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题名基于HMM模型的协同过滤推荐方法
被引量：3
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作者
黄光球
赵永梅
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机构
西安建筑科技大学管理学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第6期1601-1604,共4页
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基金
陕西自然科学基金项目(2007E217)
陕西省教育厅专项基金项目(07JK076)
校基础研究基金项目(JC0719)
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文摘
考虑到用户浏览路径、时间、浏览次数都是影响推荐准确度的重要因素,提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的动态协同过滤推荐方法。该方法首先用HMM模型模拟用户浏览网页时的行为,根据用户浏览网页时的行为建立最近邻集合。由于数据不是简单的用户评分,而是用户浏览网页的路径,这样就解决了数据稀疏问题和最初评价问题。并且使用HMM代替简单的相似模型来度量用户相似性,提高了最近邻推荐的准确性,解决了实时性推荐和数据空间的可扩展的问题。然后,提出了喜好度的概念并给出了计算方法,喜好度概念的加入能为目标用户推荐更适合的商品。最后,结合喜好度给出了基于HMM的协同过滤预测模型。通过对一个实例的研究验证了所提出的算法以及推荐模型的可行性。
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关键词
隐马尔可夫模型
协同过滤推荐
前(后)向评估算法
浏览路径
喜好度
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Keywords
Hidden Markov Model （HMM）
collaborative filtering recommendation
forward （backward） estimation algorithm
browse route
fancy degree
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于BP-HMM的网络入侵检测方法研究
被引量：2
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作者
黄光球
汪晓海
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机构
西安建筑科技大学管理学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第10期131-133,163,共4页
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文摘
提出了基于BP-HMM模型的网络入侵检测方法,给出了该模型的训练和识别方法。由于纯粹的HMM建立的分类器不能兼顾每个模型对其对应目标有很强的识别能力和模型之间差异性的最大化,因此将BP神经网络集成到HMM框架中,用BP网络为HMM提供状态概率输出。通过BP网络的粗分类,克服了HMM的缺陷,提高了系统的分类识别能力。
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关键词
BP-HMM
向量量化
前(后)向评估算法
任意路径方法
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Keywords
Back propagation-hidden Markov model
Vector Quantification
Forward（backward） evaluation algorithm
Any-path method
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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