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题名多标签学习在智能推荐中的研究与应用
被引量：7
- 1
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作者
朱峙成
刘佳玮
阎少宏
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机构
河北省数据科学与应用重点实验室
华北理工大学数学建模创新实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第S11期189-193,共5页
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基金
国家青年基金资助项目(11301120)
河北省青年科学基金资助项目(A2015209189)
+1 种基金
唐山市数据科学重点实验室基金资助项目
河北省数据科学与应用重点实验室基金项目资助
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文摘
传统的智能推荐中运用了协同过滤算法,但是它并不能很好地处理用户的评分信息,推荐的质量受存在的数据稀疏性、极端数据的影响。对此,将推荐问题转换为多标签学习问题,文中提出了一种基于HMM模型和用户画像的完备智能推荐系统。首先设立不同的数据处理机制来提高模型的泛化能力,其次为了解决数据稀疏问题,提出反马尔科夫性改进HMM模型,最终构建用户画像对HMM模型的学习经验得到的结果进行筛选,得到最终的推荐服务。实验结果表明,在智能推荐问题中多标签学习有效地提高了推荐准确性和推荐效率。
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关键词
智能推荐系统
多标签学习
数据稀疏
用户画像
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Keywords
Intelligent recommendation system
Multi-label learning
Data sparsity
User portrait
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分类号
TP3-05
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
G05
[文化科学]
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题名基于蜂窝通信系统的中继器分布优化研究
被引量：2
- 2
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作者
阎少宏
吴宇航
龚佃选
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机构
河北省数据科学与应用重点实验室
唐山市数据科学重点实验室
华北理工大学理学院
华北理工大学数学建模创新实验室
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第S1期72-77,共6页
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基金
国家青年基金资助项目(No.11301120)
河北省青年科学基金资助项目(No.A2015209189)~~
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文摘
首先考虑信号在空间的链路损耗,结合中继器最低保护场强、功率及系统余量等参数的合理分析与确定,采用Egli模型得出中继器覆盖半径表达式;其次在中继器分布位置上,将蜂窝通信系统中的中心激励模型进行改进得到中心—顶点激励模型。该模型能将面积覆盖率提高4%,用户覆盖率提高22%。为通信系统中的中继器分布提供了较好的优化方案。
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关键词
Egli模型
蜂窝通信系统
中心—顶点激励模型
通信覆盖率
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Keywords
Egli model
cellular communication system
center-vertex incentive model
communication coverage
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于用户的最优通信系统决策研究
被引量：1
- 3
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作者
吴宇航
阎少宏
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机构
华北理工大学理学院
华北理工大学数学建模创新实验室
河北省数据科学与应用重点实验室
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第S1期219-223,共5页
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基金
国家青年基金资助项目(No.11301120)
河北省青年科学基金资助项目(No.A2015209189)
+1 种基金
河北省重点实验室基金资助项目
河北省拔尖人才支持计划基金资助项目~~
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文摘
为了研究在无线通信环境中如何选择满足用户需求的无线信道连接系统的问题,首先根据用户数目利用爱尔兰呼叫损失关系,估计出满足用户需要所应提供的信道数目;其次利用信道数目建立用户需求和系统容量之间的关系模型,引入综合评价因子对频分多址、时分多址和码分多址通信系统进行评价;最后提出了满足用户需求的最佳决策方案。该方案不仅实现了信道的有效利用,而且使信道有一定冗余,避免了因未来用户增长所引起的系统重建、资金浪费等问题,为不同用户数的通信系统选择提供了双赢的衡量方法。
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关键词
多址联接
呼损率
通信容量
综合评价因子
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Keywords
multiple access
call loss rate
communication capacity
comprehensive evaluation factor
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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