兴趣点(Point-of-Interest,POI)推荐是为用户推荐可能感兴趣的地理位置的一项任务,是基于位置社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)服务中的重要研究内容。针对目前POI推荐准确率较低、推荐结果缺乏个性化、情感倾向因素融入...兴趣点(Point-of-Interest,POI)推荐是为用户推荐可能感兴趣的地理位置的一项任务,是基于位置社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)服务中的重要研究内容。针对目前POI推荐准确率较低、推荐结果缺乏个性化、情感倾向因素融入差等问题,在综合分析兴趣点的地理位置、分类偏好、流行度、社交与情感倾向等相关影响因素的基础上,提出了融合多因素的兴趣点协同推荐模型(GCSR)。首先,根据POI地理位置数据计算地理相关分数;其次,根据用户的类别偏好,结合POI流行度定义分类偏好分数;然后,根据社交关系计算用户之间的社交关系强度,通过挖掘评论文本计算用户的情感倾向分数,并将二者与协同过滤推荐技术有效结合,从而得到社交情感分数;最后,将地理相关分数、分类偏好分数与社交情感分数有效融合,向用户推荐Top-N兴趣点。在Foursquare真实签到数据集上进行的多组对比实验显示,与基线模型中最好的JRA相比,GCSR模型能够获得更好的推荐效果,准确率和召回率平均提高了1.7%和0.6%。展开更多
针对目前图像重建方法去噪效果不佳,导致重建后图像分辨率较低的问题,提出基于单层小波变换的视觉传感图像超分辨率重建方法。建立低分辨率和高分辨率两种识别空间,分别计算含有噪声干扰区域、正常区域以及信道噪声参数三者间的欧式距...针对目前图像重建方法去噪效果不佳,导致重建后图像分辨率较低的问题,提出基于单层小波变换的视觉传感图像超分辨率重建方法。建立低分辨率和高分辨率两种识别空间,分别计算含有噪声干扰区域、正常区域以及信道噪声参数三者间的欧式距离。利用二维平滑函数定义单层小波变换,有效去除视觉传感图像中的噪声,根据多尺度特性对图像中处于边缘微值的分辨率进行具体检测。对所有高分辨率点实行编码,再将编码后的图像系数按照分辨率的高低顺序整理为集合,输出图像完成重建。仿真实验证明,所提方法重建后图像清晰度较高,且结构相似性(Structural Similarity Index Measurement, SSIM)与峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio, PSNR)的值均高于对比方法,最高值分别为0.95 dB与34.57 dB,说明所提方法的重建效果较好。展开更多
文摘兴趣点(Point-of-Interest,POI)推荐是为用户推荐可能感兴趣的地理位置的一项任务,是基于位置社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)服务中的重要研究内容。针对目前POI推荐准确率较低、推荐结果缺乏个性化、情感倾向因素融入差等问题,在综合分析兴趣点的地理位置、分类偏好、流行度、社交与情感倾向等相关影响因素的基础上,提出了融合多因素的兴趣点协同推荐模型(GCSR)。首先,根据POI地理位置数据计算地理相关分数;其次,根据用户的类别偏好,结合POI流行度定义分类偏好分数;然后,根据社交关系计算用户之间的社交关系强度,通过挖掘评论文本计算用户的情感倾向分数,并将二者与协同过滤推荐技术有效结合,从而得到社交情感分数;最后,将地理相关分数、分类偏好分数与社交情感分数有效融合,向用户推荐Top-N兴趣点。在Foursquare真实签到数据集上进行的多组对比实验显示,与基线模型中最好的JRA相比,GCSR模型能够获得更好的推荐效果,准确率和召回率平均提高了1.7%和0.6%。
文摘针对目前图像重建方法去噪效果不佳,导致重建后图像分辨率较低的问题,提出基于单层小波变换的视觉传感图像超分辨率重建方法。建立低分辨率和高分辨率两种识别空间,分别计算含有噪声干扰区域、正常区域以及信道噪声参数三者间的欧式距离。利用二维平滑函数定义单层小波变换,有效去除视觉传感图像中的噪声,根据多尺度特性对图像中处于边缘微值的分辨率进行具体检测。对所有高分辨率点实行编码,再将编码后的图像系数按照分辨率的高低顺序整理为集合,输出图像完成重建。仿真实验证明,所提方法重建后图像清晰度较高,且结构相似性(Structural Similarity Index Measurement, SSIM)与峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio, PSNR)的值均高于对比方法,最高值分别为0.95 dB与34.57 dB,说明所提方法的重建效果较好。
