随着带有GPS定位功能的智能手机越来越普遍,人们喜欢分享他们的地理位置或者通过评论某个地方的商品从而留下用户的足迹,这引发了以共同的兴趣点(POIs)为中心,基于地理位置信息的社交网络研究(location based social network,LBSN).社...随着带有GPS定位功能的智能手机越来越普遍,人们喜欢分享他们的地理位置或者通过评论某个地方的商品从而留下用户的足迹,这引发了以共同的兴趣点(POIs)为中心,基于地理位置信息的社交网络研究(location based social network,LBSN).社交网络中的一类典型应用是推荐系统,而推荐系统中最常见的问题是冷启动,即在用户很少点评商家或分享评论时如何为他推荐感兴趣的商家.为解决冷启动问题,提出了一种在社交网络中基于兴趣圈的社会关系挖掘推荐算法.兴趣圈是由所有访问某一类别商品的用户群及他们之间的社会关系构成的社交联系,不同的用户访问同一类别商品表明他们对此类别具有相似兴趣.该方法在传统矩阵分解模型的基础上考虑不同的兴趣圈上的社会关系,使用的社会关系包括朋友关系(显性关系)和相关专家(隐性关系),并用它们作为规则化项来优化矩阵分解模型.实验数据集来自第5届Yelp挑战赛和自己爬取的Foursquare数据集,提出的方法与已有模型进行了充分的实验对比分析,结果表明,我们的模型特别是在解决冷启动问题方面优于多种现有的方法.展开更多
旅行推销员问题TSP(Traveling Salesman Problem)问题是组合优化中的经典NP难题,一些典型的遗传算法(GA)在求解TSP问题时的性能并不理想。提出基于"最小邻域接入法"CBMC(Connecting Based on Minimum Circle)思想的改进的遗...旅行推销员问题TSP(Traveling Salesman Problem)问题是组合优化中的经典NP难题,一些典型的遗传算法(GA)在求解TSP问题时的性能并不理想。提出基于"最小邻域接入法"CBMC(Connecting Based on Minimum Circle)思想的改进的遗传算法,并在算法中增加一些控制策略,与其他算法相比,获得了更好的性能和收敛速度。通过用中国33个省会的TSP问题对提出算法进行实验验证,结果证明了改进后的算法在收敛速度和收敛到最优解的概率都优于其他遗传算法。展开更多
文摘随着带有GPS定位功能的智能手机越来越普遍,人们喜欢分享他们的地理位置或者通过评论某个地方的商品从而留下用户的足迹,这引发了以共同的兴趣点(POIs)为中心,基于地理位置信息的社交网络研究(location based social network,LBSN).社交网络中的一类典型应用是推荐系统,而推荐系统中最常见的问题是冷启动,即在用户很少点评商家或分享评论时如何为他推荐感兴趣的商家.为解决冷启动问题,提出了一种在社交网络中基于兴趣圈的社会关系挖掘推荐算法.兴趣圈是由所有访问某一类别商品的用户群及他们之间的社会关系构成的社交联系,不同的用户访问同一类别商品表明他们对此类别具有相似兴趣.该方法在传统矩阵分解模型的基础上考虑不同的兴趣圈上的社会关系,使用的社会关系包括朋友关系(显性关系)和相关专家(隐性关系),并用它们作为规则化项来优化矩阵分解模型.实验数据集来自第5届Yelp挑战赛和自己爬取的Foursquare数据集,提出的方法与已有模型进行了充分的实验对比分析,结果表明,我们的模型特别是在解决冷启动问题方面优于多种现有的方法.
文摘旅行推销员问题TSP(Traveling Salesman Problem)问题是组合优化中的经典NP难题,一些典型的遗传算法(GA)在求解TSP问题时的性能并不理想。提出基于"最小邻域接入法"CBMC(Connecting Based on Minimum Circle)思想的改进的遗传算法,并在算法中增加一些控制策略,与其他算法相比,获得了更好的性能和收敛速度。通过用中国33个省会的TSP问题对提出算法进行实验验证,结果证明了改进后的算法在收敛速度和收敛到最优解的概率都优于其他遗传算法。
