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题名道路网多用户偏好Top-k天际线查询方法
- 1
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作者
李松
宾婷亮
郝晓红
张丽平
郝忠孝
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机构
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2023年第10期2348-2358,共11页
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基金
国家自然科学基金项目(61872105,62072136)
黑龙江省自然科学基金项目(LH2023F031)
国家重点研发计划项目(2020YFB1710200)。
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文摘
已有的天际线(Skyline)查询主要聚焦于单用户场景,并基于单用户模型进行Skyline计算,而较少考虑道路网环境下多用户情况.为了弥补已有方法无法解决道路网络环境下多用户偏好和权重Top-k Skyline查询问题的不足,提出了一种基于道路网环境下多用户偏好Top-k Skyline(multi-user preference Top-k Skyline,MUP-TKS)查询方法.在道路网环境下考虑多用户的不同偏好和权重进行Skyline查询,可以快速得到符合查询用户群偏好和权重的结果集,提供用户群更好的决策支持.MUP-TKS首先通过所提的G_DBC算法,利用道路网中数据点与查询点之间的位置关系和新的索引结构Vor-R*-DHash剪枝、过滤数据点,从而得到距离较优集;再利用静态Skyline集不变的性质,预先计算、保存该集合;然后通过所提的新支配关系对距离较优集与静态Skyline集取并集后的集合S进行放松支配;最后利用所提TK_DC算法对经过放松支配后的候选结果集打分,依据数据点得分情况,排序输出Top-k个结果集返回用户群.理论研究与实验表明,所提方法具有较好的效率与可靠性.
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关键词
SKYLINE查询
Top-k
Skyline查询
多用户偏好
道路网
用户权重
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Keywords
Skyline query
Top-k Skyline query
multi-user preference
road network
user weight
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于PageRank的缓存替换策略
被引量：3
- 2
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作者
肖敬伟
赵永祥
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机构
北京交通大学电子信息工程学院
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出处
《信息技术》
2016年第6期107-110,共4页
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文摘
为了提高代理缓存的性能,提出了基于PageRank的缓存替换策略。该算法是从用户访问行为对文件对象价值具有影响的角度提出的,该算法首先将用户和文件对象类比为网络中的节点,将用户和文件对象之间的访问关系抽象为网络中的连线,然后采用PageRank算法计算文件和用户的权重值,最后在需要进行缓存替换时,优先替换文件权重值小的文件。仿真实验的结果表明,相对于LFU算法,该算法具有较高的请求命中率和字节命中率。
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关键词
缓存替换
PAGERANK算法
用户权重
文件权重
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Keywords
cache replacement
PageRank algorithm
user weight
file weight
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种基于用户兴趣分析的协同过滤推荐算法
被引量：3
- 3
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作者
李豪
张海英
张俊
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机构
中国科学院大学微电子学院
中国科学院微电子研究所新一代通信射频芯片技术北京市重点实验室
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出处
《微型机与应用》
2017年第15期25-28,共4页
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文摘
传统的协同过滤推荐算法以用户对所有物品的评分向量作为计算用户相似度的依据,没有考虑到物品属性对用户兴趣的反映。为此,提出一种新的改进的相似度计算方法,引入了"用户兴趣分布矩阵"的定义,设计了启发式的评分预测方式,即根据兴趣相似度选出TOP-K用户之后,以用户标记的物品数量作为该用户的权重来预测评分。在Movielens数据集上的测试结果表明,改进后的算法相比传统的算法在平均绝对误差(MAE)上降低了7.3%。
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关键词
协同过滤
兴趣分布
物品属性
用户权重
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Keywords
collaborative filtering
interest distribution
item properties
user weight
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名交互式多用户Skyline查询处理算法
被引量：2
- 4
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作者
邵路伊
秦小麟
王潇逸
郭成盖
邓丹萍
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机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2018年第8期1202-1213,共12页
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基金
国家自然科学基金Nos.61373015
61402225
江苏省自然科学基金No.BK20140832~~
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文摘
传统的Skyline查询是在单用户场景下设计的,随着数据库技术的发展以及应用新需求的出现,实际应用中考虑到多用户共同参与Skyline查询。在分析现有Skyline查询算法解决该问题不足的基础上,提出了一种基于权重的交互式多用户Skyline查询(weight-based interactive multi-user Skyline query,MUSW)算法。该算法定义了一种满意度度量方法,由用户权重决定Skyline结果集中每个数据点的满意度大小。MUSW算法旨在选取满意度大的数据点,首先确定多个子空间Skyline候选集;然后通过用户交互对用户权重进行动态调整,系统根据用户的反馈判断是否终止查询,从而使返回结果更符合用户的真实需求。在模拟和真实数据上验证MUSW算法的可行性,且具有良好的交互性能。
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关键词
多用户Skyline查询
交互查询
用户权重
动态调整
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Keywords
multiple-user Skyline query
interactive query
user weight
dynamic adjustment
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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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题名发布订阅网络中的个性化优先级路由算法
被引量：1
- 5
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作者
叶莹莹
曹建
钱诗友
李明禄
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机构
上海交通大学电子信息与电气工程学院计算机科学与工程系
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2014年第2期199-204,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61073021
61272438)资助
+3 种基金
上海市科委项目(12511502704
11511500102
10DZ1200200)资助
上海交通大学医工交叉项目(YG2011MS38)资助
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文摘
针对发布订阅网络消息性质(关键性、紧急性等)和所属用户的不同,引入了以服务区分为目的的路由算法-基于反馈机制和订阅区分的个性化优先级路由算法.它基于内容覆盖的路由算法,并允许消息优先级的动态变化.网络中用户可拥有不同权重,并且可以制定个性化的优先级订阅.其中订阅用户数越大、越紧急的消息会获得更高的传输优先级(或传输质量).另外为了防止个性化订阅过程中潜在的"贪婪"设置高优先级现象,算法引入了公平性调度机制-基于反馈的全局优先级调节.最终实验结果表明,高优先级消息的传输性能较其他优先级消息高,并且也证明了基于反馈的公平性调度机制可以有效地调整系统不公平状态,保证了个性化优先级路由算法的实际应用性.
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关键词
个性化优先级路由
基于内容覆盖
基于反馈的公平性调度机制
用户权重
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Keywords
personalized priority routing
content-cover-based routing
feedback-based priority scheduling
user weight
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于矩阵分解和项目权重的协同过滤推荐算法
- 6
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作者
许吴宁
梁燕
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机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
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出处
《信息通信》
2020年第3期50-52,共3页
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文摘
为了解决协同过滤算法存在冷启动问题和数据稀疏性问题,以及通过矩阵分解方法得到推荐结果解释性差,推荐结果不够准确的问题,提出一种基于矩阵分解和项目权重的协同过滤改进算法。该算法通过对用户的评价矩阵进行分解,结合用户对项目的权重值,以及用户实际对项目的评价值进行平均求值的方法研究了基于矩阵分解和项目权重的协同过滤推荐算法。
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关键词
CF算法
矩阵分解
用户权重
稀疏矩阵
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Keywords
CF algorithm
Matrix decomposition
user weight
Sparse matrix
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于标签权重的协同过滤推荐算法
被引量：18
- 7
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作者
雷曼
龚琴
王纪超
王保群
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机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
移动通信技术重庆市重点实验室重庆邮电大学
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第3期634-638,共5页
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基金
长江学者和创新团队发展计划项目(IRT1299)~~
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文摘
针对传统协同过滤推荐算法中由于相似度计算导致推荐精度不足的问题,提出一种基于标签权重相似度量方法的协同过滤推荐算法。首先,通过改进当前算法中标签权重的计算,并构成用户-标签权重矩阵和物品-标签权重矩阵;其次,考虑到推荐系统是以用户为中心进行推荐,继而通过构建用户-物品关联矩阵来获取用户对物品最准确的评价和需求;最后,根据用户-物品的二部图,利用物质扩散算法计算基于标签权重的用户间相似度,并为目标用户生成推荐列表。实验结果表明,与一种基于"用户-项目-用户兴趣标签图"的协同好友推荐算法(UITGCF)相比,在稀疏度环境为0.1时该算法的召回率、准确率和F1值分别提高了14.69%、9.44%、17.23%。当推荐项目数量为10时,三个指标分别提高了17.99%、8.98%、16.27%。结果表明基于标签权重的协同过滤推荐算法可有效提高推荐结果。
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关键词
用户-标签权重
物品-标签权重
推荐系统
协同过滤
物质扩散
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Keywords
user-tag weight
item-tag weight
recommendation system
collaborative filtering
material diffusion
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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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题名融合标签关联关系与用户社交关系的微博推荐方法
被引量：13
- 8
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作者
马慧芳
贾美惠子
张迪
蔺想红
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机构
西北师范大学计算机科学与工程学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期112-118,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.61163039
No.61363058)
+2 种基金
甘肃省科技厅青年基金(No.145RJYA259)
甘肃省自然科学基金(No.1506RJZA127)
中科院智能信息处理重点实验室开放课题(No.IIP2014-4)
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文摘
通过分析微博特点及现有微博推荐算法的缺陷,提出一种融合了标签间关联关系与用户间社交关系的微博推荐方法.采用标签检索策略对未加标签和标签较少的用户进行加标,构建用户-标签矩阵,得到用户标签权重,为了解决该矩阵中稀疏的问题,通过挖掘标签间的关联关系,继而更新用户-标签矩阵.考虑到多用户之间社交关系对挖掘用户兴趣并进行微博推荐的重要性,构建用户-用户社交关系相似度矩阵,并与更新后的用户-标签矩阵进行迭代,得到最终的用户兴趣并进行相关推荐.实验证明了该算法针对微博信息推荐是有效的.
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关键词
微博推荐
标签检索
用户-标签矩阵
用户标签权重
标签关联关系
用户-用户社交关系相似度矩阵
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Keywords
microblog recommendation
tag retrieval
user-tag matrix
user-tag weight
tag correlation
user-user social relation similarity matrix
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分类号
TP393.092
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种基于标签关联关系的微博推荐方法
被引量：9
- 9
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作者
马慧芳
贾美惠子
李晓红
鲁小勇
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机构
西北师范大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期197-201,208,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61163039
61363058)
+3 种基金
甘肃省青年科技基金资助项目(145RJYA259)
甘肃省自然科学研究基金资助项目(145RJZA232)
西北师范大学2013年度青年教师科研能力提升计划基金资助项目(NWNU-LKQN-12-23)
中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室开放基金资助项目(IIP2014-4)
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文摘
通过分析微博特点及现有微博推荐发现算法的缺陷,提出一种新的微博推荐方法。采用标签检索策略对未加标签和标签较少的用户进行加标,构建用户-标签矩阵,得到用户-标签权重并利用标签信息表征用户兴趣。为解决该矩阵中高维稀疏的问题,通过挖掘标签间的关联关系,继而更新用户-标签矩阵,获得最终的用户兴趣并进行相关推荐。实验结果表明,与忽略标签间关系的微博推荐方法相比,该推荐方法能够更有效地进行微博推荐。
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关键词
微博推荐
标签检索
用户-标签矩阵
用户-标签权重
标签关联关系
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Keywords
microblog recommendation
label retrieval
user-label matrix
user-label weight
label correlation relationship
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名智慧校园环境下图书馆新书推荐系统的设计与实现
被引量：3
- 10
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作者
杨传斌
于冉
付敏峰
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机构
浙江师范大学信息中心
浙江师范大学教师教育学院
浙江师范大学图书馆
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出处
《高校图书馆工作》
2021年第4期43-47,共5页
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基金
教育部人文社会科学研究规划基金项目“智慧校园环境下图书馆用户画像及其应用研究”(18YJA870015)研究成果之一。
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文摘
文章抽取学校数据中心和有关信息系统的读者属性数据生成静态用户画像,采用基于关联规则的推荐算法分析读者借书记录,采用基于协同过滤推荐算法分析同伴借书记录生成动态用户画像及用户画像权重,再利用用户画像匹配新书的属性产生推荐结果,并按照画像权重排序,通过消息中心把个性化的推荐结果用邮件、微信或短信的形式发送给读者,同时读者可以进行新书预约,以提高新书推荐的针对性,加强图书馆对读者的了解。
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关键词
用户画像
用户画像权重
中图分类号
新书推荐
智慧校园
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Keywords
user profile
user profile weight
Chinese Library Classification
New book recommendation
Smart campus
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分类号
G252
[文化科学—图书馆学]
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