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陈蕾

作品数：4 被引量：0H指数：0
供职机构：北京师范大学珠海分校更多>>
发文基金：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>>

合作作者

文献类型

  • 3篇专利
  • 1篇期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇网络
  • 2篇聚类
  • 2篇海量
  • 2篇海量数据
  • 1篇短文
  • 1篇用户
  • 1篇用户行为
  • 1篇用户浏览
  • 1篇用户浏览行为
  • 1篇神经元
  • 1篇自组织
  • 1篇浏览
  • 1篇浏览行为
  • 1篇网络动态
  • 1篇网站
  • 1篇文本
  • 1篇文档
  • 1篇结点
  • 1篇聚类模型
  • 1篇快速聚类

机构

  • 4篇北京师范大学...
  • 1篇哈尔滨工业大...

作者

  • 4篇陈蕾
  • 3篇赵宝瑾
  • 2篇李楠
  • 2篇林信惠
  • 2篇逯登宇
  • 2篇马一冰
  • 2篇赵丽娜
  • 2篇冯文荣
  • 1篇刘铭
  • 1篇徐爱

传媒

  • 1篇系统工程

年份

  • 1篇2019
  • 2篇2018
  • 1篇2015
共 4 条 记 录，以下是 1-4
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排序方式：
引入用户关注的图推荐模型的研究
2019年
随着互联网信息的快速增长,传统的检索技术已经无法满足用户快速及准确的访问信息的要求。现有的个性化应用推荐方法几乎都是依赖用户的搜索日志、点击日志或用户自身提供的标签来标识用户的兴趣(或称之为用户模型),然后依据此兴趣特征向用户推荐信息。本论文期望从用户间的特征相互关注这一角度入手,将用户的兴趣点予以全面挖掘,进而向用户推荐感兴趣的信息。基于此想法,本论文提出一种图推荐模型,该模型以用户和商品作为结点,并依据图中结点的分布情况计算每个结点的集中性以作为将某个项目推荐给用户的概率。该图推荐模型可以结合用户间的相互关注情况向用户推荐其感兴趣的商品,同时可以利用商品之间的相关性向用户推荐相关的商品。实验结果显示,该推荐模型无论在准确率上还是在运行效率上都优于传统的推荐模型。
陈蕾刘铭
一种基于关注关系和用户行为的图推荐方法
本发明公开了一种基于关注关系和用户行为的图推荐方法，具体步骤如下：步骤一，构建用户行为图：采集用户在网站的浏览数据，得到用户行为图；步骤二，构建用户关注图；步骤三，计算初始关注概率；步骤四，计算综合关注概率：将基于用户关...
陈蕾赵宝瑾徐爱李树杰李荣杰唐诗崔在兴
文献传递
一种面向大规模动态短文本的聚类信息演化分析方法
本发明涉及一种面向大规模动态短文本的聚类信息演化分析方法，首先结合自组织聚类算法中的神经元表示方法，以神经元代表文档类；然后将作为类别代表的神经元均匀的分摊到各单片机上，使每个单片机上存在小规模的局部神经元集合；接着以迭...
陈蕾边晓鸿冯文荣赵宝瑾逯登宇林信惠李楠赵丽娜马一冰
文献传递
一种面向大规模动态短文本的聚类信息演化分析方法
本发明涉及一种面向大规模动态短文本的聚类信息演化分析方法，首先结合自组织聚类算法中的神经元表示方法，以神经元代表文档类；然后将作为类别代表的神经元均匀的分摊到各单片机上，使每个单片机上存在小规模的局部神经元集合；接着以迭...
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