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个性化患者偏好预测器的应用困境及化解路径
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作者 朱孑然 林志彬 《中国医学伦理学》 北大核心 2025年第5期574-581,共8页
2024年个性化患者偏好预测器引发了广泛讨论。其主要是将机器学习与微调的大语言模型相融合,通过对患者个性化样本数据的训练和分析来提取患者的医疗偏好,以实现更好地治疗。结合当前的研究状况,指出其应用困境:即由归纳推理和类比推理... 2024年个性化患者偏好预测器引发了广泛讨论。其主要是将机器学习与微调的大语言模型相融合,通过对患者个性化样本数据的训练和分析来提取患者的医疗偏好,以实现更好地治疗。结合当前的研究状况,指出其应用困境:即由归纳推理和类比推理的风险性,引发其在精确预测、过程解释及功能评价方面的技术困境,最终导致主体自主性消减的伦理困境。明确其化解路径:即引入实质归纳理论和实质类比理论以保证样本数据的有效性;实施技术融合、视角转变及评价体系建设以提升预测的精确性;明确人类主体地位优先以保障患者的主体自主性。据此说明个性化患者偏好预测器具有重要的社会价值和实践意义。 展开更多
关键词 人工智能技术 个性化患者 偏好预测 患者自主
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面向产品设计改进的顾客偏好分析与预测 被引量:4
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作者 王克勤 王志义 +1 位作者 李靖 同淑荣 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1989-2004,共16页
针对顾客产品偏好快速变化对企业分析和预测顾客偏好能力的要求,提出一种面向产品改进的顾客偏好分析与预测方法,首先构建长短期记忆网络模型,预测产品设计迭代期间的情感值和重要度,并计算预测准确度;然后通过基于产品特征情感变化模... 针对顾客产品偏好快速变化对企业分析和预测顾客偏好能力的要求,提出一种面向产品改进的顾客偏好分析与预测方法,首先构建长短期记忆网络模型,预测产品设计迭代期间的情感值和重要度,并计算预测准确度;然后通过基于产品特征情感变化模式的产品设计改进模型判断各个特征的变化模式,明确待改进的产品特征及改进优先级;最后以DJI Mini 2无人机的在线评论为例验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 在线评论 产品设计改进 顾客偏好 偏好预测
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利用混合Plackett-Luce模型的不完整序数偏好预测
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作者 郑升旻 付晓东 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第10期3105-3113,共9页
聚合不同用户的偏好时,基于序数偏好可以解决不同用户评价准则不一致问题。但用户因为候选项目过多、沟通成本高等原因不能提供完整序数偏好,影响了在线服务信誉度量、群体决策等场景中聚合结果的可靠性和准确性,而现有的预测方法未充... 聚合不同用户的偏好时,基于序数偏好可以解决不同用户评价准则不一致问题。但用户因为候选项目过多、沟通成本高等原因不能提供完整序数偏好,影响了在线服务信誉度量、群体决策等场景中聚合结果的可靠性和准确性,而现有的预测方法未充分考虑用户群体偏好分布的多样性。针对这一问题,提出一种利用混合Plackett-Luce(PL)模型的不完整序数偏好预测(MixPLPP)方法。首先基于用户现有偏好采样完整拓展排序,其次使用采样的完整排序学习混合PL模型,再次设计基于后验概率最大化的模型选择策略为用户选择模型,最后利用所选模型预测用户完整偏好。在公开数据集Movielens上的实验结果表明,所提方法的预测准确率和Kendall秩相关系数(Kendall CC),相较于向量相似度排序(VSRank)算法提升了5.0%和9.2%;相较于基于确定性的偏好补全(CPC)提升了1.5%和3.5%;相较于BayesMallows-4提升了0.9%和2.2%。实验结果验证了所提方法具有良好的预测能力,在多个数据集上的预测效果都更好。 展开更多
关键词 不完整序数偏好 偏好预测 成对比较 排序模型 混合Plackett-Luce模型
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针对老年社区文化设施设计的色彩偏好预测研究 被引量:7
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作者 陈永超 杨爱慧 +1 位作者 吴丹 王宁 《包装工程》 CAS 北大核心 2018年第4期49-53,共5页
目的针对老年人,提出色彩偏好值的预测方法。方法根据样本数据,运用回归分析法,得出年度变量与色彩偏好均值的函数关系,由预测时间变量得出预测色彩偏好均值;采用区间估计法,得出预测色彩偏好均值区间。结果基于180位老年人连续6年的调... 目的针对老年人,提出色彩偏好值的预测方法。方法根据样本数据,运用回归分析法,得出年度变量与色彩偏好均值的函数关系,由预测时间变量得出预测色彩偏好均值;采用区间估计法,得出预测色彩偏好均值区间。结果基于180位老年人连续6年的调研样本,得出2018年老年人色彩的偏好均值区间,并应用于社区文化设施的色彩搭配设计。结论样本均值回归分析与区间估计法,能够解决大样本数据的区间预测问题,适用于色彩趋势预测与配色设计。 展开更多
关键词 老年 社区文化设施 回归分析 区间估计 色彩偏好预测
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基于机器学习的商品特性表征和客户偏好预测 被引量:1
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作者 王辉 李昌刚 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第9期158-166,共9页
为分析预测电商企业客户的购买偏好及其对应的商品特性表征,结合K-means与PCA来生成相对应且可解释的商品与客户集群,并将原始数据转换为可用于偏好预测分类器训练的数据。在此基础之上,进一步提出使用Stacking集成学习方法,提高预测准... 为分析预测电商企业客户的购买偏好及其对应的商品特性表征,结合K-means与PCA来生成相对应且可解释的商品与客户集群,并将原始数据转换为可用于偏好预测分类器训练的数据。在此基础之上,进一步提出使用Stacking集成学习方法,提高预测准确性与模型泛化能力。研究以某公司的真实客户购买数据来验证所提方法的有效性,实验结果表明,基于购买数据正确地生成了5类商品聚类簇与11类客户聚类簇,并且提高了预测精度,以81.37%的准确率预测出了客户的偏好类别。 展开更多
关键词 客户偏好预测 商品聚类 K-MEANS PCA STACKING
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一种基于信任度和链接预测方法的移动用户偏好预测方法 被引量:4
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作者 耿华 孟祥武 史艳翠 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期2972-2977,共6页
随着移动互联网的发展,人们也对移动互联网的个性化服务提出了更高的要求。为了获取更准确的移动用户偏好以满足个性化服务的要求,该文通过分析移动用户行为,提出一种基于信任度和链接预测的移动用户偏好预测方法。该方法首先通过分析... 随着移动互联网的发展,人们也对移动互联网的个性化服务提出了更高的要求。为了获取更准确的移动用户偏好以满足个性化服务的要求,该文通过分析移动用户行为,提出一种基于信任度和链接预测的移动用户偏好预测方法。该方法首先通过分析移动用户通信行为,提出一种计算移动用户信任度的方法;然后根据得到的移动用户信任度和移动用户评分相似度选取移动用户的近似邻居;通过链接预测方法计算移动用户和移动网络服务之间的相关度,并根据相关度确定需要预测的移动网络服务集合;最后通过该方法对移动用户偏好进行预测。实验结果表明,该方法的预测精确度优于传统的协同过滤技术,在一定程度上解决了稀疏性问题。 展开更多
关键词 移动通信网 信任度 偏好预测 协同过滤
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基于用户偏好预测的无人机部署和缓存策略 被引量:11
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作者 任佳智 田辉 +3 位作者 范绍帅 林远卓 聂高峰 李继龙 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期1-13,共13页
针对蜂窝网络中的缓存问题,考虑用户内容请求的空间异构性及时间波动性,提出了一种基于单个用户内容偏好预测的蜂窝网中无人机位置部署及缓存内容部署方案。首先基于用户的历史上下文信息,利用文件相似性及用户相似性来预测每个用户的... 针对蜂窝网络中的缓存问题,考虑用户内容请求的空间异构性及时间波动性,提出了一种基于单个用户内容偏好预测的蜂窝网中无人机位置部署及缓存内容部署方案。首先基于用户的历史上下文信息,利用文件相似性及用户相似性来预测每个用户的内容偏好特性,并使用一种基于线性回归的方法来预测用户未来发起内容请求时的位置和时间;然后根据预测的地理位置、请求时间和内容偏好,分别利用基于自组织映射神经网络(SOM)的聚类算法和基于凝聚嵌套(AGNES)的分簇算法设计无人机的部署位置,并根据相应的无人机位置设计内容部署方案。仿真结果表明,所提算法在缓存命中率和时延性能上均优于对比算法。对真实数据集的分析结果表明,不同的用户特征对内容偏好影响权重不等,因此需要对不同的用户特征赋予合理的权值。 展开更多
关键词 边缘缓存 无人机 用户偏好预测 相似性
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大数据下智能手机用户行为特征与选择偏好预测 被引量:6
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作者 程豪 吕晓玲 +1 位作者 范超 赵昱 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第2期73-77,共5页
为了避免敏感信息对用户行为特征研究的局限,响应手机智能化脚步,文章提出以APP应用程序为标识的分析思路,借助决策树和其他七个分类模型,刻画用户行为特征,完成选择偏好预测。研究表明,决策树建立手机属性与APP应用程序间的关系,发现... 为了避免敏感信息对用户行为特征研究的局限,响应手机智能化脚步,文章提出以APP应用程序为标识的分析思路,借助决策树和其他七个分类模型,刻画用户行为特征,完成选择偏好预测。研究表明,决策树建立手机属性与APP应用程序间的关系,发现不同类型的手机用户行为特征规律。经过对比研究不同手机类型APP选择偏好的分类准确性,选择预测效果最佳模型——随机森林和Bagging,为智能手机由研发阶段投入市场环节提供方法学依据。 展开更多
关键词 智能手机 APP应用程序 用户行为特征 选择偏好预测
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基于工人长短期时空偏好的众包任务分配 被引量:3
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作者 王府鑫 王宁 曾奇雄 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期4710-4728,共19页
近年来,随着移动设备的计算能力和感知能力的提高,基于位置信息的时空众包应运而生,任务分配效果的提升面临许多挑战,其中之一便是如何给工人分配他们真正感兴趣的任务.现有的研究方法只关注工人的时间偏好而忽略了空间因素对偏好的影响... 近年来,随着移动设备的计算能力和感知能力的提高,基于位置信息的时空众包应运而生,任务分配效果的提升面临许多挑战,其中之一便是如何给工人分配他们真正感兴趣的任务.现有的研究方法只关注工人的时间偏好而忽略了空间因素对偏好的影响,仅关注长期偏好却忽略了短期偏好,同时面临历史数据稀疏导致的预测不准的问题.研究基于长短期时空偏好的任务分配问题,从长期和短期两个角度以及时间和空间两个维度全面考虑工人的偏好,进行时空众包任务分配,提高任务的成功分配率和完成效率.为提升时空偏好预测的准确性,提出分片填充的张量分解算法(SICTD)减小偏好张量的空缺值占比,提出时空约束下的ST-HITS算法,综合考虑工人短期活跃范围,计算短期时空偏好.为了在众包任务分配中最大化任务总收益和工人偏好,设计基于时空偏好的贪心与Kuhn-Munkres(KM)算法,优化任务分配的结果.在真实数据集上的大量实验结果表明,提出的分片填补张量分解算法对时间和空间偏好的RMSE预测误差较基线算法分别下降22.55%和24.17%;在任务分配方面,提出的基于偏好的KM算法表现出色,对比基线算法,在工人总收益和工人完成任务平均偏好值上分别提升40.86%和22.40%. 展开更多
关键词 时空众包 任务分配 张量分解 偏好预测
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招股书净利润预测误差与初始收益率关系——1993~2009年我国A股IPO市场的证据 被引量:2
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作者 姚绍真 王新宇 +1 位作者 王元地 宋学锋 《系统管理学报》 CSSCI 2012年第2期230-238,251,共10页
从投资者和IPO公司对净利润预测误差的预期判断差异视角,分析了净利润预测误差和首日初始收益率的相关性;基于分位数回归方法检验1993~2009年我国A股IPO样本净利润预测偏好、误差与首日初始收益率之间的决定关系,实证发现:年度平均预... 从投资者和IPO公司对净利润预测误差的预期判断差异视角,分析了净利润预测误差和首日初始收益率的相关性;基于分位数回归方法检验1993~2009年我国A股IPO样本净利润预测偏好、误差与首日初始收益率之间的决定关系,实证发现:年度平均预测偏好表明,IPO公司能适应期间发生的重大金融事件,预测精度呈上升趋势;预测误差越大的公司,公司规模和预测期对预测误差的正向作用越强;公司规模越大、预测期越短,则IPO公司比随机游走和增长模型的预测能力越强;累计投标询价方式下,IPO公司和投资者对净利润预测误差的判断倾向于分歧;当IPO公司净利润预测悲观时,固定价格方式下,投资者会出现预测分歧;而相对市盈率定价方式下,投资者倾向于做出一致的预测判断。 展开更多
关键词 净利润预测 预测偏好 首日初始收益率 分位数回归
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考虑众包工人时空行为偏好的top-k任务推荐模型 被引量:1
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作者 孟祥福 谢晶 张峰 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第5期974-980,共7页
如何为面对繁多任务的工人推选出与之偏好密切相关的任务是当前时空众包领域的研究热点,针对已有任务推荐方法大多只关注工人与任务的静态信息匹配,却忽略了工人选择偏好的动态变化,本文提出了考虑众包工人时空行为偏好的top-k任务推荐... 如何为面对繁多任务的工人推选出与之偏好密切相关的任务是当前时空众包领域的研究热点,针对已有任务推荐方法大多只关注工人与任务的静态信息匹配,却忽略了工人选择偏好的动态变化,本文提出了考虑众包工人时空行为偏好的top-k任务推荐模型.首先采用时空转移矩阵聚合工人与任务的历史映射信息,然后通过空间注意力机制来增强序列信息的表征能力,再将其纳入到时空循环网络中挖掘工人局部和全局性的移动偏好,进而预测工人的意图动向.最后构建worker-tasks亲和力相关度分数并形成概率个性化任务推荐池,评估工人与他们即将到达区域内任务之间的关联关系,帮助工人快速选择和定位所需任务.实验结果表明,本文所提方法相较于对比模型具有更好的任务推荐效果. 展开更多
关键词 时空众包 任务推荐 移动偏好预测 时空循环神经网络 注意力机制
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基于偏好融合的群组推荐研究 被引量:3
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作者 汪祥舜 郑孝遥 +2 位作者 朱德义 章玥 孙丽萍 《南京信息工程大学学报(自然科学版)》 CAS 2019年第5期601-608,I0017,I0018,共10页
传统的推荐系统主要针对单个用户,但随着社会和电子商务的快速发展,人们越来越多地以多个用户的形式一起参与活动,而群组推荐旨在为多个用户组成的群组提供服务,已成为当前研究的热点之一.针对目前群组推荐准确率低,群组成员之间偏好冲... 传统的推荐系统主要针对单个用户,但随着社会和电子商务的快速发展,人们越来越多地以多个用户的形式一起参与活动,而群组推荐旨在为多个用户组成的群组提供服务,已成为当前研究的热点之一.针对目前群组推荐准确率低,群组成员之间偏好冲突难以融合的问题,本文提出了一种新的共识模型策略,融合了群组领袖影响因子和项目热度影响因子,基于K近邻为目标群组寻找邻居群组,借鉴邻居群组的偏好,设计了基于偏好融合的群组推荐算法.在MovieLens数据集上的实验结果表明,本文所提的融合策略较传统的偏好融合策略有着更优越的表现,推荐准确率(nDCG)的总体平均性能约提高13%,推荐列表多样性指标的总体平均性能约提高10%. 展开更多
关键词 群组推荐 推荐系统 偏好融合 协同过滤 数据挖掘 偏好预测
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移动通信网中基于用户社会化关系挖掘的协同过滤算法 被引量:26
13
作者 黄武汉 孟祥武 王立才 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第12期3002-3007,共6页
该文面对移动通信网中个性化服务推荐问题,结合社会化网络分析方法提出一种基于移动用户社会化关系挖掘的协同过滤算法。利用移动通信网中所形成社会化网络,预测潜在的社会化网络关系,并按关系紧密程度找到相似用户;然后结合基于用户评... 该文面对移动通信网中个性化服务推荐问题,结合社会化网络分析方法提出一种基于移动用户社会化关系挖掘的协同过滤算法。利用移动通信网中所形成社会化网络,预测潜在的社会化网络关系,并按关系紧密程度找到相似用户;然后结合基于用户评分相似度计算发现的最近邻用户,找到最相似的用户集合,进行移动用户偏好预测和推荐,有效地缓解数据稀疏性。仿真数据集和公开数据集实验表明了该算法在预测移动用户偏好和提高推荐精确度方面的可行性和有效性。 展开更多
关键词 移动通信网 移动社会化网络 偏好预测 协同过滤
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LBSN中利用深度学习的POI推荐方法 被引量:3
14
作者 刘旸 吴安波 李慧斌 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第10期2926-2934,共9页
提出一种基于位置的社交网络(LBSN)中利用深度学习的POI推荐方法。设计LBSN异构图,即UP2Vec模型,整合地理签到信息、用户社会关系和时间信息等语境。提出偏好增强谱聚类(PSC)算法,通过分析用户的各种语境信息获得多个维度的数据空间特征... 提出一种基于位置的社交网络(LBSN)中利用深度学习的POI推荐方法。设计LBSN异构图,即UP2Vec模型,整合地理签到信息、用户社会关系和时间信息等语境。提出偏好增强谱聚类(PSC)算法,通过分析用户的各种语境信息获得多个维度的数据空间特征,使用谱聚类划分用户群体。利用谱嵌入增强的神经网络深度挖掘用户与POI之间的非线性关联,实现POI的高质量推荐。实验结果表明,所提方法性能优于对比方法,推荐准确率超过90%。 展开更多
关键词 POI推荐 基于位置的社交网络 深度学习 偏好增强谱聚类算法 UP2Vec模型 谱嵌入增强的神经网络 偏好预测
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基于社交内容的潜在影响力传播模型 被引量:13
15
作者 王祯骏 王树徽 +1 位作者 张维刚 黄庆明 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期1528-1540,共13页
随着社交网络服务的快速发展及增长,理解网络用户之间潜在的影响力的传播过程,能够帮助用户更好地理解网络结构的动态演化,以及不同的信息对于人与人之间社会关系的影响作用.现有的影响力传播相关的研究工作主要集中在给定静态社交网络... 随着社交网络服务的快速发展及增长,理解网络用户之间潜在的影响力的传播过程,能够帮助用户更好地理解网络结构的动态演化,以及不同的信息对于人与人之间社会关系的影响作用.现有的影响力传播相关的研究工作主要集中在给定静态社交网络结构,分析用户之间的影响力传播,找出最具有影响力的用户子集.然而大部分已有工作都忽略了社交网络中的内容信息,即用户之间的影响力作用是与用户产生内容紧密相关的.该文提出了一种融合内容信息和社交网络动态时间特性的潜在影响力传播模型InfoIBP(Influence propagation on Indian Buffet Process).网络中有影响力的用户被看作是一种潜在的特征,可通过不同采样算法和数值逼近求解出来.而对于网络动态时间特性,借助于隐马尔可夫模型来建模不同时间步上的影响力传播过程.在数据集DBLP和Digg上的一系列链接预测、偏好预测和运行时间评测等实验,证明了所提InfoIBP模型能够更准确地建模潜在的影响力传播过程,更有效地挖掘出社交网络中的有影响力用户及更全面地描述网络的动态时间特性,并能对未来的观测数据做出相对精准的预测. 展开更多
关键词 社交内容 影响力传播 潜在特征模型 非参数贝叶斯 链接预测 偏好预测 社交媒体 社交网络
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雾无线接入网中基于Q-learning的协作式内容缓存策略 被引量:3
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作者 张欢 江帆 孙长印 《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第7期1316-1323,共8页
为了提高雾无线接入网(Fog-Radio Access Networks,F-RAN)的边缘缓存效率,提出一种基于用户偏好预测和内容流行度预测的协作式内容缓存策略。首先,利用主题模型中隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)模型动态地预测用户... 为了提高雾无线接入网(Fog-Radio Access Networks,F-RAN)的边缘缓存效率,提出一种基于用户偏好预测和内容流行度预测的协作式内容缓存策略。首先,利用主题模型中隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)模型动态地预测用户偏好;其次,利用网络中不同设备之间的拓扑关系和已预测的用户偏好以在线的方式预测内容流行度的变化,并且结合基站之间的相关度,以减少缓存内容文件的重复率;最后,以最大化缓存命中率为目标,利用强化学习中的Q-learning算法获得了最优的内容缓存策略。仿真结果表明,与其他内容缓存策略相比,该内容缓存策略能有效的提高缓存命中率。 展开更多
关键词 雾无线接入网 用户偏好预测 内容流行度预测 内容缓存
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