基于近邻模型与概率矩阵分解的高校选课推荐算法 被引量：5

1

作者 陈万志 张爽 +1 位作者 王德建 王星 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第9期976-982,共7页

为研究高校教务信息管理系统中学生自主在线选课的个性化推荐问题,采用基于近邻模型与概率矩阵分解相融合的改进算法.通过衡量学生(选课)之间的相似关系寻找相似学生(选课),再将与学生(选课)相似性最大的邻居集合应用到基于概率矩阵分... 为研究高校教务信息管理系统中学生自主在线选课的个性化推荐问题,采用基于近邻模型与概率矩阵分解相融合的改进算法.通过衡量学生(选课)之间的相似关系寻找相似学生(选课),再将与学生(选课)相似性最大的邻居集合应用到基于概率矩阵分解的协同过滤推荐算法中,最终依据预测评分值和限制条件给出Top-K推荐结果排序.原型系统测试实验结果表明:改进算法更适用于高校选课推荐应用,并能够有效地解决数据稀疏问题. 展开更多

关键词 协同过滤 概率矩阵分解 近邻模型 高校选课 个性化推荐

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基于摩尔近邻模型的二维元胞自动机在图像处理中的应用 被引量：7

2

作者 叶瑞芳 黄春晖 《现代电子技术》 2006年第8期55-57,61,共4页

元胞自动机是一种具有空间、时间和状态离散性的动力学系统。在简单介绍了元胞自动机基本原理的基础上,提出采用二维元胞自动机对图像做边缘检测以及对破坏图像做恢复的算法。通过与传统处理方法的结果比较,表明该算法具有处理速度快、... 元胞自动机是一种具有空间、时间和状态离散性的动力学系统。在简单介绍了元胞自动机基本原理的基础上,提出采用二维元胞自动机对图像做边缘检测以及对破坏图像做恢复的算法。通过与传统处理方法的结果比较,表明该算法具有处理速度快、质量较好、易于硬件集成等优点,是一种新颖实用的图像处理算法。 展开更多

关键词 摩尔近邻模型 二雏元胞自动机 边缘检测 图像恢复

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基于边界矩阵低阶近似和近邻模型的协同过滤算法 被引量：3

3

作者 温占考 易秀双 +2 位作者 田申申 李婕 王兴伟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第12期3472-3476,3486,共6页

为解决矩阵分解应用到协同过滤算法的局限性和准确率等问题,提出基于边界矩阵低阶近似(BMA)和近邻模型的协同过滤算法(BMAN-CF)来提高物品评分预测的准确率。首先,引入BMA的矩阵分解算法,挖掘子矩阵的隐含特征信息,提高近邻集合查找的... 为解决矩阵分解应用到协同过滤算法的局限性和准确率等问题,提出基于边界矩阵低阶近似(BMA)和近邻模型的协同过滤算法(BMAN-CF)来提高物品评分预测的准确率。首先,引入BMA的矩阵分解算法,挖掘子矩阵的隐含特征信息,提高近邻集合查找的准确率;然后,根据传统基于用户和基于物品的协同过滤算法分别预测出目标用户对目标物品的评分,利用平衡因子和控制因子动态平衡两个预测结果,得到目标用户对物品的评分;最后,利用MapReduce计算框架的特点,对数据进行分块,将该算法在Hadoop环境下并行化。实验结果表明,BMAN-CF比其他矩阵分解算法有更高的评分预测准确率,且加速比实验验证了该算法具有较好的可扩展性。 展开更多

关键词 协同过滤 矩阵分解 边界矩阵 近邻模型 HADOOP

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基于高级量测体系和图模型近邻估计的配电网拓扑辨识 被引量：7

4

作者 刘超 王旭东 +2 位作者 苏彦卓 丁一 梁栋 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第5期527-532,共6页

针对目前配电网拓扑辨识方法在量测误差增大时误差率较高的问题,提出一种基于高级量测体系量测的图模型近邻估计的配电网拓扑辨识方法;该方法将相邻时刻高级量测体系的系统电压幅值量测之差视作高斯随机变量,建立由随机变量组成的概率... 针对目前配电网拓扑辨识方法在量测误差增大时误差率较高的问题,提出一种基于高级量测体系量测的图模型近邻估计的配电网拓扑辨识方法;该方法将相邻时刻高级量测体系的系统电压幅值量测之差视作高斯随机变量,建立由随机变量组成的概率图模型的精度矩阵估计模型,采用近邻估计算法求解图模型精度矩阵;根据精度矩阵的稀疏结构,采用生成树算法重建出配电网拓扑,并通过三相不平衡配电网算例和实际用电数据进行有效性验证。算例分析结果表明,该方法能够较好地辨识配电网拓扑结构。 展开更多

关键词 配电网 拓扑辨识 高级量测体系 图模型近邻估计

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通过相似度支持度优化基于K近邻的协同过滤算法 被引量：127

5

作者 罗辛 欧阳元新 +1 位作者 熊璋 袁满 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第8期1437-1445,共9页

个性化推荐系统能基于用户个人兴趣为用户提供定制信息.此类系统通常使用协同过滤技术实现,其中一种广泛使用的经典模型是基于用户评分相似度的k近邻模型.使用k近邻模型需要预先计算出用户或者项目的k个最近邻居,k值过大时会导致计算量... 个性化推荐系统能基于用户个人兴趣为用户提供定制信息.此类系统通常使用协同过滤技术实现,其中一种广泛使用的经典模型是基于用户评分相似度的k近邻模型.使用k近邻模型需要预先计算出用户或者项目的k个最近邻居,k值过大时会导致计算量过大而影响推荐产生的实时性,而k值过小则会导致推荐精度下降.为解决此问题,该文中提出了一种新的最近邻度量——相似度支持度.基于相似度支持度,该文提出了数种能够在保持推荐精度和密度的前提下维持合理规模的k近邻的策略.在真实大规模数据集上的实验结果表明,相比传统算法,该文提出的策略能够在保证推荐精度的前提下大幅降低计算复杂度. 展开更多

关键词 个性化推荐 协同过滤 相似度支持度 K近邻 近邻关系模型

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基于改进K-近邻算法的电视剧点播量预测方法 被引量：1

6

作者 潘栋 杨静 《计算机应用与软件》 2017年第5期241-246,共6页

及时、准确地预测电视剧点播量为商业决策提供很大帮助。传统时间序列预测需要大量历史数据,很难满足及时、准确的预测需求。提出一种基于改进K-近邻算法的电视剧点播量预测方法,改进了K-近邻模型,并融入缩放技术和相关系数,结合百度搜... 及时、准确地预测电视剧点播量为商业决策提供很大帮助。传统时间序列预测需要大量历史数据,很难满足及时、准确的预测需求。提出一种基于改进K-近邻算法的电视剧点播量预测方法,改进了K-近邻模型,并融入缩放技术和相关系数,结合百度搜索数据和点播量序列的相关性,以前一周每天的点播量为特征,预测电视剧后一天的点播量。在PPTV和优酷数据集上进行实验,比用K-近邻的方法在MAE和MAPE上分别提高了75.5%、95.3%和71.8%、99.3%。 展开更多

关键词 点播系统 电视剧点播量预测 K-近邻模型 搜索数据 缩放技术 相关系数

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基于互邻信息的树型近邻分类方法

7

作者 尹涛 胡新平 +2 位作者 鞠恒荣 黄嘉爽 丁卫平 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期166-173,共8页

为了提升分布不均匀样本的分类性能,该文提出了一种基于互邻信息的树型近邻(Tree-based k近邻,k Tree)分类方法,以此提高k近邻分类的准确率。首先,采用回归模型刻画样本之间的紧密程度,获取每个样本的最优k值,从而获得最优邻居,并采用k ... 为了提升分布不均匀样本的分类性能,该文提出了一种基于互邻信息的树型近邻(Tree-based k近邻,k Tree)分类方法,以此提高k近邻分类的准确率。首先,采用回归模型刻画样本之间的紧密程度,获取每个样本的最优k值,从而获得最优邻居,并采用k Tree提升搜索效率。其次,对于每一个测试样本,基于互邻信息准则,确定其邻域空间,完成k近邻分类。最后,数据集的试验结果表明,该文提出的基于互邻信息的k Tree分类准确率高于传统k近邻分类等其他分类算法。该文提出的方法也为k近邻分类的改进提供了新的方向。 展开更多

关键词 k近邻分类算法 最优邻居 回归模型 树型近邻模型 数据挖掘

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基于近邻传播的认知Ad-hoc网络分簇算法

8

作者 张建照 姚富强 +2 位作者 赵杭生 柳永祥 王凡 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第11期59-61,66,共4页

针对认知Ad-hoc网络中可用信道动态异构和缺乏全网公共信道的特点,提出了一种基于限制消息交互次数的近邻传播模型(Affinity Propagation,AP)的分簇算法。该算法通过网络中相邻节点间的消息交互和更新,在相邻节点最多的信道上以可用信... 针对认知Ad-hoc网络中可用信道动态异构和缺乏全网公共信道的特点,提出了一种基于限制消息交互次数的近邻传播模型(Affinity Propagation,AP)的分簇算法。该算法通过网络中相邻节点间的消息交互和更新,在相邻节点最多的信道上以可用信道最多的节点为簇首建立簇结构。为适应认知Ad-hoc网络环境的变化,降低分簇开销,算法限制AP消息的交互次数,实现了分簇算法的分布式快速收敛。仿真分析表明,算法降低了网络中的簇数目,提高了簇内平均可用信道和公共信道数目,从而为分布式频谱协作提供了高效的网络拓扑环境。 展开更多

关键词 认知Ad-hoc网络 分簇 近邻传播模型 稳健性

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接收函数近邻反演方法的改进和对海拉尔台下地壳速度结构的研究 被引量：4

9

作者 沈旭章 周蕙兰 《中国科学院研究生院学报》 CAS CSCD 2005年第3期322-328,共7页

数值试验结果指出 ,用接收函数反演地壳速度结构时 ,在正演和反演过程中使用不匹配的地壳模型参数化方式 ,将对结果产生不良影响 ;同时发现 ,在处理实际资料时将接收函数归一化 ,可能会丢弃介质信息 .在此基础上 ,改进了接收函数和近邻... 数值试验结果指出 ,用接收函数反演地壳速度结构时 ,在正演和反演过程中使用不匹配的地壳模型参数化方式 ,将对结果产生不良影响 ;同时发现 ,在处理实际资料时将接收函数归一化 ,可能会丢弃介质信息 .在此基础上 ,改进了接收函数和近邻算法反演地壳速度结构的程序 ,并用来反演了海拉尔台下的地壳速度结构 . 展开更多

关键词 接收函数 近邻算法 地壳结构 模型参数化

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基于异态集成学习的飞行目标辅助识别模型 被引量：1

10

作者 刘戎翔 贺筱媛 陶九阳 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2020年第4期141-147,共7页

对飞行目标类型的准确识别是空中作战意图识别的前提和基础。针对当前各类识别模型在训练样本较少时,较难同时获得模型的稳定性和较好的泛化能力且在线学习能力较差的问题,提出了一种基于异态集成学习的飞行目标辅助识别模型,将k近邻学... 对飞行目标类型的准确识别是空中作战意图识别的前提和基础。针对当前各类识别模型在训练样本较少时,较难同时获得模型的稳定性和较好的泛化能力且在线学习能力较差的问题,提出了一种基于异态集成学习的飞行目标辅助识别模型,将k近邻学习模型与BP神经网络模型进行整合,使模型兼具训练稳定性与较好的泛化能力;通过算法设计,模型具有了整体动态更新的能力。基于某作战仿真系统完成飞行目标识别实验,对比了该模型与各类模型的性能表现。实验结果显示所提出的模型识别正确率稳定在90%左右,且在个体学习器的基础上至少提高2%。 展开更多

关键词 飞行器辅助识别 异态集成学习 k近邻学习模型 BP神经网络模型 模型动态更新

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面向城市轨道交通智能运维的数据耦合性与独立一致性研究 被引量：5

11

作者 倪弘韬 胡佳乔 +2 位作者 吴强 李楠 陈君林 《城市轨道交通研究》 北大核心 2024年第5期6-10,共5页

[目的]智能运维背景下,现有算法准确度低,导致虚警率高,因此有必要开展列车运营数据的耦合性分析与独立一致性研究。[方法]从统计和数据驱动的角度对耦合性与独立一致性进行定义;根据加速度绝对值变化率将列车运行状态分为4个阶段:静止... [目的]智能运维背景下,现有算法准确度低,导致虚警率高,因此有必要开展列车运营数据的耦合性分析与独立一致性研究。[方法]从统计和数据驱动的角度对耦合性与独立一致性进行定义;根据加速度绝对值变化率将列车运行状态分为4个阶段:静止、平稳运行、起动加速及制动减速,并分别生成对应数据切片综合分位图、相关系数等方法;对牵引系统、制动系统累计正线运营数据进行分析,量化系统间的耦合关系;通过构建线性回归模型、支持向量机模型、LightGBM模型和K-近邻模型对于数据进行解耦处理,使牵引制动系统数据呈现正态性,相关变量服从独立性与一致性,以满足联合条件概率分布的前置条件。[结果及结论]数据解耦操作能够提升系统间原始数据的独立一致性;从工程实用角度出发,LightGBM模型在实时与离线状态下表现出最优的性能,在所有量化分析中均取得了50%及以上的优化率;采用解耦后的数据,能够在故障样本较少或者缺失的情况下,实现对潜在故障的预警功能,能有效降低智能运维的虚警率,同时提升故障预测的准确性。 展开更多

关键词 轨道交通 智能运维 故障预警 支持向量机 LightGBM模型 K-近邻模型

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基于协作小小区与流行度预测的在线热点视频缓存更新策略 被引量：2

12

作者 张超 李可 范平志 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期2044-2050,共7页

针对无线移动设备数量的指数增长使得异构协作小小区(SBS)将承载大规模的流量负载问题,提出了一种基于协作SBS与流行度预测的在线热点视频缓存更新方案(OVCRP)。首先,分析在线热点视频的流行度在短期内变化情况;然后,构建k近邻模型进行... 针对无线移动设备数量的指数增长使得异构协作小小区(SBS)将承载大规模的流量负载问题,提出了一种基于协作SBS与流行度预测的在线热点视频缓存更新方案(OVCRP)。首先,分析在线热点视频的流行度在短期内变化情况;然后,构建k近邻模型进行在线热点视频流行度的预测;最后,确定在线热点视频的缓存更新位置。为了选择合适的位置存放在线热点视频,以最小化总体传输时延为目标,建立数学模型,设计整数规划优化算法。仿真实验结果显示,与随机缓存(RANDOM)、最近最少使用(LRU)、最不经常使用(LFU)方案相比,OVCRP在平均缓存命中率和平均访问时延方面具有明显的优势,因此减轻了协作SBS的网络负担。 展开更多

关键词 异构网络 在线热点视频 k近邻模型 流行度预测 缓存更新

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煤矿井下WSN自适应更新指纹地图定位算法研究 被引量：2

13

作者 金华明 许凡非 +2 位作者 王巧利 李丹阳 崔丽珍 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第6期1253-1257,共5页

指纹匹配定位算法应用于煤矿井下,避免了测距式定位算法因井下复杂多变的无线信道环境而产生的测距误差.然而,指纹地图无法随井下变化的通信环境而自适应更新,针对这一问题本文首先通过井下作业人员无意识的参与采集RSSI,利用MDS算法定... 指纹匹配定位算法应用于煤矿井下,避免了测距式定位算法因井下复杂多变的无线信道环境而产生的测距误差.然而,指纹地图无法随井下变化的通信环境而自适应更新,针对这一问题本文首先通过井下作业人员无意识的参与采集RSSI,利用MDS算法定位作业人员的行走路径与RSSI构成实时的指纹信息,避免了额外设置校准节点采集指纹信息.其次,利用BP神经网络分区域构建锚节点与参考点间的近邻关系模型以更新指纹地图.最后,通过PSO-BP神经网络定位目标节点,PSO算法扩大了BP神经网络的权阈值搜索范围加速收敛过程,提高定位精度,满足井下定位需求. 展开更多

关键词 煤矿井下 指纹匹配 MDS 近邻关系模型

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基于标签传播半监督学习的电压暂降源识别 被引量：8

14

作者 王世旭 吕干云 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2013年第4期34-38,共5页

针对带标签(类别已知)的电压暂降历史样本数据有限且不易获得的情况,引入基于标签传播半监督学习的电压暂降源识别方法。首先从电压暂降信号中提取了五类暂降信号特征,建立了K-近邻图模型,并实现了图模型上的标签传播。分析了图模型参数... 针对带标签(类别已知)的电压暂降历史样本数据有限且不易获得的情况,引入基于标签传播半监督学习的电压暂降源识别方法。首先从电压暂降信号中提取了五类暂降信号特征,建立了K-近邻图模型,并实现了图模型上的标签传播。分析了图模型参数k、α对标签传播结果的影响,同时与神经网络、最小二乘支持向量机等监督学习算法的识别结果进行了对比。仿真结果表明,在历史数据较少的情况下,标签传播算法比传统监督学习算法具有更高的识别准确率且实时性好。 展开更多

关键词 电压暂降源识别 标签传播 半监督 特征提取 K-近邻图模型

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