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结合似然关系模型和用户等级的协同过滤推荐算法
被引量：
21
1
作者
高滢
齐红
+1 位作者
刘杰
刘大有
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2008年第9期1463-1469,共7页
针对传统协同过滤推荐算法的稀疏性、扩展性问题,提出了结合似然关系模型和用户等级的协同过滤推荐算法.首先,定义了用户等级函数,采用基于用户等级的协同过滤方法,在不影响推荐质量的前提下有效提高了推荐效率,从而解决扩展性问题;然后...
针对传统协同过滤推荐算法的稀疏性、扩展性问题,提出了结合似然关系模型和用户等级的协同过滤推荐算法.首先,定义了用户等级函数,采用基于用户等级的协同过滤方法,在不影响推荐质量的前提下有效提高了推荐效率,从而解决扩展性问题;然后,将其与似然关系模型相结合,使之能够综合利用用户信息、项目信息、用户对项目的评分数据,对不同用户给出不同的推荐策略,从而解决稀疏性问题,提高推荐质量.在MovieLens数据集上的实验结果表明,该算法比单纯使用基于似然关系模型或传统协同过滤技术的推荐算法,不仅推荐质量有所提高,推荐速度比传统协同过滤算法明显加快.
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关键词
推荐算法
协同过滤
似然关系模型
用户等级
平均绝对偏差
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职称材料
似然关系模型在航天软件缺陷预测中的应用
被引量：
3
2
作者
陈媛
沈湘衡
+1 位作者
王安邦
宋元章
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第7期1865-1872,共8页
将似然关系模型在描述和推理多属性类之间关系及其不确定性知识方面的优势用于预测软件缺陷,提出了航天软件缺陷预测模型PRM_METHOD。首先,提出了基于软件测试的软件缺陷分类方法,以软件缺陷类关系为例分析了似然关系模型用于航天软件...
将似然关系模型在描述和推理多属性类之间关系及其不确定性知识方面的优势用于预测软件缺陷,提出了航天软件缺陷预测模型PRM_METHOD。首先,提出了基于软件测试的软件缺陷分类方法,以软件缺陷类关系为例分析了似然关系模型用于航天软件缺陷预测的理论依据;然后,在对人员能力、缺陷数量特征等数据进行定义和泛化等预处理的基础上,描述了提出的预测模型PRM_METHOD,详细阐述其结构、学习过程以及预测过程,并针对数据集的分类操作提出了基于弥合数据缝隙的k-均值聚类方法。最后,以某航天项目软件为例验证了模型PRM_METHOD的实现过程,并以实际测试工作中产生的历史数据作为训练集和验证集进行实验验证。验证结果显示,验证集的记录与预测结果的平均绝对偏差均值为0.086 8,即模型的预测精度为0.913 2,表明该模型对关联关系较为复杂的航天软件缺陷有较好的预测精度。
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关键词
软件缺陷预测
似然关系模型
缺陷分类
聚类分析
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职称材料
题名
结合似然关系模型和用户等级的协同过滤推荐算法
被引量：
21
1
作者
高滢
齐红
刘杰
刘大有
机构
吉林大学计算机科学与技术学院
吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2008年第9期1463-1469,共7页
基金
国家自然科学基金重大项目(60496321)
国家自然科学基金项目(60573073
+4 种基金
60773099)
国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(2006AA10Z245
2006AA10A309)
吉林省科技发展计划基金项目(20030523)
欧盟项目(TH/Asia Link/010(111084))~~
文摘
针对传统协同过滤推荐算法的稀疏性、扩展性问题,提出了结合似然关系模型和用户等级的协同过滤推荐算法.首先,定义了用户等级函数,采用基于用户等级的协同过滤方法,在不影响推荐质量的前提下有效提高了推荐效率,从而解决扩展性问题;然后,将其与似然关系模型相结合,使之能够综合利用用户信息、项目信息、用户对项目的评分数据,对不同用户给出不同的推荐策略,从而解决稀疏性问题,提高推荐质量.在MovieLens数据集上的实验结果表明,该算法比单纯使用基于似然关系模型或传统协同过滤技术的推荐算法,不仅推荐质量有所提高,推荐速度比传统协同过滤算法明显加快.
关键词
推荐算法
协同过滤
似然关系模型
用户等级
平均绝对偏差
Keywords
recommendation algorithm
collaborative filtering
probabilistic relational model
user grade
mean absolute error （MAE）
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
似然关系模型在航天软件缺陷预测中的应用
被引量：
3
2
作者
陈媛
沈湘衡
王安邦
宋元章
机构
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第7期1865-1872,共8页
基金
国家863高技术研究发展计划资助项目(No.2011AA7031024G)
文摘
将似然关系模型在描述和推理多属性类之间关系及其不确定性知识方面的优势用于预测软件缺陷,提出了航天软件缺陷预测模型PRM_METHOD。首先,提出了基于软件测试的软件缺陷分类方法,以软件缺陷类关系为例分析了似然关系模型用于航天软件缺陷预测的理论依据;然后,在对人员能力、缺陷数量特征等数据进行定义和泛化等预处理的基础上,描述了提出的预测模型PRM_METHOD,详细阐述其结构、学习过程以及预测过程,并针对数据集的分类操作提出了基于弥合数据缝隙的k-均值聚类方法。最后,以某航天项目软件为例验证了模型PRM_METHOD的实现过程,并以实际测试工作中产生的历史数据作为训练集和验证集进行实验验证。验证结果显示,验证集的记录与预测结果的平均绝对偏差均值为0.086 8,即模型的预测精度为0.913 2,表明该模型对关联关系较为复杂的航天软件缺陷有较好的预测精度。
关键词
软件缺陷预测
似然关系模型
缺陷分类
聚类分析
Keywords
software defect prediction
probabilistic relational model
defect classification
clustering analysis
分类号
TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合似然关系模型和用户等级的协同过滤推荐算法
高滢
齐红
刘杰
刘大有
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2008
21
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
似然关系模型在航天软件缺陷预测中的应用
陈媛
沈湘衡
王安邦
宋元章
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
3
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职称材料
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参考文献
引证文献
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