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一种体现发展趋势的动态综合评价方法 被引量：57
1
作者 易平涛 周义 +1 位作者 郭亚军 李伟伟 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2016年第6期175-180,共6页
针对动态综合评价中没有考虑被评价对象指标的发展趋势的问题,综合考虑评价指标的发展趋势、指标权重和时间权重的影响,构建了一种体现发展趋势的动态综合评价模型。定义了发展因子,用于表示被评价对象指标的发展趋势,在纵横向拉开档次... 针对动态综合评价中没有考虑被评价对象指标的发展趋势的问题,综合考虑评价指标的发展趋势、指标权重和时间权重的影响,构建了一种体现发展趋势的动态综合评价模型。定义了发展因子,用于表示被评价对象指标的发展趋势,在纵横向拉开档次法的基础上采用离差平方和最小化的方法确定指标权重,并建立了一种体现"厚今薄古"思想的时间函数来确定时间权重。最后,将该动态综合评价模型应用于中国西部地区宏观经济发展评价问题中。 展开更多
关键词 动态综合评价 发展因子 纵横向拉开档次 规划模型 时间权重
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基于时间加权的协同过滤算法 被引量：26
2
作者 王岚 翟正军 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第9期2302-2303,2326,共3页
协同过滤是个性化推荐系统中采用最广泛的推荐技术,但已有的方法是将用户不同时间的兴趣等同考虑,时效性不足。针对此问题,提出了一种改进的协同过滤算法,使得越接近采集时间的点击兴趣,在推荐过程中具有更大的权值,从而提高了推荐的准... 协同过滤是个性化推荐系统中采用最广泛的推荐技术,但已有的方法是将用户不同时间的兴趣等同考虑,时效性不足。针对此问题,提出了一种改进的协同过滤算法,使得越接近采集时间的点击兴趣,在推荐过程中具有更大的权值,从而提高了推荐的准确性。 展开更多
关键词 协同过滤 个性化推荐 邻居用户 时间权值
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一种基于用户特征和时间的协同过滤算法 被引量：27
3
作者 彭德巍 胡斌 《武汉理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期24-28,共5页
协同过滤是个性化推荐系统中采用最广泛的推荐技术,但已有的方法是将用户不同时间的兴趣等同考虑,时效性不足,而且相同用户特征的用户兴趣存在着很大的相似性,针对此问题,提出一种基于用户特征和时间的协同过滤算法,使得越接近采集时间... 协同过滤是个性化推荐系统中采用最广泛的推荐技术,但已有的方法是将用户不同时间的兴趣等同考虑,时效性不足,而且相同用户特征的用户兴趣存在着很大的相似性,针对此问题,提出一种基于用户特征和时间的协同过滤算法,使得越接近采集时间的用户兴趣,在推荐过程中具有更大的权值,并且根据用户的特征来来提高相似用户集的采集,从而提高推荐的准确性。 展开更多
关键词 协同过滤 个性化推荐 时效性 相似用户集
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一种基于内容过滤的科技文献推荐算法 被引量：22
4
作者 王嫣然 陈梅 +1 位作者 王翰虎 张鑫 《计算机技术与发展》 2011年第2期66-69,共4页
个性化推荐技术能够帮助用户快速方便地从大量的电子文献中获得感兴趣的文献,但传统的基于内容过滤的推荐算法不能反映用户对文献需求的兴趣变化,难以区分文献质量的高低。针对上述问题,提出了基于用户访问时间的数据权重和文献重要度,... 个性化推荐技术能够帮助用户快速方便地从大量的电子文献中获得感兴趣的文献,但传统的基于内容过滤的推荐算法不能反映用户对文献需求的兴趣变化,难以区分文献质量的高低。针对上述问题,提出了基于用户访问时间的数据权重和文献重要度,以便更好反应用户的兴趣以及文献质量的优劣,并将这两种度量引入到基于内容过滤的科技文献推荐算法中。实验和分析表明,改进后的算法比传统的内容过滤推荐算法在对文献推荐的准确度上有所提高。 展开更多
关键词 科技文献 内容过滤 个性化推荐 时间权重 文献重要度
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我国财产保险需求影响因素研究——基于地区加权和时间加权的面板数据 被引量：14
5
作者 赵红梅 苏慧娟 《保险研究》 CSSCI 北大核心 2013年第2期38-44,共7页
通过构建省级面板数据的个体(时间)固定效应模型,从不同个体(时间)对应的不同的截距项出发,求取地区差异权重和时间差异权重。对经权重调整后的面板数据进行逐步回归,分析影响财产险需求的因素。结果显示考虑地区差异的话,影响财产险需... 通过构建省级面板数据的个体(时间)固定效应模型,从不同个体(时间)对应的不同的截距项出发,求取地区差异权重和时间差异权重。对经权重调整后的面板数据进行逐步回归,分析影响财产险需求的因素。结果显示考虑地区差异的话,影响财产险需求的因素分别为人均可支配收入、固定资产投资以及人口总量;考虑时间差异的话,影响财产险需求的因素分别为固定资产投资金额、交通事故直接损失金额、火灾事故直接损失金额以及受教育程度。 展开更多
关键词 财产保险 面板数据 地区加权 时间加权
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基于FDA的大坝渗流安全动态可拓评价模型 被引量：14
6
作者 吕鹏 王晓玲 +2 位作者 余红玲 王成 刘长欣 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期433-439,共7页
针对渗流安全评价多采用静态模型而忽略指标数据动态变化特征的问题,在可拓评价模型中引入函数型数据分析理论,将离散指标数据转换为连续函数,建立包含基础指标和衍生指标在内的大坝渗流安全综合评价指标体系,提出适用于函数型数据的物... 针对渗流安全评价多采用静态模型而忽略指标数据动态变化特征的问题,在可拓评价模型中引入函数型数据分析理论,将离散指标数据转换为连续函数,建立包含基础指标和衍生指标在内的大坝渗流安全综合评价指标体系,提出适用于函数型数据的物元分析及关联函数构造方法,建立了一种基于函数型数据分析理论的大坝渗流安全动态可拓评价模型。此外,采用层次分析法与熵权法相结合的主客观组合赋权法确定指标权重,并且建立体现动态评价中对不同时间重视程度的时间权重。利用我国某混凝土重力坝的蓄水阶段某个月的渗流安全监测数据进行分析,得出其安全状态在II级到III级波动,与实际情况相符,证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 大坝渗流 综合评价 函数型数据 可拓评价 时间权重 层次分析法 熵权法
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基于SVD填充的混合推荐算法 被引量：14
7
作者 刘晴晴 罗永龙 +2 位作者 汪逸飞 郑孝遥 陈文 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第B06期468-472,共5页
随着互联网技术的发展,信息过载问题日益严重,推荐系统是缓解该问题的有效手段。针对协同过滤中因数据稀疏和冷启动导致的推荐效率低下问题,提出基于SVD填充的混合推荐算法。首先,采用奇异值分解技术分解项目评分矩阵,通过随机梯度下降... 随着互联网技术的发展,信息过载问题日益严重,推荐系统是缓解该问题的有效手段。针对协同过滤中因数据稀疏和冷启动导致的推荐效率低下问题,提出基于SVD填充的混合推荐算法。首先,采用奇异值分解技术分解项目评分矩阵,通过随机梯度下降法填充稀疏矩阵;然后,在矩阵中加入时间权重,优化用户相似度,同时在项目矩阵中加入Jaccard系数优化项目相似度;接着,综合基于项目和基于用户的协同过滤计算预测评分,从而选择最优项目;最后,在MovieLens和Jester数据集中将所提算法与传统算法进行实验对比,证明了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 推荐系统 协同过滤 奇异值分解 填充矩阵 时间权重
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一种权重未知的多属性多阶段决策方法 被引量：13
8
作者 刘勇 Jeffrey Forrest +2 位作者 刘思峰 赵焕焕 菅利荣 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期940-944,949,共6页
针对属性权重与时间权重未知且属性值为区间数的一类决策问题,提出一种新的多属性多阶段决策方法.该方法首先无量纲化处理属性值,并运用灰色关联方法确定各阶段属性值的权重;然后综合考虑属性测度值与正、负理想效果值的接近性和时间权... 针对属性权重与时间权重未知且属性值为区间数的一类决策问题,提出一种新的多属性多阶段决策方法.该方法首先无量纲化处理属性值,并运用灰色关联方法确定各阶段属性值的权重;然后综合考虑属性测度值与正、负理想效果值的接近性和时间权重本身的不确定性,运用极大熵原理建立多目标优化模型,并利用拉格朗日乘子法求解获得时间权重表达式,从而确定对象的综合评价值;最后通过实例验证了该方法的合理性与有效性. 展开更多
关键词 灰色关联分析 极大熵原理 多目标优化模型 时间权重
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改进邻居集合的个性化推荐算法 被引量：13
9
作者 刘枚莲 丛晓琪 杨怀珍 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第11期196-198,共3页
协同过滤算法是目前个性化推荐系统中应用最成功的推荐算法之一,但传统的算法没有考虑在不同时间段内寻找最近邻居问题,导致寻找的邻居集合可能不是最近邻居集合。针对此问题,提出一种改进邻居集合的个性化推荐算法。该算法赋予每项评... 协同过滤算法是目前个性化推荐系统中应用最成功的推荐算法之一,但传统的算法没有考虑在不同时间段内寻找最近邻居问题,导致寻找的邻居集合可能不是最近邻居集合。针对此问题,提出一种改进邻居集合的个性化推荐算法。该算法赋予每项评分一个按时间逐步递减的权重,利用加权后的评分寻找目标用户的最近邻居。实验表明,改进的算法提高了推荐系统的推荐质量。 展开更多
关键词 协同过滤 邻居用户 时间权重
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基于多源信息相似度的微博用户推荐算法 被引量：12
10
作者 姚彬修 倪建成 +2 位作者 于苹苹 李淋淋 曹博 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第5期1382-1386,共5页
针对传统的协同过滤(CF)推荐算法中存在的数据稀疏性和推荐准确率不高的问题,提出了基于多源信息相似度的微博用户推荐算法(MISUR)。首先,根据微博用户的标签信息运用K最近邻(KNN)算法对用户进行分类;然后,对得到的每个类中的用户分别... 针对传统的协同过滤(CF)推荐算法中存在的数据稀疏性和推荐准确率不高的问题,提出了基于多源信息相似度的微博用户推荐算法(MISUR)。首先,根据微博用户的标签信息运用K最近邻(KNN)算法对用户进行分类;然后,对得到的每个类中的用户分别计算其多源信息(微博内容、交互关系和社交信息)的相似度;其次,引入时间权重和丰富度权重计算多源信息的总相似度,并根据其大小进行TOP-N用户推荐;最后,在并行计算框架Spark上进行实验。实验结果表明,MISUR算法与CF算法和基于多社交行为的微博好友推荐算法(MBFR)相比,在准确率、召回率和效率方面都有较大幅度的提升,说明了MISUR算法的有效性。 展开更多
关键词 多源信息 稀疏性 相似度 时间权重 丰富度权重
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融合标签流行度和时间权重的矩阵分解推荐算法 被引量：12
11
作者 郭娣 赵海燕 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第2期293-297,共5页
社会化标签不仅可以描述资源而且可以表征用户的偏好,因此结合社会化标签的个性化推荐正成为互联网推荐引擎中的研究热点.针对现有基于标签的推荐研究中推荐精确度不高的问题,提出一种融合标签流行度和时间权重的矩阵分解推荐算法TPTMF... 社会化标签不仅可以描述资源而且可以表征用户的偏好,因此结合社会化标签的个性化推荐正成为互联网推荐引擎中的研究热点.针对现有基于标签的推荐研究中推荐精确度不高的问题,提出一种融合标签流行度和时间权重的矩阵分解推荐算法TPTMF,该算法同时考虑用户使用标签的频率与用户兴趣随时间变化的特点,首先根据标签的流行度和时间特征刻画用户对资源的偏好,然后采用梯度下降法对用户-资源矩阵进行分解,最后利用分解后的特征矩阵对目标用户进行预测并推荐.在数据集Last.fm上的实验结果表明该算法具有较好的推荐效果. 展开更多
关键词 社会化标签 个性化推荐 精确度 流行度 时间权重 矩阵分解
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融合社交关系与时间因素的主题模型推荐算法 被引量：12
12
作者 高茂庭 王吉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期66-72,共7页
用户的行为偏好往往会受到社交关系、时间变化等多种因素影响,只考虑单一因素会导致构建的用户兴趣模型比较片面,难以准确地产生推荐。为此,融合用户社交关系和时间因素,提出一种主题模型推荐算法。利用主题模型对用户标注行为进行主题... 用户的行为偏好往往会受到社交关系、时间变化等多种因素影响,只考虑单一因素会导致构建的用户兴趣模型比较片面,难以准确地产生推荐。为此,融合用户社交关系和时间因素,提出一种主题模型推荐算法。利用主题模型对用户标注行为进行主题建模,得到用户-物品概率矩阵。根据用户标注物品的时间计算用户标注行为的时间权重,将其与用户的标注行为权重相结合,计算基于时间的用户相似度。对用户的社交关系与基于时间的用户相似度进行加权处理得到用户的权重,在此基础上,考虑其他用户的影响,计算用户对物品最终的偏好权重,并根据排名产生推荐结果。在Last.fm数据集上的实验结果表明,该算法能更全面地考虑用户特征,有效提高推荐的质量。 展开更多
关键词 社交关系 标签行为 时间权值 主题模型 推荐算法
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非线性组合的协同过滤推荐算法 被引量：11
13
作者 李国 张智斌 +2 位作者 刘芳先 姜波 姚文伟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第11期3063-3067,共5页
协同过滤是目前最流行的个性化推荐技术,但现有算法局限于用户项目评分矩阵,存在稀疏性、冷开始问题,邻居相似性只考虑用户共同评分项目,忽略项目属性、用户特征相关性;同等对待用户不同时间的兴趣偏好,缺乏实时性。针对这些问题,提出... 协同过滤是目前最流行的个性化推荐技术,但现有算法局限于用户项目评分矩阵,存在稀疏性、冷开始问题,邻居相似性只考虑用户共同评分项目,忽略项目属性、用户特征相关性;同等对待用户不同时间的兴趣偏好,缺乏实时性。针对这些问题,提出一种非线性组合的协同过滤算法,改进基于项目属性、用户特征的邻居相似性计算方法,获得更加准确的最近邻居集;初始预测评分填充矩阵,以增强其稠密性;最终预测评分增加时间权限,使用户最新兴趣权重最大。实验表明,该算法通过有效降低稀疏性、冷开始和实现实时推荐,提高了预测精度。 展开更多
关键词 个性化推荐 协同过滤 用户特征 项目属性 时间权限
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基于评分偏好和项目属性的协同过滤算法 被引量：10
14
作者 朱磊 胡沁涵 +1 位作者 赵雷 杨季文 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第4期67-73,共7页
针对传统的协同过滤推荐由于数据稀疏性导致物品间相似性计算不准确、推荐准确度不高的问题,文中提出了一种基于用户评分偏好模型、融合时间因素和物品属性的协同过滤算法,通过改进物品相似度度量公式来提高推荐的准确度。首先考虑到不... 针对传统的协同过滤推荐由于数据稀疏性导致物品间相似性计算不准确、推荐准确度不高的问题,文中提出了一种基于用户评分偏好模型、融合时间因素和物品属性的协同过滤算法,通过改进物品相似度度量公式来提高推荐的准确度。首先考虑到不同用户的评分习惯存在差异这一客观现象,引入评分偏好模型,通过模型计算出用户对评分类别的偏好,以用户对评分类别的偏好来代替用户对物品的评分,重建用户-物品评分矩阵;其次基于时间效应,引入时间权重因子,将时间因素纳入评分相似度计算中;然后结合物品的属性,将物品属性相似度和评分相似度进行加权,完成物品最终相似度的计算;最后通过用户偏好公式来计算用户对候选物品的偏好,依据偏好对用户进行top-N推荐。在MovieLens-100K和MovieLens-Latest-Small数据集上进行了充分实验。结果表明,相比已有的经典的协同过滤算法,所提算法的准确率和召回率在MovieLens-100K数据集上提高了9%~27%,在MovieLens-Latest-Small数据集上提高了16%~28%。因此,改进的协同过滤算法能有效提高推荐的准确度,有效缓解数据稀疏性问题。 展开更多
关键词 评分偏好 时间权重 物品属性 协同过滤 相似度
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融合惩罚因子和时间权重的协同过滤推荐算法 被引量：10
15
作者 刘超慧 韩传福 +1 位作者 陈天成 孔先进 《信息技术与网络安全》 2020年第5期17-21,共5页
协同过滤算法是一种经典的推荐算法,思想是依据近邻用户或者相似物品对目标进行推荐,常被应用在各类推荐系统中。但传统算法过分考虑热门物品对评分的影响,而忽略了冷门物品对用户兴趣特征度量的贡献,也未考虑用户兴趣动态变化的问题。... 协同过滤算法是一种经典的推荐算法,思想是依据近邻用户或者相似物品对目标进行推荐,常被应用在各类推荐系统中。但传统算法过分考虑热门物品对评分的影响,而忽略了冷门物品对用户兴趣特征度量的贡献,也未考虑用户兴趣动态变化的问题。对此,提出一种新的相似度改进算法,改进后的协同过滤算法将物品热门惩罚因子和时间数据权重进行加权计算,优化了用户相似度计算方法,形成了一种新的相似性度量模型。利用MovieLens电影推荐数据集验证改进后的算法,实验结果表明,该算法将推荐平均绝对误差(MAE)与传统算法相比降低了13.2%,推荐质量有了明显提升。 展开更多
关键词 协同过滤 推荐算法 惩罚因子 时间权重 个性化推荐 相似度融合
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组合预测中新旧历史数据对组合权重影响仿真分析 被引量：10
16
作者 殷春武 《科学技术与工程》 北大核心 2012年第27期6960-6962,6978,共4页
预测过程中新旧历史数据对预测结果的影响程度不同,基于新旧历史数据对预测模型的影响程度不同给出时间权重的概念,着重探讨并给出了确定时间权重应该满足的条件,并基于所给时间权重建立了组合权重确定模型,最后通过实证仿真分析得到考... 预测过程中新旧历史数据对预测结果的影响程度不同,基于新旧历史数据对预测模型的影响程度不同给出时间权重的概念,着重探讨并给出了确定时间权重应该满足的条件,并基于所给时间权重建立了组合权重确定模型,最后通过实证仿真分析得到考虑新旧历史数据的影响能有效地提高组合预测的精度。 展开更多
关键词 组合预测 模型 时间权重
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基于动态社会行为和用户背景的协同推荐方法 被引量：8
17
作者 蒋胜 王忠群 +2 位作者 修宇 皇苏斌 汪千松 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第3期252-255,265,共5页
针对传统协同过滤推荐算法推荐精度低及冷启动的问题,提出了一种基于动态社会行为和用户背景的协同推荐方法。作为用户标注行为的结果,变化的标签体现了用户行为的动态性。该方法首先根据动态社会化标签得出用户的动态兴趣偏好相似度,... 针对传统协同过滤推荐算法推荐精度低及冷启动的问题,提出了一种基于动态社会行为和用户背景的协同推荐方法。作为用户标注行为的结果,变化的标签体现了用户行为的动态性。该方法首先根据动态社会化标签得出用户的动态兴趣偏好相似度,然后根据用户背景信息计算出用户相似度,最后计算基于时间权重的用户评分相似度,并集成上述3个相似度找出最近邻居集,以为目标用户提供更加准确的个性化推荐。实验结果证明,该方法不仅能较好地解决数据稀疏和冷启动的问题,还能有效提高推荐算法的精确度。 展开更多
关键词 推荐精度 冷启动 社会化标签 用户背景信息 动态社会行为 时间权重
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基于时间加权的个性化推荐算法研究 被引量：7
18
作者 杨怀珍 丛晓琪 刘枚莲 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2009年第6期126-128,共3页
协同过滤算法是个性化推荐系统中应用最成功的推荐算法之一,但传统的算法没有考虑在不同时间段内寻找最近邻居问题,导致寻找的邻居集合可能不是最近邻居集合。针对这个问题,本文提出了基于时间加权的协同过滤算法。该算法赋予每项评分... 协同过滤算法是个性化推荐系统中应用最成功的推荐算法之一,但传统的算法没有考虑在不同时间段内寻找最近邻居问题,导致寻找的邻居集合可能不是最近邻居集合。针对这个问题,本文提出了基于时间加权的协同过滤算法。该算法赋予每项评分一个按时间逐步递减的权重,利用加权后的评分寻找目标用户的最近邻居。实验表明,改进的算法提高了协同过滤推荐系统的推荐质量。 展开更多
关键词 协同过滤 邻居用户 时间权重
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基于聚类和Spark框架的加权Slope One算法 被引量：8
19
作者 李淋淋 倪建成 +2 位作者 于苹苹 姚彬修 曹博 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第5期1287-1291,1310,共6页
针对传统Slope One算法在相似性计算时未考虑项目属性信息和时间因素对项目相似性计算的影响,以及推荐在当前大数据背景下面临的计算复杂度高、处理速度慢的问题,提出了一种基于聚类和Spark框架的加权Slope One算法。首先,将时间权重加... 针对传统Slope One算法在相似性计算时未考虑项目属性信息和时间因素对项目相似性计算的影响,以及推荐在当前大数据背景下面临的计算复杂度高、处理速度慢的问题,提出了一种基于聚类和Spark框架的加权Slope One算法。首先,将时间权重加入到传统的项目评分相似性计算中,并引入项目属性相似性生成项目综合相似度;然后,结合Canopy-K-means聚类算法生成最近邻居集;最后,利用Spark计算框架对数据进行分区迭代计算,实现该算法的并行化。实验结果表明,基于Spark框架的改进算法与传统Slope One算法、基于用户相似性的加权Slope One算法相比,评分预测准确性更高,较Hadoop平台下的运行效率平均可提高3.5~5倍,更适合应用于大规模数据集的推荐。 展开更多
关键词 SLOPE One算法 聚类 SPARK 时间权重 项目属性
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一种综合标签和时间因素的个性化推荐方法 被引量：8
20
作者 涂金龙 涂风华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第4期1044-1047,1054,共5页
针对现存的基于标签的社会化推荐系统在构建用户兴趣模型时存在的缺陷,提出一种综合标签及其时间信息的资源推荐(TTRR)模型。此模型考虑了用户的兴趣具有时间性的特点,即用户兴趣是随着时间而变化的、用户最近新打的标签更能反映用户近... 针对现存的基于标签的社会化推荐系统在构建用户兴趣模型时存在的缺陷,提出一种综合标签及其时间信息的资源推荐(TTRR)模型。此模型考虑了用户的兴趣具有时间性的特点,即用户兴趣是随着时间而变化的、用户最近新打的标签更能反映用户近期的兴趣这一特性。为此,在借鉴协同过滤思想的基础上,通过利用标签使用频率信息和项目的标注时间来构建用户评分伪矩阵;在此基础上计算目标用户的最近邻集合;最后根据邻居用户给出推荐结果。通过在CiteULike数据集上进行实验,并与传统的基于标注的推荐方法进行比较,实验结果表明,TTRR模型能够更好地反映出用户的偏好,能够显著地提高推荐准确度。 展开更多
关键词 社会化标签 推荐系统 协同过滤 时间权值 相似性
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