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题名基于流行度的非平衡热传导推荐算法研究
被引量：1
- 1
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作者
侯磊
胡兆龙
张博
刘建国
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机构
上海理工大学管理学院复杂系统科学研究中心
北京师范大学系统科学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第11期3235-3237,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71371125
61374177
+3 种基金
71171136)
上海市自然科学基金资助项目(14ZR1427800)
上海理工大学大学生创新创业计划资助项目(XJ2014104)
上海理工大学研究生创新基金资助项目(JWCXSL1302)
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文摘
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。
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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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Keywords
recommender system
non-equilibrium heat conduction recommender algorithm
popularity
bipartite network
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名一种改进的混合推荐算法
被引量：10
- 2
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作者
宋文君
郭强
刘建国
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机构
上海理工大学管理学院复杂科学研究中心
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出处
《上海理工大学学报》
CAS
北大核心
2015年第4期327-331,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61374177
71371125
+2 种基金
71171136)
国家教育部人文社科基金资助项目(13YJA630023
14ZR1427800)
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文摘
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.
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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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Keywords
hybrid recommendation algorithm
time window
user-object bipartite network
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分类号
TP312
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名轨道交通网络的可达性及其网络结构分析
被引量：6
- 3
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作者
李旭东
刘建国
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机构
上海理工大学管理学院复杂系统科学研究中心
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出处
《上海理工大学学报》
CAS
北大核心
2015年第3期279-283,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61374177
71371125
+1 种基金
71171136)
上海市一流学科建设资助项目(XKTX2012)
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文摘
以分析轨道交通网络结构为目的,利用可达性对上海3个不同时期的轨道交通网络的通行效率进行了分析.实证分析结果显示,可达性会随着地铁网络规模的增大呈下降趋势.为了阐释出现这种现象的原因,随后对各时期的网络进行结构分析.分析结果显示,3个网络的平均距离和平均最短路径对网络的可达性影响极小,而作为轨道交通网络特有的度分布现象对其影响较大.同时,分别将3个网络与保持度分布不变的随机网络进行了可达性和网络效率的对比,结果表明,轨道交通网络的便利性与网络效率仍有很大的提高空间.
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关键词
轨道交通网络
网络效率
可达性
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Keywords
subway transportation network
network efficiency
accessibility
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分类号
U491.1
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名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
- 4
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作者
胡兆龙
刘建国
邵凤
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机构
上海理工大学管理学院复杂系统科学研究中心
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013年第11期3310-3313,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(91024026
71071098
+6 种基金
71171136)
上海市科研创新基金资助项目(11ZZ135
11YZ110)
国家教育部科学技术研究重点项目(211057)
上海市一流科学建设项目(XTKX2012)
上海市青年科技启明星计划(A)类(11QA1404500)
上海市研究生创新基金项目(JWCXSL1202)
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文摘
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。
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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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Keywords
external factors intrinsic attributes user-object bipartite networks structural property numerical simulation
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分类号
O13
[理学—基础数学]
O21
[理学—概率论与数理统计]
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