孙婧
- 作品数：5 被引量：10H指数：2
- 供职机构：常州大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划江苏省高校自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 模型驱动构架中基于元模型的设计模式单元的组建和转换被引量：2
- 2010年
- 设计模式种类繁多而且在不断变化,要在模型驱动构架(MDA)下真正做到从思想和实现上均能应用设计模式,需要解决其实例化后的模式消失问题,保证模式的独立性,并且可以将这个过程适用到多种设计模式中去。针对以上两个问题,采取一种基于元模型的设计模式单元的建模方法,从元模型层面划分基本操作为不可分的原子,组合出完整的不包含业务逻辑部分的设计模式单元元模型,使多种模式单元元模型的组合构建和业务、模式逻辑相分离在经过一次转换过程后同时实现。
- 杨长春赵子艺孙婧
- 关键词：模型驱动构架平台无关模型元模型设计模式
- 一种新的基于用户群体关系挖掘的随机漫游社会推荐模型被引量：3
- 2012年
- 传统的协同过滤推荐算法在用户评分稀疏时,存在冷启动问题等不足,而最近几年提出的基于信任度的推荐算法以及一些它们的混合算法虽然解决了冷启动问题,却忽略了用户群体特征.针对上述情况,利用社会网络分析方法对社会性网络中的用户群体关系进行挖掘,提出一种全新的社会推荐模型Cliqueswalk,同时给出了权威推荐,为用户提供权威(意见领袖)的参考意见.实验表明,新的算法能够大大缩小目标评分信息的查找范围,推荐效率明显优于已有的协同过滤推荐算法、基于信任度的推荐算法以及它们的混合算法.
- 杨长春孙婧
- 关键词：信任度协同过滤小团体
- 网页驻留时间约束的用户访问序列挖掘
- 2010年
- 对Web用户的访问序列进行分析,可以发现用户的爱好、兴趣、习惯等因素,为Web网站的升级修正提供必要的信息支持,提出一种通过对用户访问序列进行分析的数据挖掘方法,该方法采用网页驻留时间为参数来约减会话序列中的网页数,压缩频繁访问序列的规模。实验结果表明,该算法可以降低挖掘成本,为Web用户的商业数据挖掘提供有益的借鉴。
- 杨长春孙婧
- 关键词：数据挖掘
- 用户多兴趣信任度的个性化推荐被引量：5
- 2012年
- 目前大多数推荐技术是针对用户单方面兴趣进行的。提出了一种用户多面(multi-faced)兴趣信任度的推荐算法,以适应博客、维客、新闻文章等涉及用户多种兴趣下的推荐。新算法以一种协调的方式将传统的协同过滤算法和基于信任度的推荐算法相结合。实验结果表明,该算法不仅能适应用户多种兴趣下的推荐,而且能有效解决冷启动问题,大大提高了推荐效果。
- 杨长春孙婧
- 关键词：个性化推荐
- 社会性网络服务的个性化推荐关键技术研究
- 进入21世纪以来，各类网站社会性网络化的倾向明显，越来越多的网站集购物、交友、聊天、论坛和博客于一体，为用户提供全方位的服务。作为个性化服务的一种方式，个性化推荐系统能够向用户推荐其感兴趣的信息，为用户的决策提供参考，可...
- 孙婧
- 关键词：社会性网络服务个性化推荐
- 文献传递
