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一种上下文感知的E-commerce评级大数据赋权方法
1
作者
齐连永
窦万春
周毓明
《上海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期36-44,共9页
电子商务(E-commerce)的飞速发展,产生了大量针对商品的在线评级数据,通过分析评级数据,用户可以对商品的质量进行评估.然而,评级数据的海量性和差异性使得用户难以快速而准确地评估商品的质量.鉴于此,提出一种基于E-commerce评级的上...
电子商务(E-commerce)的飞速发展,产生了大量针对商品的在线评级数据,通过分析评级数据,用户可以对商品的质量进行评估.然而,评级数据的海量性和差异性使得用户难以快速而准确地评估商品的质量.鉴于此,提出一种基于E-commerce评级的上下文感知赋权方法(context-aware weighting approach,CWA),以选出少数"重要"的评级数据并抛弃大多数"不重要"的评级数据,从而确保商品质量评估的快速性和准确性.最后,通过一组实验验证了CWA的有效性.
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关键词
E-COMMERCE
用户评级
大数据
赋权
上下文
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职称材料
面向稀疏数据的协同过滤算法相似度
被引量：
5
2
作者
赵文涛
冯婷婷
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第6期1728-1734,共7页
针对数据稀疏加剧导致传统相似度模型的推荐准确性低的问题,提出一种混合的协同过滤相似度模型。引入Jensen-Shannon(JS)散度作为基函数,利用全局评级概率分布衡量用户间评级偏好相似度。定义融合评级值的结构型相似度作为权重因子,针...
针对数据稀疏加剧导致传统相似度模型的推荐准确性低的问题,提出一种混合的协同过滤相似度模型。引入Jensen-Shannon(JS)散度作为基函数,利用全局评级概率分布衡量用户间评级偏好相似度。定义融合评级值的结构型相似度作为权重因子,针对用户的共同评级项目设计差异化的相似度计算方式,提高相似用户的区分度,得到基于相对区间跨度的相似度。在不同稀疏度数据集上与7种具有代表性的相似度方法进行对比实验,其结果表明了所提方法在预测和推荐准确性指标上均有良好性能。
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关键词
稀疏数据
协同过滤
相似度
散度
用户评级
偏好
全局结构
相对区间跨度
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职称材料
基于局部差分隐私的增强矩阵分解推荐算法
被引量：
1
3
作者
孟小燕
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第7期2070-2079,共10页
为增强隐私保护能力以及推荐干扰鲁棒性,有效减少通信成本,提出一种基于局部差分隐私的增强矩阵分解推荐算法。提出用于矩阵分解的局部差分隐私梯度下降算法,同时保护用户项目和评级;通过随机过程的维度还原技术减少由于大量项目而产生...
为增强隐私保护能力以及推荐干扰鲁棒性,有效减少通信成本,提出一种基于局部差分隐私的增强矩阵分解推荐算法。提出用于矩阵分解的局部差分隐私梯度下降算法,同时保护用户项目和评级;通过随机过程的维度还原技术减少由于大量项目而产生的大扰动误差,通过稳定噪声半径减少由于迭代而产生的误差;引入一个因子,通过数据集稳定扰动梯度。通过两个数据集验证了提出方法的有效性。
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关键词
推荐算法
差分隐私
矩阵分解
梯度下降
隐私保护
扰动梯度
用户评级
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职称材料
题名
一种上下文感知的E-commerce评级大数据赋权方法
1
作者
齐连永
窦万春
周毓明
机构
南京大学计算机科学与技术系
曲阜师范大学信息科学与工程学院
出处
《上海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期36-44,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61402258)
江苏省重点研发计划资助项目(BE2015154)
+2 种基金
国家电网公司科技资助项目
中国博士后科学基金资助项目(2015M571739)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20130014)
文摘
电子商务(E-commerce)的飞速发展,产生了大量针对商品的在线评级数据,通过分析评级数据,用户可以对商品的质量进行评估.然而,评级数据的海量性和差异性使得用户难以快速而准确地评估商品的质量.鉴于此,提出一种基于E-commerce评级的上下文感知赋权方法(context-aware weighting approach,CWA),以选出少数"重要"的评级数据并抛弃大多数"不重要"的评级数据,从而确保商品质量评估的快速性和准确性.最后,通过一组实验验证了CWA的有效性.
关键词
E-COMMERCE
用户评级
大数据
赋权
上下文
Keywords
E-commerce
user rating
big data
weighting
context
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
面向稀疏数据的协同过滤算法相似度
被引量：
5
2
作者
赵文涛
冯婷婷
机构
河南理工大学软件学院
河南理工大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第6期1728-1734,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61503124)
河南省科技厅科技攻关基金项目(182102310935)。
文摘
针对数据稀疏加剧导致传统相似度模型的推荐准确性低的问题,提出一种混合的协同过滤相似度模型。引入Jensen-Shannon(JS)散度作为基函数,利用全局评级概率分布衡量用户间评级偏好相似度。定义融合评级值的结构型相似度作为权重因子,针对用户的共同评级项目设计差异化的相似度计算方式,提高相似用户的区分度,得到基于相对区间跨度的相似度。在不同稀疏度数据集上与7种具有代表性的相似度方法进行对比实验,其结果表明了所提方法在预测和推荐准确性指标上均有良好性能。
关键词
稀疏数据
协同过滤
相似度
散度
用户评级
偏好
全局结构
相对区间跨度
Keywords
sparse data
collaborative filtering
similarity
divergence
user rating preferences
global structure
relative interval span
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于局部差分隐私的增强矩阵分解推荐算法
被引量：
1
3
作者
孟小燕
机构
内蒙古师范大学青年政治学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第7期2070-2079,共10页
基金
国家重点研发计划重点专项基金项目(2017YFB1402101)
内蒙古自治区自然科学基金项目(2020MS06030)
内蒙古自治区关键技术应用研究基金项目(2019GG147)。
文摘
为增强隐私保护能力以及推荐干扰鲁棒性,有效减少通信成本,提出一种基于局部差分隐私的增强矩阵分解推荐算法。提出用于矩阵分解的局部差分隐私梯度下降算法,同时保护用户项目和评级;通过随机过程的维度还原技术减少由于大量项目而产生的大扰动误差,通过稳定噪声半径减少由于迭代而产生的误差;引入一个因子,通过数据集稳定扰动梯度。通过两个数据集验证了提出方法的有效性。
关键词
推荐算法
差分隐私
矩阵分解
梯度下降
隐私保护
扰动梯度
用户评级
Keywords
recommendation algorithm
differential privacy
matrix decomposition
gradient descent
privacy protection
disturbance gradient
user rating
分类号
TP311.13 [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
一种上下文感知的E-commerce评级大数据赋权方法
齐连永
窦万春
周毓明
《上海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2016
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
面向稀疏数据的协同过滤算法相似度
赵文涛
冯婷婷
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于局部差分隐私的增强矩阵分解推荐算法
孟小燕
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
1
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职称材料
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