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基于改进贝叶斯概率模型的推荐算法被引量：8: 1; 作者刘付勇高贤强张著《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第5期285-289,共5页; 针对现有基于矩阵分解的协同过滤推荐系统预测精度与推荐精度较低的问题,提出一种改进的矩阵分解方法与协同过滤推荐系统。首先,将评分矩阵分解为两个非负矩阵,并对评分做归一化处理,使其具有概率语义;然后,采用变分推理法计算贝叶斯概... 展开更多; 关键词协同过滤贝叶斯概率模型变分推理矩阵分解评分矩阵; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于特征贡献率的机械故障分类方法被引量：2: 2; 作者马波赵祎《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期458-464,622,共8页; 为提高往复压缩机、航空发动机等复杂机械故障分类的准确率,依据特征参数对不同故障的敏感度存在差异的特性,提出一种狄利克雷过程混合模型(Dirichlet process mixture model,简称DPMM)与贝叶斯推断贡献(Bayesian inference contributi... 展开更多; 关键词故障诊断特征贡献率狄利克雷过程混合模型贝叶斯推断; 在线阅读下载PDF 职称材料

多维度等级评分模型优化技术被引量：1: 3; 作者王会珍朱靖波《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1545-1556,共12页; 研究了多维度等级评分模型的训练学习优化技术.为了解决不同用户之间的评分标注所存在的不一致性,提出两种简单、有效的模型训练优化技术,包括基于容忍度的样本选择方法和基于排序损失的样本选择方法.另外,为了充分利用不同特征的用户... 展开更多; 关键词排序学习有序回归模型多维度等级评分模型情感分析协同过滤; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向用户偏好发现的隐变量模型构建与推理被引量：3: 4; 作者高艳岳昆 +2 位作者武浩付晓东刘惟一《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第2期360-366,共7页; 电子商务应用中产生了大量用户评分数据,而这些数据中富含了用户观点和偏好信息,为了能够从这些数据中准确地推断出用户偏好,提出一种面向评分数据中用户偏好发现的隐变量模型(即含隐变量的贝叶斯网)构建和推理的方法。首先,针对评分数... 展开更多; 关键词用户偏好评分数据贝叶斯网隐变量模型概率推理带偏置的矩阵分解; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进贝叶斯概率模型的推荐算法被引量：8: 1; 作者刘付勇高贤强张著; 机构塔里木大学信息工程学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第5期285-289,共5页; 基金国家科技支撑计划(2013BAH27F00) 塔里木大学校长基金项目(TDZKQN201616) 新疆南疆农业信息化研究中心项目(TSAI201402)资助; 文摘针对现有基于矩阵分解的协同过滤推荐系统预测精度与推荐精度较低的问题,提出一种改进的矩阵分解方法与协同过滤推荐系统。首先,将评分矩阵分解为两个非负矩阵,并对评分做归一化处理,使其具有概率语义;然后,采用变分推理法计算贝叶斯概率模型实部后验的分布;最后,搜索相同偏好的用户分组并预测用户的偏好。此外,基于用户向量的稀疏性设计一种低计算复杂度、低存储成本的推荐结果决策算法。基于3组公开数据集的实验结果表明,本算法的预测性能以及推荐系统的效果均优于其他预测算法与推荐算法。; 关键词协同过滤贝叶斯概率模型变分推理矩阵分解评分矩阵; Keywords Collaborative filtering, Bayesian probabilistic model, Variational inference, Matrix factorization, rating matrix; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于特征贡献率的机械故障分类方法被引量：2: 2; 作者马波赵祎; 机构北京化工大学高端机械装备健康监控及自愈化北京市重点实验室北京化工大学发动机健康监控及网络化教育部重点实验室; 出处《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期458-464,622,共8页; 基金国家重点研发计划资助项目(2016YFF0203303)。; 文摘为提高往复压缩机、航空发动机等复杂机械故障分类的准确率,依据特征参数对不同故障的敏感度存在差异的特性,提出一种狄利克雷过程混合模型(Dirichlet process mixture model,简称DPMM)与贝叶斯推断贡献(Bayesian inference contribution,简称BIC)相结合的分析方法。采用DPMM方法自学习机械振动信号高维特征的统计分布模型,并依据BIC理论计算得到各特征参数对模型的贡献率,通过对比观测数据与各类故障数据特征贡献率间的差异实现故障分类。试验结果表明,该方法的平均分类准确率比基于高斯混合模型(Gaussian mixture model,简称GMM)的故障诊断方法的平均分类准确率提高19.29%,比基于Relief算法的故障诊断方法的平均分类准确率提高32.71%,且该方法的时效性高,泛化性能强,能够更有效地进行复杂机械故障分类。; 关键词故障诊断特征贡献率狄利克雷过程混合模型贝叶斯推断; Keywords fault diagnosis feature contribution rate Dirichlet process mixture model Bayesian inference; 分类号 TH17 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多维度等级评分模型优化技术被引量：1: 3; 作者王会珍朱靖波; 机构医学影像计算教育部重点实验室(东北大学) 东北大学自然语言处理实验室; 出处《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1545-1556,共12页; 基金国家自然科学基金(61073140 61100089) +1 种基金中央高校基本科研业务费专项资金(N110404012); 文摘研究了多维度等级评分模型的训练学习优化技术.为了解决不同用户之间的评分标注所存在的不一致性,提出两种简单、有效的模型训练优化技术,包括基于容忍度的样本选择方法和基于排序损失的样本选择方法.另外,为了充分利用不同特征的用户评分标注之间的相关性,提出了一个面向属性的协同过滤技术以改善多维度等级评分模型.在两个公开的英语和汉语真实餐馆评论数据集上进行实验验证,实验结果表明,所提出的方法有效地改善了等级评分的性能.; 关键词排序学习有序回归模型多维度等级评分模型情感分析协同过滤; Keywords learning to rank ordinal regression model multi-aspect rating inference model sentiment analysis collaborative filtering; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向用户偏好发现的隐变量模型构建与推理被引量：3: 4; 作者高艳岳昆武浩付晓东刘惟一; 机构云南大学信息学院昆明理工大学信息工程与自动化学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第2期360-366,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(61472345 61562090 +5 种基金 61462056) 2014FA028) 云南大学创新团队培育计划项目(XT412011)~~; 文摘电子商务应用中产生了大量用户评分数据,而这些数据中富含了用户观点和偏好信息,为了能够从这些数据中准确地推断出用户偏好,提出一种面向评分数据中用户偏好发现的隐变量模型(即含隐变量的贝叶斯网)构建和推理的方法。首先,针对评分数据的稀疏性,使用带偏置的矩阵分解(BMF)模型对其进行填补;其次,用隐变量表示用户偏好,给出了基于互信息(MI)、最大半团和期望最大化(EM)算法的隐变量模型构建方法;最后,给出了基于Gibbs采样的隐变量模型概率推理和用户偏好发现方法。实验结果表明,与协同过滤的方法相比,该方法能有效地描述评分数据中相关属性之间的依赖关系及其不确定性,从而能够更准确地推断出用户偏好。; 关键词用户偏好评分数据贝叶斯网隐变量模型概率推理带偏置的矩阵分解; Keywords user preference rating data Bayesian network latent variable model probabilistic inference biased matrix faetorization; 分类号 TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于改进贝叶斯概率模型的推荐算法	刘付勇高贤强张著	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2017	8	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于特征贡献率的机械故障分类方法	马波赵祎	《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	多维度等级评分模型优化技术	王会珍朱靖波	《软件学报》 EI CSCD 北大核心	2013	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	面向用户偏好发现的隐变量模型构建与推理	高艳岳昆武浩付晓东刘惟一	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2017	3	在线阅读下载PDF 职称材料