张亚楠
- 作品数：4 被引量：33H指数：3
- 供职机构：哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：黑龙江省博士后基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于受限信任关系和概率分解矩阵的推荐被引量：19
- 2014年
- 现有的推荐算法很难对没有任何记录的冷启动用户或者历史记录稀疏的用户给出准确的推荐,即用户的冷启动问题.本文提出一种基于受限信任关系和概率分解矩阵的推荐方法,由不信任关系约束信任关系的传播,得到准确且覆盖全面的用户信任关系矩阵,并通过对用户信任关系矩阵和用户商品矩阵的概率分解联合用户信任关系和用户商品矩阵信息,为用户给出推荐.实验表明该方法对冷启动用户和历史记录稀疏的用户的推荐效果有较大幅度的提升,有效地解决了用户的冷启动问题.
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- 基于提升系数的微博异常排名检测方法被引量：5
- 2013年
- 通过操纵微博提升排名的行为严重干扰了正常的微博排名秩序,现有的微博异常排名检测方法忽略了微博拓扑对微博排名的影响.文中通过比较微博网络中随机链接的微博BlogRank值与全连接、环状拓扑微博联盟中目标微博的BlogRank值,提出一种基于提升系数的微博异常排名检测方法.在仿真数据集的实验表明,该方法能通过微博拓扑有效地识别微博异常排名.
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- 一种由长尾分布约束的推荐方法
- 由于在线商品销售的长尾效应,冷门商品的总销量非常巨大,因而对冷门商品的推荐十分重要,然而由于对冷门商品的评价数量少,导致现存的推荐算法对其推荐权重接近平均推荐权重,所以很难使用户关注冷门商品,影响了冷门商品的销售,因此合...
- 印桂生张亚楠董红斌董宇欣
- 关键词：信息处理计算机技术
- 文献传递
- 一种由长尾分布约束的推荐方法被引量：10
- 2013年
- 由于在线商品销售的长尾效应,冷门商品的总销量非常巨大,因而对冷门商品的推荐十分重要,然而由于对冷门商品的评价数量少,导致现存的推荐算法对其推荐权重接近平均推荐权重,所以很难使用户关注冷门商品,影响了冷门商品的销售,因此合理地提高冷门商品的推荐权重十分重要.提出一种由长尾分布约束的推荐方法(long tail distribution constrained recommendation method,LTDCR),由用户行为的相似度确定用户间相似关系,并应用不信任关系约束用户相似关系的传播,通过长尾分布约束由用户间相似关系计算的推荐权重,并给出一种精确描述长尾分布的方法.在包含大量冷门商品的数据集的实验结果表明,LTDCR在训练集较小的情况下,有效地提高了对冷门商品的推荐效果.
- 印桂生张亚楠董红斌董宇欣
