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基于多模网络模型的个性化信息推荐算法及应用
被引量:
2
1
作者
冯传蕾
《微型电脑应用》
2023年第8期83-85,共3页
为了获得更高的信息推荐效率和更精确的推荐结果,结合k-means聚类法设计了信息推荐算法。以网络信息资源的属性及整体变化的相似度判断为基础进行信息检索,通过用户对资源的偏好程度构建多模网络模型,采用k-means聚类法建立最近邻用户集...
为了获得更高的信息推荐效率和更精确的推荐结果,结合k-means聚类法设计了信息推荐算法。以网络信息资源的属性及整体变化的相似度判断为基础进行信息检索,通过用户对资源的偏好程度构建多模网络模型,采用k-means聚类法建立最近邻用户集,以综合特征值为聚类起点对推荐的信息资源进行排序,从而实现信息资源的推荐。将该算法应用到就业信息推荐平台中,结果表明所提出的算法达到了较高的性能指标,对于各种创业、就业网络平台具有很强的实用性。
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关键词
k-means聚类法
信息推荐算法
最近邻用户集
多模网络模型
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职称材料
支持多模式的复合交通网络模型研究
被引量:
12
2
作者
吴信才
杨林
+1 位作者
周顺平
万波
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2008年第4期341-346,共6页
针对出行者的多模式复合出行需求,设计了一种支持多模式的复合交通网络模型,基于该模型提出了构建多模式复合网络拓扑关系的几何捏合模型,并给出了详细的拓扑生成算法。该模型将不同模式的子网络纳入到一个统一的图结构中,为多模式复合...
针对出行者的多模式复合出行需求,设计了一种支持多模式的复合交通网络模型,基于该模型提出了构建多模式复合网络拓扑关系的几何捏合模型,并给出了详细的拓扑生成算法。该模型将不同模式的子网络纳入到一个统一的图结构中,为多模式复合路径分析服务提供高效的数据组织。实验结果表明,该模型及算法是可行的。
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关键词
多模式
复合
交通网络模型
拓扑构建算法
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职称材料
基于混合网络模型的多模态图像分类研究
3
作者
黄矽琳
洪岚
《佛山科学技术学院学报(自然科学版)》
CAS
2024年第6期38-45,共8页
针对现有图像分类方法存在多模态特征向量提取完整度较低、图像分类正确率较差等问题,提出了一种基于混合网络模型的多模态图像分类方法。采用正则化操作、对数变换算法、顶帽运算算法和伽马变换算法预处理多模态图像,获取了高质量、高...
针对现有图像分类方法存在多模态特征向量提取完整度较低、图像分类正确率较差等问题,提出了一种基于混合网络模型的多模态图像分类方法。采用正则化操作、对数变换算法、顶帽运算算法和伽马变换算法预处理多模态图像,获取了高质量、高对比度、高清晰度的多模态图像,构建了混合网络模型(复杂网络模型与卷积神经网络模型),利用复杂网络模型提取多模态图像特征向量,通过卷积神经网络模型的多层次结构(卷积层、池化层与全连接层)执行多模态图像分类任务,从而实现了多模态图像分类目标。实验结果表明,在不同实验工况下,提出方法应用后多模态图像特征向量提取完整度最大值为99.03%,多模态图像分类正确率最大值为100%。
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关键词
多模态图像
图像描述
图像分类
混合网络模型
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职称材料
基于现代港口多式联运的货物集装箱运输网络优化研究
被引量:
1
4
作者
吴培森
《舰船电子工程》
2018年第5期81-85,共5页
我国集装箱运输企业之间的竞争非常激烈,但是在这些集装箱运输企业中的竞争手段和管理水平并没有得到应有的提高。通过对集装箱多式联运系统在各个方面存在的诸多突出问题的研究,从实现效益最大化的角度出发,提出了现代港口多式联运的...
我国集装箱运输企业之间的竞争非常激烈,但是在这些集装箱运输企业中的竞争手段和管理水平并没有得到应有的提高。通过对集装箱多式联运系统在各个方面存在的诸多突出问题的研究,从实现效益最大化的角度出发,提出了现代港口多式联运的货物集装箱运输网络优化方案,并根据在货运过程中的数据图表具体分析,给出了具体的集装箱运输网络优化模型。
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关键词
多式联运
运输网络优化
货物集装箱
遗传算法
网络模型
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职称材料
题名
基于多模网络模型的个性化信息推荐算法及应用
被引量:
2
1
作者
冯传蕾
机构
陕西铁路工程职业技术学院
出处
《微型电脑应用》
2023年第8期83-85,共3页
基金
陕西铁路工程职业技术学院教育教学改革研究项目(2021JG-32)。
文摘
为了获得更高的信息推荐效率和更精确的推荐结果,结合k-means聚类法设计了信息推荐算法。以网络信息资源的属性及整体变化的相似度判断为基础进行信息检索,通过用户对资源的偏好程度构建多模网络模型,采用k-means聚类法建立最近邻用户集,以综合特征值为聚类起点对推荐的信息资源进行排序,从而实现信息资源的推荐。将该算法应用到就业信息推荐平台中,结果表明所提出的算法达到了较高的性能指标,对于各种创业、就业网络平台具有很强的实用性。
关键词
k-means聚类法
信息推荐算法
最近邻用户集
多模网络模型
Keywords
k-means
clustering
information
recommendation
algorithm
nearest
neighbor
user
set
multimode
network model
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
支持多模式的复合交通网络模型研究
被引量:
12
2
作者
吴信才
杨林
周顺平
万波
机构
中国地质大学(武汉)信息工程学院
中国地质大学(武汉)研究生院
出处
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2008年第4期341-346,共6页
基金
国家863计划资助项目(2007AA12Z204)
国家973计划资助项目(2006BAB10B02-B)
文摘
针对出行者的多模式复合出行需求,设计了一种支持多模式的复合交通网络模型,基于该模型提出了构建多模式复合网络拓扑关系的几何捏合模型,并给出了详细的拓扑生成算法。该模型将不同模式的子网络纳入到一个统一的图结构中,为多模式复合路径分析服务提供高效的数据组织。实验结果表明,该模型及算法是可行的。
关键词
多模式
复合
交通网络模型
拓扑构建算法
Keywords
multimod
al
composite
transportation
network model
topology
build
algorithm
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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职称材料
题名
基于混合网络模型的多模态图像分类研究
3
作者
黄矽琳
洪岚
机构
黎明职业大学实验实训与信息技术中心
华侨大学工学院
出处
《佛山科学技术学院学报(自然科学版)》
CAS
2024年第6期38-45,共8页
基金
泉州市社科基金资助项目(2019H01)。
文摘
针对现有图像分类方法存在多模态特征向量提取完整度较低、图像分类正确率较差等问题,提出了一种基于混合网络模型的多模态图像分类方法。采用正则化操作、对数变换算法、顶帽运算算法和伽马变换算法预处理多模态图像,获取了高质量、高对比度、高清晰度的多模态图像,构建了混合网络模型(复杂网络模型与卷积神经网络模型),利用复杂网络模型提取多模态图像特征向量,通过卷积神经网络模型的多层次结构(卷积层、池化层与全连接层)执行多模态图像分类任务,从而实现了多模态图像分类目标。实验结果表明,在不同实验工况下,提出方法应用后多模态图像特征向量提取完整度最大值为99.03%,多模态图像分类正确率最大值为100%。
关键词
多模态图像
图像描述
图像分类
混合网络模型
Keywords
multimod
al
images
image
description
image
classification
hybrid
network model
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于现代港口多式联运的货物集装箱运输网络优化研究
被引量:
1
4
作者
吴培森
机构
交通运输部天津水运工程科学研究所水路交通环境保护技术交通行业重点实验室
出处
《舰船电子工程》
2018年第5期81-85,共5页
基金
国家重点研发计划战略性国际科技创新合作重点专项(编号:2016YFE0204800)资助
文摘
我国集装箱运输企业之间的竞争非常激烈,但是在这些集装箱运输企业中的竞争手段和管理水平并没有得到应有的提高。通过对集装箱多式联运系统在各个方面存在的诸多突出问题的研究,从实现效益最大化的角度出发,提出了现代港口多式联运的货物集装箱运输网络优化方案,并根据在货运过程中的数据图表具体分析,给出了具体的集装箱运输网络优化模型。
关键词
多式联运
运输网络优化
货物集装箱
遗传算法
网络模型
Keywords
multimod
al
transportation
transportation
network
optimization
cargo
container
genetic
algorithm
network model
分类号
F512.4 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多模网络模型的个性化信息推荐算法及应用
冯传蕾
《微型电脑应用》
2023
2
下载PDF
职称材料
2
支持多模式的复合交通网络模型研究
吴信才
杨林
周顺平
万波
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2008
12
下载PDF
职称材料
3
基于混合网络模型的多模态图像分类研究
黄矽琳
洪岚
《佛山科学技术学院学报(自然科学版)》
CAS
2024
0
下载PDF
职称材料
4
基于现代港口多式联运的货物集装箱运输网络优化研究
吴培森
《舰船电子工程》
2018
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
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