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题名结合流行度特征和核密度估计的兴趣点推荐算法
被引量：4
- 1
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作者
司亚利
李峰
宋亚伟
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机构
燕山大学信息科学与工程学院
燕山大学里仁学院
东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016年第11期2416-2420,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61300193
61379116)资助
+1 种基金
河北省自然科学基金项目(F2015501105
F2015203046)资助
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文摘
基于位置社交网络中的兴趣点推荐不仅能够帮助用户有效挖掘新地点,带来新体验,还可以帮助兴趣点商家向用户发送广告,提高商业效益.针对兴趣点推荐中存在的精度低问题,提出一种结合流行度特征和核密度估计的兴趣点推荐算法.首先从位置社交网络大量的签到数据中分别提取兴趣点流行度特征和时间连续性特征,然后提出基于连续时间槽的兴趣点流行度评估方法.在此基础上,采用二维高斯核密度估计设计一个兴趣点推荐算法PKDE,最后在三个大型真实社交网络的签到数据集上进行实验对比和分析.实验表明,与已有同类算法相比,本文提出的兴趣点推荐算法能够有效提高推荐精度和召回率.
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关键词
基于位置社交网络
兴趣点推荐
流行度特征
核密度估计
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Keywords
location-based social networks
point-of-interest recommendation
popularity feature
kernel density estimation
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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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题名一种基于流行度分类特征的托攻击检测算法
被引量：16
- 2
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作者
李文涛
高旻
李华
熊庆宇
文俊浩
凌斌
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机构
信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室
重庆大学计算机学院
重庆大学软件学院
英国朴茨茅次大学工程学院
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第9期1563-1576,共14页
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基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)(2013CB328903)
国家自然科学基金(71102065)
+3 种基金
重庆市基础与前沿研究计划项目(cstc2015jcyj A40049)
中国博士后基金(2012M521680)
中央高校基础研究基金(106112014CDJZR095502
CDJZR12090001)资助~~
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文摘
基于协同过滤的推荐系统容易受到托攻击的危害,如何检测托攻击成为推荐系统可靠性的关键.针对现有托攻击检测手段使用基于评分的分类特征易受混淆技术干扰的局限,本文从用户选择评分项目方式入手,分析由此造成的用户概貌中已评分项目的流行度分布情况的不同,提出用于区分正常用户与虚假用户基于流行度的分类特征,进而得到基于流行度的托攻击检测算法.实验表明该算法在托攻击检测中具有更强的检测性能与抗干扰性.
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关键词
协同过滤
托攻击
项目流行度
幂律分布
基于流行度的分类特征
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Keywords
Collaborative filtering
shilling attack
item popularity
power-law distribution
features based on popularity
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP391.3
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名Web页面流行度模拟器的设计与实现
被引量：2
- 3
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作者
陶永才
石磊
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机构
郑州大学信息工程学院计算机系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005年第6期108-110,共3页
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基金
河南省重大科技攻关项目(编号:0222020600)资助
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文摘
研究Web访问特征是有效进行Web缓存管理的基础。该文使用Zipf第一法则和第二法则建立数学模型,分别模拟Web页面高频区及低频区流行度特征,设计并实现了一个Web日志模拟生成器POPSIM。这种模拟器不仅可以模拟生成Web页面访问日志,而且具有很大的灵活性,为进一步研究Web缓存技术和预取技术提供依据。
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关键词
WEB缓存
齐普夫法则
Web访问特征流行度
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Keywords
Web caching,Zipf's law,Web Access characteristic,popularity
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分类号
TP393.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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