中央高校基本科研业务费专项资金(CDJXS11181161)
- 作品数:2 被引量:3H指数:1
- 相关作者:文俊浩熊庆宇蔡海尼江卓何盼更多>>
- 相关机构:重庆大学更多>>
- 发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金重庆市自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术更多>>
- 基于功能语义标注的Web服务发现方法被引量:1
- 2011年
- 针对Web服务发现中存在的语义异构、逻辑推理复杂、应用实施代价较大以及查准率有待进一步提高等问题,提出了一种基于功能语义标注的Web服务发现方法。定义了领域功能语义模型和本体映射机制,对服务进行功能语义标注以增加语义信息;服务发现时,先对其功能进行语义相似度匹配,满足给定阈值的服务再进行接口匹配。仿真实验表明,提出的方法在保证服务匹配效率的同时,有效避免了语义异构问题,相比传统方法查准率提高了34.1%。
- 文俊浩涂丽云江卓何盼
- 关键词:WEB服务发现领域本体语义标注相似度
- 基于情境相似度和二次聚类的协同过滤推荐算法被引量:2
- 2016年
- 随着移动互联网规模的不断扩大,传统推荐系统因较少考虑多种情境因素和用户置信度对用户偏好预测的综合影响,造成了推荐算法预测结果的偏差。针对此问题,将情境信息引入个性化推荐的过程中,提出一种基于情境相似度和二次聚类的协同过滤算法。该算法首先根据用户情境的相似度对用户进行初始聚类,再基于评分矩阵计算用户评分置信度,将用户分为核心用户和非核心用户;然后根据核心用户评分对初始聚类的簇心进行调整,并对簇中非核心用户进行重聚类,形成新的聚簇;最终根据情境相似度对用户偏好进行预测。该算法可以在一定程度上降低评分矩阵中的噪点对聚类结果的影响,提高了推荐结果的准确性。基于实际数据集的仿真实验表明,该算法与传统协同过滤算法相比能够有效提高用户偏好预测的准确性,增加协同过滤推荐算法的精确度。
- 蔡海尼覃梦秋文俊浩熊庆宇黎懋靓
- 关键词:推荐系统协同过滤核心用户