王嵘冰
- 作品数：50 被引量：356H指数：7
- 供职机构：辽宁大学信息学院更多>>
- 发文基金：辽宁省社会科学规划基金辽宁省博士科研启动基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理文化科学社会学更多>>
- 基于标签和PageRank的重要微博用户推荐算法被引量：15
- 2018年
- 海量的微博信息使新进用户很难获取到其感兴趣的内容,重要微博用户推荐为新用户提供了一条有效获取信息的途径。目前,由于用户间的关系没有被充分考虑及缺乏对用户个性化标签的处理,导致重要微博用户推荐的准确率不高。为此,提出了一种基于标签和PageRank的重要微博用户推荐算法。该算法首先对个性化标签进行分词、去噪、设置权重等处理,并将其作为用户兴趣的代表;然后根据PageRank计算模型来分析用户间的关系,结合标签相似度计算向新用户推荐与其兴趣相似的重要微博用户。实验表明,该算法由于融入了对微博用户关系和用户个性化标签的重要性分析,因此与基于标签和协同过滤的个性化推荐算法相比具有更高的重要微博用户推荐准确率。
- 王嵘冰安维凯冯勇徐红艳
- 关键词：个性化推荐PAGERANK标签
- 基于表情符分析的情感关键句提取方法被引量：1
- 2018年
- 在情感计算中,提取情感关键句是简化分类过程、提高分类正确率的关键环节.近年来,人们的社交需求日趋旺盛,表情符相较于文字具有更为丰富的语义信息,在各交流系统中得以广泛应用.为提升情感关键句提取方法的性能,对表情符的情感极性进行深入分析,提出一种基于表情符分析的情感关键句提取方法.首先统计表情符的情感极性,再将其和纯文字句子情感极性进行对比分析,对于句子中词组的情感极性不一致的句子将采用类序列规则挖掘,得出句子的最终情感极性;然后再结合位置信息以及关键词等属性特征,作为衡量该句是否为情感关键句的重要依据;通过对比实验验证了所提方法相较于现有方法在正确率和召回率方面都有较大提高.
- 冯勇张勤王嵘冰徐红艳
- 关键词：情感计算表情符位置信息
- 融合用户相似度的影视推荐系统研究被引量：8
- 2018年
- 伴随着互联网技术的高速发展,当今世界已进入信息时代.在"人人皆媒体"的大环境下,网络上信息巨大繁杂,为了从数以亿计的数据、新闻等各类信息中提取出自己感兴趣的信息,推荐技术应运而生.研究了在影视网站中融入推荐算法,根据用户的历史评分数据了解用户喜好,为使用者推荐符合他审美口味的,可能感兴趣的影视作品.在对原有Slope one推荐算法的不足进行分析的基础上,把最近邻和用户加权的思想融入到Slope one算法中,已达到增强算法性能的目的.
- 徐红艳赵宏王嵘冰付瀚臣刘逸伦
- 关键词：推荐系统SLOPE协同过滤
- 基于网格和密度比的DBSCAN聚类算法研究被引量：4
- 2020年
- DBSCAN已被广泛应用到计算机视觉处理及图像处理中的数据压缩和信息检索等领域。论文针对DBSCAN算法在数据分布不均匀时,使用全局阈值难以识别数据集中所有簇的问题,提出基于网格划分和密度比聚类的DBSCAN算法。该算法首先通过自适应多分辨率的网格划分思想把数据划分到多个网格空间中,利用所划分的网格加快查找到类簇的峰值和低谷;再利用密度估计来计算密度,从而快速确定全局阈值,并使用该全局阈值对数据集进行有效识别。通过对比实验表明,所提算法能够有效对密度不均匀的数据进行聚类,并具有较高的效率。
- 徐红艳普蓉黄法欣王嵘冰
- 关键词：密度聚类网格DBSCAN
- 电商异构网络中基于多层信息融合的用户社区划分算法被引量：1
- 2022年
- 【目的】当前用户社区划分算法大多因缺乏对电商网络异构性的考量,导致社区划分准确度不高。为此,本文提出一种电商异构网络中基于多层信息融合的用户社区划分算法。【方法】根据不同关系类型对电商异构网络进行分层处理,构造基于不同关系类型的用户节点嵌入;通过表征融合将不同层的用户嵌入合并,获得电商异构网络中的用户融合嵌入表征;使用目标函数优化用户节点的相关参数;最后,通过改进的K-means算法形成用户聚类,得到合理的用户社区划分结果。【结果】本文所提算法与基于DeepWalk、Node2Vec、GCN等主流用户社区划分算法中的次优算法相比,在NMI和Sim@5指标上分别提升6.4%和1.7%,在有效表征用户节点及精确划分用户社区方面都有良好的表现。【局限】未考虑电商异构网络中所包含的时间信息,同时忽略了网络中噪声点所产生的影响。【结论】本文算法切实有效,在电商领域有助于提升好友预测、群组推荐等核心应用的性能。
- 冯勇徐文韬王嵘冰徐红艳张永刚
- 关键词：异构网络电子商务
- 用提升社会信任度来促进经济增长被引量：1
- 2017年
- 作为经济交换的润滑剂,信任是控制契约的有效机制,且对经济增长有独特的解释力。本文在梳理国内外已有文献的基础上,刻画出信任对经济发展影响的传导机制,分析了信任缺失的替代品及其各自对经济增长的影响。研究发现:高水平的社会一般信任度将会与经济发展形成良性循环;而信任缺失的替代品无一有助于经济发展,甚至会影响社会稳定,造成严重的社会问题。由此,为了促进我国经济健康持续增长,建议政策操作转向调整制度、信任教育和提高居民收入上来。
- 王宏杰付云鹏王嵘冰
- 关键词：信任经济增长教育
- 云计算环境下信息资源共享管理研究
- 2016年
- 我国信息资源管理现在仍存在信息资源共享不深入,导致低水平重复建设和信息数字化不全面,阻碍信息资源共享两大问题。云计算作为信息技术的新突破,有费用低廉、可靠性高等自身特性,具有增加信息安全、革新存储观念等优势,来突破信息资源共享困境。云计算作为新兴的IT技术,能够解决阻碍信息资源共享的两大问题,本文提出三条在云计算环境下信息资源共享的建议:制订统一分享规则,整合信息资源和资源共享市场化。
- 王嵘冰徐红艳康鹏谭畅
- 关键词：云计算信息资源共享管理
- 工程认证理念下数据科学与大数据专业建设探究被引量：4
- 2021年
- 数据科学与大数据专业作为适应时代发展而出现的新型综合性学科,在新学科建设过程中存在着人才培养与社会需求相脱节、师资力量比较薄弱、理论教学与实践教学不完善等亟待解决的问题.针对上述新学科建设过程中普遍存在的问题,依据工程认证对工科人才培养的需求与标准,并结合我校的人才培养目标,对数据科学与大数据技术专业人才培养方向、课程体系建设及师资力量培养等方面进行探索性研究与实践.所提方案已应用到实际教学过程中,实践证明取得了良好的教学效果.
- 冯勇徐红艳王嵘冰刘建
- 关键词：师资力量建设课程体系建设
- 融入密度和距离的K-means初始簇中心优选方法研究被引量：6
- 2018年
- K-means算法随机选取初始簇中心易导致聚类不稳定、准确率低等问题.为了解决上述问题,提出融入密度和距离的K-means初始簇中心优选方法.该方法首先选取距离最远的两个样本点进行贪心策略的密度聚类,形成两个临时初始簇,接着不断选取距临时初始簇质心距离乘积最大值点进行密度聚类,直到形成K个临时初始簇,最后在每个簇中选取核心点作为初始簇中心.在Letter数据集进行实验,证明所选取初始簇中心进行K-means聚类具有更好的稳定性、更高的准确率.
- 冯勇张学理王嵘冰徐红艳
- 关键词：K-MEANS算法贪心策略
- 融入项目相关性的加权Slope One算法研究被引量：6
- 2018年
- 在基于项目的协同过滤推荐算法中,Slope One算法的应用较为广泛。但该算法在对项目相似度计算过程中没有考虑项目类型因素的影响,导致类型不相关的项目参与到相似度计算中而影响推荐效果,而且该算法在数据稀疏的情况下预测准确度不高。针对上述不足,考虑使用项目相关性来考量项目间的关系,提出了融入项目相关性的加权Slope One算法,该算法从项目自身的所属类型和项目的评分数据两方面来综合计算项目间的相似度关系,并在此基础上增加了项目筛选策略,达到了稳定评分差、获取局部较为密集的项目评分矩阵的目的。最后将所提算法应用在MovieLens数据集上与其他相近算法进行对比实验,实验结果显示所提算法在明显提高推荐准确度的同时也有效缓解了数据稀疏问题。
- 冯勇徐红艳王嵘冰郭浩
- 关键词：ONE协同过滤推荐数据稀疏
