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基于外部因素的用户—产品二部分网络结构特性分析 被引量：1
1
作者 胡兆龙 刘建国 邵凤 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第11期3310-3313,共4页
产品的外部因素对用户的群集行为有很大的影响,然而在外部因素的影响下,从理论模型上分析用户的群集行为却往往被忽略,因此从理论模型角度分析了用户产品二部分网络结构特性。综合考虑了外部因素和内在属性,建立了用户选择产品的理论模... 产品的外部因素对用户的群集行为有很大的影响,然而在外部因素的影响下,从理论模型上分析用户的群集行为却往往被忽略,因此从理论模型角度分析了用户产品二部分网络结构特性。综合考虑了外部因素和内在属性,建立了用户选择产品的理论模型,并利用生成函数推导了用户和产品的度分布及投影后用户和产品的度分布。最后,举例分析并进行了数值模拟,发现模拟结果与理论分析结果非常吻合,证明了这种方法对于分析二部分网络结构特性是有效的。 展开更多
关键词 外部因素 内在属性 用户—产品二部分网络 结构特性 数值模拟
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用户—产品二部分网络中用户声誉实证研究 被引量：1
2
作者 刘晓露 贾书伟 《复杂系统与复杂性科学》 EI CSCD 2020年第1期37-44,共8页
用户声誉度量用户评分的准确程度,用户声誉的研究对于保障社会经济和民生的健康发展具有重要意义。在电影网站MovieLens数据上从用户活跃度与记忆性两个角度进行用户声誉的实证研究。根据用户的度分组,发现用户声誉随着用户度的增加而增... 用户声誉度量用户评分的准确程度,用户声誉的研究对于保障社会经济和民生的健康发展具有重要意义。在电影网站MovieLens数据上从用户活跃度与记忆性两个角度进行用户声誉的实证研究。根据用户的度分组,发现用户声誉随着用户度的增加而增加,将数据集按照时间分成36个季度的片段,同样发现随着用户度的增加,用户声誉出现上升的趋势。同时,将数据集按照时间分成9个年度的片段,发现用户的持续存在率逐年减小,提出一种度量指标来衡量用户声誉记忆性,发现5年之内用户声誉排名的肯德尔系数比用户度的肯德尔系数更高,表明用户声誉比用户活跃度更具有记忆性。通过建立随机模型与实证结果进行比较,发现真实数据集上用户声誉与度的关系以及声誉的记忆性与随机模型有显著不同。 展开更多
关键词 用户—产品二部分网络 用户声誉 集群行为分析 声誉的记忆性
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基于协同过滤和网络结构的个性化推荐算法 被引量：12
3
作者 刘兆兴 张宁 李季明 《复杂系统与复杂性科学》 EI CSCD 2011年第2期45-50,共6页
综合了经典的协同过滤算法和基于网络结构的个性化推荐算法。项目同其他所有项目的相似度之和被认为是项目在个性化推荐系统中的初始推荐资源,然后通过二部图的网络结构将这种资源进行重新分配。同时考虑两个项目之间的相互作用关系,提... 综合了经典的协同过滤算法和基于网络结构的个性化推荐算法。项目同其他所有项目的相似度之和被认为是项目在个性化推荐系统中的初始推荐资源,然后通过二部图的网络结构将这种资源进行重新分配。同时考虑两个项目之间的相互作用关系,提出了最终的推荐算法。最后,根据用户未曾收集项目最终所获得的资源进行排序,向用户推荐资源最多的项目。通过考察项目之间相互作用可以发现,推荐系统的算法衡量指标不能同时达到最优。同时为了进一步增强算法的可扩展性,引入了一个度指数来调节算法,这样在实际应用中就可以根据需要,通过调整项目之间的相互作用以及项目自身的度指数,达到最好的用户体验和系统多样性。 展开更多
关键词 协同过滤 用户相似度 项目相似度 用户-项目二部图网络结构 个性化推荐
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基于改进用户兴趣点度量方式的推荐算法研究 被引量：2
4
作者 刘建国 吴蓓蕾 +1 位作者 王超 郭强 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2011年第11期1158-1162,共5页
推荐算法是个性化推荐系统中最为核心的一部分。文本通过给出产品流行性定义，提出了一种改进的用户兴趣点度量方法，进而将用户的兴趣点嵌入到基于物质扩散原理的推荐算法中。新算法引入参数口度量产品的推荐权重与用户兴趣点之间的关... 推荐算法是个性化推荐系统中最为核心的一部分。文本通过给出产品流行性定义，提出了一种改进的用户兴趣点度量方法，进而将用户的兴趣点嵌入到基于物质扩散原理的推荐算法中。新算法引入参数口度量产品的推荐权重与用户兴趣点之间的关系。MovieLens数据集上的数值结果表明新的用户兴趣点定义方法可以同时改进推荐算法的准确度和推荐列表多样性，当采用60％的数据作为训练集时，多样性可以提高13．15％。进一步的结果表明当训练集很稀疏的时候，应当赋予与用户兴趣点不同的产品更高的推荐能力，随着稀疏度增加，赋予与用户兴趣点相近的产品更多推荐能力可以大幅度提高算法的表现。 展开更多
关键词 推荐算法 用户兴趣点 物质扩散 二部分网络
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一种基于图卷积神经网络的在线课程推荐系统 被引量：4
5
作者 袁东维 凤飞龙 《现代电子技术》 2023年第18期66-70,共5页
由于在线课程学习不受时间和地点限制,越来越受到广大求学者的青睐,但各大在线教育平台推出的在线课程数量较多,使得用户难以选择。课程推荐是解决“信息过载”的重要手段,然而现有的课程推荐模型对用户和课程隐式交互数据挖掘不足,为此... 由于在线课程学习不受时间和地点限制,越来越受到广大求学者的青睐,但各大在线教育平台推出的在线课程数量较多,使得用户难以选择。课程推荐是解决“信息过载”的重要手段,然而现有的课程推荐模型对用户和课程隐式交互数据挖掘不足,为此,文中提出一种基于图卷积神经网络的在线课程推荐系统。首先利用用户和课程的多种交互行为分类构建用户-课程二部图;然后将课程知识信息融入用户-课程二部图,利用图卷积神经网络高阶连通性递归地在图上传播嵌入信息,深入挖掘“用户-课程-知识”的关联关系,并设计高效的在线课程推荐系统,迅速响应用户课程请求;最后选取三种经典的神经网络推荐模型进行对比分析。实验结果表明,所提方法具有较高的推荐准确率。 展开更多
关键词 在线教育 课程推荐 图卷积神经网络 用户-课程二部图 交互行为 推荐准确率
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催化合成3,3,4-三甲基-4-戊烯-2-酮
6
作者 黄奇伟 《湖南师范大学自然科学学报》 EI CAS 北大核心 2005年第1期52-55,共4页
　用无水ZnCl2催化2,3 二甲基 2 丁烯(DMB)与乙酐(即Ac2O)的酰基化反应合成了3,3,4 三甲基 4 戊烯 2 酮TMP).ZnCl2是在室温下对2,3 二甲基 2 丁烯与乙酐酰基化反应的一种有效催化剂.2,3 二甲基 2 丁烯/ZnCl2的适宜摩尔比是1∶0.4.在使... 　用无水ZnCl2催化2,3 二甲基 2 丁烯(DMB)与乙酐(即Ac2O)的酰基化反应合成了3,3,4 三甲基 4 戊烯 2 酮TMP).ZnCl2是在室温下对2,3 二甲基 2 丁烯与乙酐酰基化反应的一种有效催化剂.2,3 二甲基 2 丁烯/ZnCl2的适宜摩尔比是1∶0.4.在使用不同处理条件下得到ZnCl2催化剂的情况下,所得酰化产品TMP的产率几乎相同.当n(DMB)/n(Ac2O)分别为1∶1或1∶2时,发现ZnCl2只能部分溶解于液相中,所得酰化产品的产率较低.DMB过量对该酰基化反应产生负面影响.当用ZnCl2作催化剂时,DMB与乙酐的酰化反应仅需在较低的反应温度(通常为室温)下便可实现,并可获得高产率的酰化产品.反应时间对酰化产品TMP产率的影响取决于催化剂的用量,通常情况下,当使用少量催化剂时,较长的反应时间导致TMP产率提高.已知量的乙酸加入到反应体系中导致DMB酰基化反应的速率明显下降.加料顺序的改变对酰基化反应未见明显影响. 展开更多
关键词 三甲基 催化合成 戊烯 ZNCL2 酰基化反应 2-丁烯 酮 反应时间 催化剂 二甲基 TMP DMB 反应合成 处理条件 部分溶解 反应温度 酰化反应 加料顺序 反应体系 产率 产品 乙酐 摩尔比 室温 液相 乙酸
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一种改进的混合推荐算法 被引量：10
7
作者 宋文君 郭强 刘建国 《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2015年第4期327-331,共5页
基于用户的近期行为能够更好地反映其潜在的兴趣偏好的思想,提出了一种基于有限时间窗口的改进混合推荐算法.在标准数据集Netflix上的实验结果表明,只采用大约31.11%的用户近期历史记录,所得到的推荐结果准确性可以平均提高4.22%,而推... 基于用户的近期行为能够更好地反映其潜在的兴趣偏好的思想,提出了一种基于有限时间窗口的改进混合推荐算法.在标准数据集Netflix上的实验结果表明,只采用大约31.11%的用户近期历史记录,所得到的推荐结果准确性可以平均提高4.22%,而推荐列表多样性可以提高13.74%.另外还发现新提出的算法适用于不同活跃程度的用户,这可以极大地降低大规模数据所引发的计算复杂性问题. 展开更多
关键词 混合推荐算法 时间窗口 用户-产品二部分网络
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基于流行度的非平衡物质扩散推荐算法 被引量：3
8
作者 郭强 宋文君 +3 位作者 胡兆龙 侯磊 张一璐 陈芳娇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第12期3502-3505,共4页
针对产品的异质性没有在推荐算法中得到很好利用的问题,提出一种考虑产品流行度对用户兴趣偏好影响的物质扩散算法。通过模拟物质在用户-产品二部分网络上的扩散过程,并且引入产品流行度的可调参数,对产品流行度的影响进行定量刻画。在... 针对产品的异质性没有在推荐算法中得到很好利用的问题,提出一种考虑产品流行度对用户兴趣偏好影响的物质扩散算法。通过模拟物质在用户-产品二部分网络上的扩散过程,并且引入产品流行度的可调参数,对产品流行度的影响进行定量刻画。在三个真实数据集上进行数值实验结果表明,该算法与经典的物质扩散算法相比,Movie Lens、Netflix和Last.FM数据集上的平均排序打分可以分别提高25.60%、10.96%和1.2%;推荐列表多样性分别提高59.30%、53.07%和8.59%。所提出的非平衡的物质扩散算法所得到的结果更切合实际。 展开更多
关键词 个性化推荐 非平衡物质扩散算法 产品流行度 二部分网络
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考虑负面评价的个性化推荐算法研究 被引量：1
9
作者 苏莹 刘建国 +1 位作者 郭强 田大钢 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2012年第6期17-22,共6页
利用用户的负面评价信息,本文提出了一种新的推荐算法结构。算法首先将用户选择过的产品分为喜欢和不喜欢两类。其次利用用户的喜好信息构建推荐列表,同时利用负面评价信息构建厌恶列表。最后将推荐列表中的厌恶产品进行过滤,精炼推荐... 利用用户的负面评价信息,本文提出了一种新的推荐算法结构。算法首先将用户选择过的产品分为喜欢和不喜欢两类。其次利用用户的喜好信息构建推荐列表,同时利用负面评价信息构建厌恶列表。最后将推荐列表中的厌恶产品进行过滤,精炼推荐列表。Movielens数据上的实验结果显示,当采用90%数据作为训练集时,推荐列表的排序打分可以达到已知算法的最大值0.077,推荐列表的长度为10时,推荐列表的多样性和推荐新信息的能力相对不考虑负面信息的算法分别提高了16.08%和28.83%。同时,算法可以识别出根据喜好信息构建的推荐列表中19.15%的产品是用户不喜欢的。新算法结构不仅是目前已知的准确度和多样性都最高的算法,而且可以极大地降低系统的计算复杂度,节约存储空间。该工作开辟了利用用户负面评价提高推荐效果的新思路。 展开更多
关键词 推荐算法 用户兴趣点 物质扩散 二部分网络
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基于流行度的非平衡热传导推荐算法研究 被引量：1
10
作者 侯磊 胡兆龙 +1 位作者 张博 刘建国 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第11期3235-3237,共3页
互联网时代所产生的海量信息使用户难以找到自己感兴趣的内容,如何进行准确且个性化的信息过滤成为广泛探讨并且亟待解决的问题。从经典的热传导算法出发,考虑产品流行度对用户选择兴趣偏好的影响,提出非平衡热传导推荐算法,并且通过引... 互联网时代所产生的海量信息使用户难以找到自己感兴趣的内容,如何进行准确且个性化的信息过滤成为广泛探讨并且亟待解决的问题。从经典的热传导算法出发,考虑产品流行度对用户选择兴趣偏好的影响,提出非平衡热传导推荐算法,并且通过引入可调参数λ,对产品流行度的影响程度进行控制。结果表明,在最优值λopt时,对于Movie Lens系统,准确率与召回率分别提高了228.2%和228.4%;而对于Amazon系统,准确率与召回率分别提高了162.7%和162.8%。该算法提高了推荐的效果,表明流行度在用户作选择的过程中起到了重要作用。 展开更多
关键词 个性化推荐 非平衡热传导算法 产品流行度 二部分网络
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