吕振
- 作品数：2 被引量：15H指数：1
- 供职机构：山东大学信息科学与工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种引入加权异构信息的改进协同过滤推荐算法被引量：15
- 2018年
- 协同过滤作为当前应用最成功的推荐技术之一,其推荐质量在很大程度上取决于近邻用户选取的准确性,而数据的稀疏性问题(sparsity)和相似度度量方式(similarity metrics)严重影响着最近邻的选择。该文提出了一种引入加权异构信息的改进协同过滤算法。首先利用异构网络中丰富的语义信息和边属性信息,得到用户之间基于不同元路径的相似度;然后将相似度分别应用到典型的基于用户的协同过滤推荐算法中,得到基于每个相似度的用户评分值;最后采用监督学习算法为每个打分值分配不同的权重,融合为用户最终评分。在扩展Movie Lens经典数据集上的实验结果表明,本文所提算法在精确度上较传统算法有显著提高。
- 张海霞吕振吕振袁东风
- 关键词：协同过滤推荐系统相似度
- 一种基于结构信息的改进CNM算法
- 2017年
- CNM(clauset-newman-moore)算法能有效划分网络社区结构,但是对应划分出的社区准确度不高。对此,结合网络结构信息提出了一种改进CNM算法。通过对输入数据进行迭代删边预处理,精简网络结构,将原始网络分为两个子网络,然后将CNM算法应用到子网络,完成社区发现。在五个不同规模数据集上的试验结果表明,改进CNM方法提高了社区发现的质量和精度,社区模块度在小规模的数据集上得到了显著提升。
- 吕振李苏雪张传亭袁东风
- 关键词：结构信息模块度
