李志隆
- 作品数：3 被引量：14H指数：2
- 供职机构：北京科技大学东凌经济管理学院更多>>
- 发文基金：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更多>>
- 基于灰色关联分析和遗忘函数的混合知识推送算法
- 提高用户相似度计算的精度和知识推送的准确度,提出了一种基于灰色关联分析和遗忘函数的混合知识推送算法.该算法首先引入灰色关联度来计算用户相似度,可以解决用户相似度可分辨性问题和数据稀疏性问题;其次将遗忘函数引入到协同过滤算...
- 王道平杨岑李志隆张博卿
- 基于热门物品惩罚和用户兴趣变化的知识推送算法被引量：2
- 2014年
- 为了提高用户相似度计算的精度和知识推送的准确度,提出了一种基于热门物品惩罚和用户兴趣变化的协同过滤推送算法。该算法首先对知识项进行聚类;其次在每一类中引入用户兴趣度函数来对类内未评分知识项进行评分值预测;然后在每个类的用户相似度计算中引入热门物品权重系数,用以惩罚热门物品对用户相似度的影响;最后在推送当中引入用户兴趣随时间变化的权重系数。实验还采用MovieLens数据集进行了测试,结果表明,改进后的算法比传统的协同过滤算法在推送准确度上有明显提高。
- 王道平李志隆杨岑
- 关键词：协同过滤
- 基于领域本体的用户兴趣模型构建方法研究被引量：12
- 2015年
- 针对知识推送中用户兴趣模型构建困难、稳定性低的问题,提出一种基于领域本体的用户兴趣模型构建方法。该方法首先基于本体概念层次结构树通过web使用日志搜集用户的基本信息,其次利用这些信息和领域本体库使用本体编辑工具建立领域本体,再次通过改进的相似度算法对用户进行分类,并对每类用户建立用户模型,最后结合兴趣度和传递调整的方法对用户兴趣模型进行更新。实验表明,该模型对描述用户兴趣有较高的可信度和准确度。
- 李志隆王道平关忠兴
- 关键词：领域本体用户兴趣模型相似度
