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周婷

作品数:8 被引量:0H指数:0
供职机构:南京审计大学更多>>
相关领域:自动化与计算机技术经济管理更多>>

文献类型

  • 5篇专利
  • 3篇期刊文章

领域

  • 6篇自动化与计算...
  • 1篇经济管理

主题

  • 4篇用户
  • 2篇用户偏好
  • 2篇时效
  • 2篇协同过滤
  • 1篇多特征融合
  • 1篇信任管理
  • 1篇行车
  • 1篇用户概貌
  • 1篇用户关系
  • 1篇用户识别
  • 1篇用户属性
  • 1篇用户兴趣
  • 1篇数据稀疏
  • 1篇推荐系统
  • 1篇评分
  • 1篇评分影响
  • 1篇浅层
  • 1篇全信息
  • 1篇中心化
  • 1篇中心节点

机构

  • 8篇南京审计大学

作者

  • 8篇周婷
  • 7篇韩志耕
  • 5篇陈耿
  • 1篇李庭燎
  • 1篇张晓东
  • 1篇周桢林
  • 1篇朱玉全

传媒

  • 2篇计算机科学
  • 1篇经济视野

年份

  • 4篇2024
  • 2篇2023
  • 1篇2022
  • 1篇2014
8 条 记 录,以下是 1-8
排序方式:
基于信任管理三阶段模型的不可否认协议的构建方法及其构建的新协议
本发明公开基于信任管理三阶段模型的不可否认协议的构建方法及其构建的新协议,本发明针对当前互联网没有中心化的管理权威可以依赖,无法获知某一主体的全部信息,导致现有基于可信第三方弱化方案所构建的不可否认协议在第三方安全信息残...
韩志耕陈耿韩宸朵周婷陈健付纯硕赵文歆石青山
RM-RT^(2)NI:融合评论时效与可信近邻影响力的推荐模型
2024年
基于矩阵分解的推荐模型虽然能够处理高维评分数据,但容易遭受评分数据稀疏性的困扰。基于评分和评论的推荐模型通过外加隐藏在评论中的用户偏好与物品属性信息,缓解了评分数据的稀疏性,但在特征提取时大多没有关注评论时效性和可信近邻影响力,无法获得更丰富的用户和物品特征。为进一步提高推荐精度,提出了融合评论时效与可信近邻影响力的推荐模型RM-RT^(2)NI。基于评分矩阵,该模型使用矩阵分解提取了用户偏好和物品属性的浅层特征,利用云模型和修正的用户相似度评估模型和新构建的信度评估模型提取出可信近邻影响力;基于评论文本,该模型利用BERT模型获得每条评论的隐表达,利用双向GRU提取评论间的联系,利用新构建的融合时间因子的注意力机制识别各评论的时效贡献度,以获取用户和物品的深层特征。在此基础上,将用户浅层特征、深层特征以及可信近邻影响力特征融合成用户特征,将物品浅层特征和深层特征融合成物品特征,并将它们输入全连接神经网络以预测用户-物品评分。在5组公开数据集上对RM-RM-RT^(2)NI的推荐性能进行了实验评估,结果显示,与7个基线模型相比,RM-RT^(2)NI具有更高的评分预测精度,且RMSE平均降低了3.0657%。
韩志耕周婷周婷付纯硕陈健
关键词:多特征融合
融合评论时效与可信近邻评分影响力的深度推荐模型
本发明公开一种融合评论时效与可信近邻评分影响力的深度推荐模型,对评论数据集使用融合评论时效的深层特征提取模块提取用户偏好深层特征和物品深层特征;对评分数据集通过融合可信近邻评分影响力的浅层特征提取模块对评分矩阵分解得到用...
韩志耕周婷陈耿张璐伍之昂方昌健吴慧玲范远哲陈健付纯硕
一种基于改进GraphSAGE算法的虚假用户识别方法
本发明公开一种基于改进GraphSAGE算法的虚假用户识别方法,基于评分数据中的评分偏差和评分时间间隔、评论数据中的评论文本长度和评论文本相似性计算用户之间的共谋欺诈度;利用评分数据中存在的用户物品交互关系,构建用户用户...
韩志耕周婷陈耿李庭燎徐平平朱玉全陈健付纯硕让天赐张锦赵文歆韩海军韩宸朵吴慧玲
南京市公共自行车发展现状及其优化
2014年
我国现已有多个城市将公共自行车纳入公共交通领域,旨在让公共自行车交通与公共交通实现”无缝对接”,解决“最后一公里”的问题,缓解城市“行路难、停车难”的状况,建设可持续发展的绿色交通系统,已成为南京城市交通建设亟待处理的问题。南京作为六朝古都,江苏省会,亟需走在现在化交通的前列。近年来,南京市在江宁、河西和仙林地区率先发展了公共自行车,随着2014年青奥会的到来,浦口也即将设立公共自行车的租赁点。不断扩大的南京公共自行车租赁点不仅给百姓生活带来方便的同时也暴露出一些需要优化的问题。
周婷周桢林范晨如
关键词:公共自行车
融合实体属性描述与评分双向序列效应的推荐系统用户物品特征提取方法
本发明公开一种融合实体属性描述与评分双向序列效应的推荐系统用户物品特征提取方法,涉及用户属性特征、物品属性特征和用户偏好特征的提取及融合,本发明利用多层感知机从用户编号、性别、年龄和职业等实体属性描述中提取用户属性特征,...
韩志耕陈耿伍之昂范远哲韩宸朵付纯硕陈健赵文歆吴慧玲周婷
一种基于时效近邻可信选取策略的协同过滤推荐方法
2023年
传统协同过滤推荐通常基于数据是静态的假设,在数据稀疏时存在推荐精度低下的问题。为解决该问题,一些研究尝试向推荐策略中添加有关用户兴趣变化、推荐能力可信度等补充信息,但对误导或干扰推荐的恶意用户兴趣策略变化和推荐能力波动等异常情况欠缺考虑,系统抗攻击性、推荐稳定性与可信性均难以得到保证。通过引入兴趣时效相似度和推荐信度重估两个概念,提出了一种基于时效近邻可信选取策略的协同过滤推荐方法。该方法充分考虑了影响目标用户近邻筛选质量的用户兴趣异常变化和推荐能力波动两个关键因素,构建了包含时效近邻筛选、可信近邻选取和评分预测3个策略的推荐流程。在MovieLens数据集和亚马逊video game数据集上,利用平均绝对误差,平均预测增量,攻击用户查准率、查全率和调和平均等评估指标,对所提策略与其他6种基准策略进行了比较。结果显示,新策略在推荐精度、抗攻击力和攻击者识别力上均有明显的性能提升。
韩志耕范远哲陈耿周婷
关键词:协同过滤抗攻击
一种基于时效近邻可信选取的协同过滤推荐方法及系统
本发明公开一种基于时效近邻可信选取的协同过滤推荐方法及系统,依据评分矩阵来预测目标用户在目标项目上的评分,具体步骤包括:时效近邻筛选、可信近邻选取、评分预测。本发明的基于时效近邻可信选取的协同过滤推荐方法,充分考虑用户兴...
韩志耕范远哲陈耿张晓东伍之昂周婷吴慧玲
共1页<1>
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