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曹高峰

作品数:5 被引量:16H指数:2
供职机构:中南大学软件学院更多>>
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>>

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 2篇专利
  • 1篇会议论文

领域

  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 5篇相似度
  • 4篇语义相似
  • 4篇语义相似度
  • 4篇社会网
  • 4篇社会网络
  • 4篇协同过滤
  • 3篇推荐系统
  • 2篇用户
  • 2篇用户信任
  • 1篇信任
  • 1篇信任度
  • 1篇评分
  • 1篇评分预测
  • 1篇鲁棒
  • 1篇鲁棒性
  • 1篇聚类
  • 1篇核心用户
  • 1篇抽取

机构

  • 5篇中南大学

作者

  • 5篇曹高峰
  • 4篇邝砾
  • 4篇于美琪
  • 4篇呙斌
  • 1篇赵明

传媒

  • 1篇电子与信息学...
  • 1篇小型微型计算...

年份

  • 1篇2019
  • 2篇2017
  • 1篇2016
  • 1篇2015
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
融合用户信任度和相似度的基于核心用户抽取的鲁棒性推荐算法被引量:13
2019年
推荐系统可以方便地帮助人们做出决策,然而,目前很少有研究考虑到剔除不相关噪声用户的影响,保留少量核心用户做推荐。该文提出基于信任关系和兴趣相似度的核心用户抽取的新方法。首先计算所有用户对之间的信任度和兴趣相似度并且排序,然后根据用户在最近邻列表中出现的频率和位置权重两种策略选择候选核心用户集合,最后利用用户的推荐能力筛选出最终的核心用户并且做推荐。实验表明利用核心用户做推荐的有效性,并且证明了利用20%的核心用户做推荐,可以达到超过90%的准确性,而且利用核心用户做推荐能很好地抵御托攻击对推荐系统造成的负面影响。
赵明闫寒曹高峰刘昕鸿
关键词:推荐系统核心用户鲁棒性相似度信任度
融合社会网络和项目特征的移动应用推荐被引量:3
2017年
随着移动应用的数量增长,如何在海量应用中为用户推荐其感兴趣的应用受到了广泛关注.传统的协同过滤算法通过提取用户共同评分项目信息来计算用户相似度.然而,协同过滤算法普遍存在数据稀疏性问题,这在一定程度上导致了Pearson公式的计算结果不能准确的反映用户的相似程度.为了改善由于数据稀疏性问题导致的推荐结果不准确,我们使用K-means方法对项目进行基于语义相似的聚类,以实现基于相似项目的用户相似度计算,在此基础上,提出一种融合社会网络和项目特征的移动应用推荐.实验表明:融合了社会网络和项目特征的移动应用推荐能够缓解数据稀疏性问题对协同过滤算法的不利影响,在一定程度上提高了推荐结果的准确度.
于美琪邝砾呙斌曹高峰
关键词:语义相似度协同过滤推荐系统
一种融合社会网络和项目特征的移动应用推荐方法
本发明公开了一种融合社会网络和项目特征的移动应用推荐方法,首先使用基于本体的语义相似度方法计算移动应用项目之间的相似度,然后通过K-means方法将相似项目进行聚类,进而利用用户在相似项目上的评分改进用户相似度的计算方法...
邝砾于美琪呙斌曹高峰
融合社会网络和项目特征的移动应用推荐
随着移动应用的数量与日俱增,如何在海量应用中为用户推荐其感兴趣的应用受到了广泛关注.协同过滤算法广泛应用于各类移动推荐系统中.传统的协同过滤算法通过提取用户共同评分项目信息来计算用户相似度.然而,协同过滤算法普遍存在数据...
于美琪邝砾呙斌曹高峰
关键词:协同过滤语义相似度社会网络
文献传递
一种融合社会网络和项目特征的移动应用推荐方法
本发明公开了一种融合社会网络和项目特征的移动应用推荐方法,首先使用基于本体的语义相似度方法计算移动应用项目之间的相似度,然后通过K‑means方法将相似项目进行聚类,进而利用用户在相似项目上的评分改进用户相似度的计算方法...
邝砾于美琪呙斌曹高峰
文献传递
共1页<1>
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