提高了推荐的稳定性和精确度,同时解决冷启动问题。 展开更多
关键词 相似度 冷启动 协同过滤 推荐 最近邻居
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基于项目聚类和评分的时间加权协同过滤算法 被引量：11
5
作者 邓华平 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第7期1966-1969,共4页
针对传统协同过滤算法中面临稀疏项目评分矩阵计算耗时不准确、同等对待不同时间段用户的项目评分这些影响推荐精度的问题,提出了基于项目聚类和评分的时间加权协同过滤推荐算法(TCF)。该算法将项目评分与项目属性特征综合相似度高的聚... 针对传统协同过滤算法中面临稀疏项目评分矩阵计算耗时不准确、同等对待不同时间段用户的项目评分这些影响推荐精度的问题,提出了基于项目聚类和评分的时间加权协同过滤推荐算法(TCF)。该算法将项目评分与项目属性特征综合相似度高的聚到一个类别里,能有效解决数据稀疏性问题,降低生成最近邻居集合时间。引入时间加权函数赋予项目评分按时间递减的权重,根据加权后的评分寻找目标用户的最近邻居集合。实验从平均绝对误差、平均排序分和命中率三个指标来表明改进算法能有效提高推荐的准确性。 展开更多
关键词 协同过滤 同等对待 项目聚类 时间加权 最近邻居 准确性
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钢铁企业MES质量设计中CBR方法的相似度计算方法研究 被引量：7
6
作者 程志伦 范玉青 《制造业自动化》 北大核心 2006年第10期6-9,36,共5页
对钢铁企业MES的功能之一,质量设计采用了案例式推理(Case-basedReasoning,CBR)方法,并对其提取、复用、修改、保留的CBR循环做了简单介绍。本文重点讲述了提取活动中的相似度计算问题,首先,提出了对订单案例的两级表达方式,并利用最近... 对钢铁企业MES的功能之一,质量设计采用了案例式推理(Case-basedReasoning,CBR)方法,并对其提取、复用、修改、保留的CBR循环做了简单介绍。本文重点讲述了提取活动中的相似度计算问题,首先,提出了对订单案例的两级表达方式,并利用最近邻居(NearestNeighbour,NN)技术构建了案例相似度计算模型;然后,根据钢铁企业的订单特征,本文分析了区间值之间相似度的计算方法以及合成加权系数计算方法;最后,利用上述方法解决了给出了订单案例相似度计算公式,为案例提取过程提供了数学依据。 展开更多
关键词 钢铁企业 制造执行系统 质量设计 案例式推理 相似度 最近邻居
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基于自然邻居邻域图的无参数离群检测算法 被引量：6
7
作者 冯骥 冉瑞生 魏延 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期998-1006,共9页
数据挖掘领域,基于最近邻居思想的离群检测算法在面对复杂数据时,很难在没有足够先验知识条件下进行适当的参数选择。为了解决这个问题,本文在自然邻居方法的基础上,提出一种利用加权自然邻居邻域图进行离群检测的算法。该算法在整个过... 数据挖掘领域,基于最近邻居思想的离群检测算法在面对复杂数据时,很难在没有足够先验知识条件下进行适当的参数选择。为了解决这个问题,本文在自然邻居方法的基础上,提出一种利用加权自然邻居邻域图进行离群检测的算法。该算法在整个过程不需要人为设置参数,并且能在不同分布特征的数据中准确找到数据集中的全局离群点和局部离群点。人工数据集和真实数据的离群检测结果均证明,本算法能够取得和有参数的算法中最优参数相近的效果,算法检测结果远好于对参数敏感算法的大部分情况,且更优于对参数不敏感的算法,具有更强的普适性和实用性。 展开更多
关键词 无参数 自适应 最近邻居 加权图 离群检测 离群因子 全局离群点 局部离群点
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基于聚类分析算法的图书推荐系统的研究 被引量：6
8
作者 孙彦超 《图书馆理论与实践》 CSSCI 北大核心 2015年第5期76-79,共4页
针对协同过滤算法通过用户评分矩阵生成推荐时会遇到"冷启动"、"数据稀疏性"问题,以及忽略用户兴趣实时变化及多样性的特点,笔者在传统协同过滤算法的基础上引入聚类算法,对协同过滤算法进行改进,解决了传统算法的&... 针对协同过滤算法通过用户评分矩阵生成推荐时会遇到"冷启动"、"数据稀疏性"问题,以及忽略用户兴趣实时变化及多样性的特点,笔者在传统协同过滤算法的基础上引入聚类算法,对协同过滤算法进行改进,解决了传统算法的"冷启动"及"数据稀疏性"问题。改进后的算法利用北京信息科技大学图书管理系统中的数据进行实验分析,结果证明新的算法比传统协同过滤算法平均绝对误差小,从而证明改进后的算法具有较高的推荐质量。 展开更多
关键词 协同过滤 聚类 最近邻居 推荐系统 评价矩阵
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一种优化的基于用户聚类的过滤推荐策略 被引量：6
9
作者 张海荣 朱信忠 +1 位作者 赵建民 徐慧英 《计算机系统应用》 2008年第11期95-97,71,共4页
本文针对人们对推荐系统的精确性和实时性要求的不断提高的情况,在已有用户聚类方法上进行了优化,提出将聚类标准由实际评分值转换为用户对项目真实兴趣度,提高聚类的精确性,根据用户兴趣相似的特征改进计算用户相似性的方法。
关键词 协同过滤 最近邻居 聚类 兴趣度 相似
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基于评分支持度的最近邻协同过滤推荐算法 被引量：5
10
作者 陶维安 范会联 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第5期1723-1725,1728,共4页
针对传统协同过滤推荐算法存在推荐质量不高的局限性,提出一种基于评分支持度的最近邻协同过滤推荐算法。该算法用调整后的共同评分次数动态调节相似度的值,以更真实地反映彼此间的相似性。然后计算目标用户和目标项目的最近邻集合及各... 针对传统协同过滤推荐算法存在推荐质量不高的局限性,提出一种基于评分支持度的最近邻协同过滤推荐算法。该算法用调整后的共同评分次数动态调节相似度的值,以更真实地反映彼此间的相似性。然后计算目标用户和目标项目的最近邻集合及各自评分和支持度,根据评分支持度自适应调节基于目标用户和目标项目的评分对最终推荐结果影响的权重。与其他算法的对比实验结果表明,该算法能有效避免传统相似度度量方法存在的问题,从而提高了推荐质量。 展开更多
关键词 协同过滤 最近邻居 评分支持度 相似度
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一种具有动态邻域特点的自适应最近邻居算法 被引量：4
11
作者 冯骥 张程 朱庆生 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第12期194-201,共8页
传统的最近邻居算法主要分为k-最近邻居和逆最近邻居,然而二者均在邻域参数选择问题中饱受困扰。在这两种思想的基础上,提出一种具有动态邻域特点的最近邻居算法——自然邻居,并围绕其概念与特性形成了一套有效的方法。该算法从根本上... 传统的最近邻居算法主要分为k-最近邻居和逆最近邻居,然而二者均在邻域参数选择问题中饱受困扰。在这两种思想的基础上,提出一种具有动态邻域特点的最近邻居算法——自然邻居,并围绕其概念与特性形成了一套有效的方法。该算法从根本上克服了传统最近邻居思想在任意形状(如流型)数据集中参数选择的难题,摆脱了传统方法的参数依赖,并且取得了极佳的效果。自然邻居思想具有完善的理论模型和详细的实现算法,并且经验证其具有很强的鲁棒性和适应性。 展开更多
关键词 最近邻居 自然邻居算法 动态邻域
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EINN最近邻居查询索引遍历算法改进 被引量：2
12
作者 卢炎生 何亚军 潘鹏 《计算机工程与科学》 CSCD 2005年第7期62-64,共3页
最近邻居查询是时空数据库的关键技术。目前,基于R TREE系列索引结构的EINN最近邻居查询遍历算法具有访问最少数据块找到最近邻居的优势,但存在时空运算冗余的不足。鉴于此,通过一定的内存资源代价,减少最近邻居查询索引遍历过程中的时... 最近邻居查询是时空数据库的关键技术。目前,基于R TREE系列索引结构的EINN最近邻居查询遍历算法具有访问最少数据块找到最近邻居的优势,但存在时空运算冗余的不足。鉴于此,通过一定的内存资源代价,减少最近邻居查询索引遍历过程中的时空运算次数,对算法EINN进行改进。实验证明,在保证数据块访问数量不变的情况下,改进算法S EINN在时空运算开销方面比算法EINN有较大优势。 展开更多
关键词 时空数据库 最近邻居 mindist minmaxdist
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融合争议度特征的协同过滤推荐算法 被引量：4
13
作者 张学胜 陈超 +1 位作者 张迎峰 俞能海 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2012年第4期694-699,共6页
基于项目的协同过滤推荐算法在电子商务中有着广泛的引用,该算法的核心是计算项目之间的相似度.传统的计算项目相似度算法仅仅通过项目间共同用户评分值差异来计算,在数据稀疏情况下,项目间共同用户评分值很少,导致此类算法性能严重下降... 基于项目的协同过滤推荐算法在电子商务中有着广泛的引用,该算法的核心是计算项目之间的相似度.传统的计算项目相似度算法仅仅通过项目间共同用户评分值差异来计算,在数据稀疏情况下,项目间共同用户评分值很少,导致此类算法性能严重下降.针对此问题,从项目间的整体评分角度出发,提出争议相似度的概念,争议相似度从项目间评分方差差异的角度衡量项目间相似性.将争议度特征融合到基于项目之间共同用户评分的传统相似度算法中,进而提出了融合项目争议度特征的协同过滤推荐算法,最终缓解了传统算法在稀疏数据情况下相似度计算不准确的问题.实验结果表明该算法在数据稀疏环境下可以明显提升推荐质量. 展开更多
关键词 协同过滤 最近邻居 争议相似度 数据稀疏
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一种云上的高效生物隐私保护协议
14
作者 吴铎 《计算机科学与应用》 2023年第9期1641-1654,共14页
由于生物识别的可靠性和便捷性,这项技术已经成为一种重要且可靠的识别技术,常被用于身份验证。但生物特征数据具有很高的敏感性,因此,在隐私保护生物识别协议中,安全性便成为了一大挑战。现存的大多数协议都存在效率低下或者安全级别... 由于生物识别的可靠性和便捷性,这项技术已经成为一种重要且可靠的识别技术,常被用于身份验证。但生物特征数据具有很高的敏感性,因此,在隐私保护生物识别协议中,安全性便成为了一大挑战。现存的大多数协议都存在效率低下或者安全级别低的问题,从而限制了他们在实践中的广泛应用。为了提高安全性和效率,本文提出了一种新的隐私保护生物识别协议。新的协议对原始的生物数据库进行了预处理操作,使得上传到云服务器上的密文操作的对象大大减少,即算法匹配操作只需要在最近邻候选者之间进行,进一步提高了效率,并且,我们的新协议在大型数据库上也有很好的表现,具有更高的现实意义。 展开更多
关键词 生物隐私保护 安全外包 最近邻居
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协同过滤推荐算法中的相似性度量研究 被引量：2
15
作者 李散散 陈小荣 《现代信息科技》 2022年第15期59-62,66,共5页
协同过滤算法作为最古老的算法有着相当广泛的应用,相似度的计算和最近邻居的选择是该算法的核心。在阐述协同过滤推荐算法的原理和常见相似度计算方法的基础上,提出改进的相似度计算方法,并通过实验验证了不同相似度计算方法在推荐效... 协同过滤算法作为最古老的算法有着相当广泛的应用,相似度的计算和最近邻居的选择是该算法的核心。在阐述协同过滤推荐算法的原理和常见相似度计算方法的基础上,提出改进的相似度计算方法,并通过实验验证了不同相似度计算方法在推荐效果方面的差异,分析了如何解决数据稀疏性和平衡项目本身质量权重的问题。实验结果表明,改进的相似度计算方法在准确率、召回率、RMSE、MAE四个评估指标上都有更好的表现,因此,该方法能够提高推荐质量。 展开更多
关键词 协同过滤 推荐算法 相似度 最近邻居 数据稀疏性
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一种分布式计算的空间离群点挖掘算法 被引量：3
16
作者 张卫平 刘纪平 +2 位作者 仇阿根 张用川 赵阳阳 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2017年第8期85-90,共6页
针对现有空间离群点挖掘算法无法适应大规模空间数据挖掘的需求,该文提出了一种分布式条件下的空间离群点挖掘算法。首先,该文针对集群上分布式计算和存储的特点提出使用空间填充曲线来划分数据集,加速寻找目标点的近似空间最近邻居。其... 针对现有空间离群点挖掘算法无法适应大规模空间数据挖掘的需求,该文提出了一种分布式条件下的空间离群点挖掘算法。首先,该文针对集群上分布式计算和存储的特点提出使用空间填充曲线来划分数据集,加速寻找目标点的近似空间最近邻居。其次,使用信息熵的理论来定义空间离群系数,考虑到多维数据中不同属性对离群系数的影响具有差异性,该算法能够自动根据数据原有特点,计算各属性的权重;同时使用反距离权定义空间因素对离群系数的影响。最后,实验结果表明该算法在大规模的空间数据集中挖掘离群点的效率远高于传统算法,离群点的挖掘精度在90%以上。 展开更多
关键词 空间离群点 分布式计算 最近邻居 空间离群系数
原文传递
移动环境下的最近邻居查询
17
作者 王乐 孙莉 陈家训 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第6期61-64,共4页
提出了移动数据点在某一时刻最近邻居 (NearestNeighbor)的查询算法 (M NN) ,着重考虑移动数据点的速度、方向、时间等参数。此算法将分为两种情况进行讨论 :只查询移动数据点运动中某个时间点的情况和需要查询移动数据点在所有时间的... 提出了移动数据点在某一时刻最近邻居 (NearestNeighbor)的查询算法 (M NN) ,着重考虑移动数据点的速度、方向、时间等参数。此算法将分为两种情况进行讨论 :只查询移动数据点运动中某个时间点的情况和需要查询移动数据点在所有时间的情况。 展开更多
关键词 最近邻居 时间变化点 分割点
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基于概念格的图书协同推荐研究 被引量：3
18
作者 李云华 李新广 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2012年第17期131-135,共5页
提出一种基于概念格的图书协同推荐方法。首先建立用户与图书之间的概念格,然后根据概念格中图书节点之间的继承关系,从下向上回溯用户之间的共同偏好,快速计算用户之间的相似度,以确定目标用户的"最近邻居"。最后通过计算协... 提出一种基于概念格的图书协同推荐方法。首先建立用户与图书之间的概念格,然后根据概念格中图书节点之间的继承关系,从下向上回溯用户之间的共同偏好,快速计算用户之间的相似度,以确定目标用户的"最近邻居"。最后通过计算协同推荐值,实现对目标用户推荐其可能感兴趣的图书,从而为图书的协同推荐提供支持。 展开更多
关键词 数字图书馆协同推荐概念格相似度 最近邻居
原文传递
动态环境下的最近邻居查询 被引量：1
19
作者 刘啸岭 刘国华 +1 位作者 李琳 胡小明 《燕山大学学报》 CAS 2006年第1期73-78,共6页
介绍了空间数据库中最近邻居查询的基本概念和算法,并详细说明了时间参数查询和基于位置的最近邻居查询,列出了它们的适用范围,同时也指出了这两种最近邻居查询算法对动态环境的不适用性。在此基础上,提出了一个动态环境下的基于位置的... 介绍了空间数据库中最近邻居查询的基本概念和算法,并详细说明了时间参数查询和基于位置的最近邻居查询,列出了它们的适用范围,同时也指出了这两种最近邻居查询算法对动态环境的不适用性。在此基础上,提出了一个动态环境下的基于位置的最近邻居查询算法。 展开更多
关键词 空间查询 最近邻居 动态环境
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基于网格和最近邻居的聚类算法 被引量：1
20
作者 陈义如 孙广中 许胤龙 《计算机辅助工程》 2008年第1期81-86,共6页
针对目前已有的聚类算法不能很好地处理包含不同密度的簇数据,或者不能很好地区分相邻的密度相差不大的簇的问题,提出1种新的基于严格最近邻居和共享最近邻居的聚类算法.通过构造共享严格最近邻图,使样本点在密度一致的区域保持连接,而... 针对目前已有的聚类算法不能很好地处理包含不同密度的簇数据,或者不能很好地区分相邻的密度相差不大的簇的问题,提出1种新的基于严格最近邻居和共享最近邻居的聚类算法.通过构造共享严格最近邻图,使样本点在密度一致的区域保持连接,而在密度不同的相邻区域断开连接,并尽可能去除噪声点和孤立点.该算法可以处理包含有不同密度的簇数据,而且在处理高维数据时具有较低的时间复杂度.实验结果证明,该算法能有效找出不同大小、形状和密度的聚类. 展开更多
关键词 聚类算法 相似度 密度 网格 最近邻居
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