欧立奇
- 作品数：3 被引量：26H指数：3
- 供职机构：西北大学更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 协同过滤算法中新项目推荐方法的研究被引量：18
- 2005年
- 为了有效地解决协同过滤算法中新项目难以推荐的问题,文中提出了一种对项目矩阵进行划分的方法。其基本思想是,首先利用分类树算法划分项目矩阵并计算项目间的相似度,在此基础上缩小近邻搜索的范围和需要预测的资源数目。通过用户对已有项目的评分排列顺序和项目间相似性预测用户对新项目的评分。实验结果表明:基于项目矩阵划分的协同过滤算法有效地解决新项目推荐困难的问题,显示出了比传统推荐算法更好的推荐质量和扩展性。
- 欧立奇陈莉马煜
- 关键词：协同过滤个性化推荐分类树平均绝对偏差
- 协同过滤在电子商务推荐系统中的应用研究
- 近年来，电子商务个性化推荐系统在网络上获得了普遍应用，其中应用最为广泛的个性化推荐技术是协同过滤技术。而随着网上有效信息的数量和商品的种类的急速增长，也对推荐系统提出了严峻挑战，协同过滤推荐中存在的新项目推荐问题、稀疏性...
- 欧立奇
- 关键词：协同过滤个性化推荐分类树电子商务
- 文献传递
- 基因微阵列数据的聚类分析算法研究被引量：3
- 2006年
- 微阵列技术是后基因组时代功能基因组研究的主要工具。基因表达谱数据的聚类分析对于研究基因功能和基因调控机制有重要意义。针对聚类算法要求事先确定簇的个数、对噪声敏感和可伸缩性差的问题,基于密度聚类算法DBSCAN和共享近邻SharedNearestNeighbors(SNN)的不同的特点,提出了一种新的最近邻先吸收的聚类算法,将其应用于一个公开的酵母细胞同期数据集,并用评价方法FOM将聚类结果与K-means聚类方法的结果进行了比较。结果表明,该文的聚类算法优于其他聚类算法,聚类结果具有明显的生物学意义,并能对数据的类别数作出较好的预测和评估。
- 马煜陈莉欧立奇
- 关键词：微阵列基因表达谱聚类
