检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2017年第9期37卷 2531-2535页

作者：余可钦吴映波李顺蒋佳成向德王天慧信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室(重庆大学) 重庆400030 重庆大学软件学院重庆401331

针对移动服务推荐中用户上下文环境复杂多变和数据稀疏性问题,提出一种基于移动用户上下文相似度的张量分解推荐算法——UCS-TF。该算法组合用户间的多维上下文相似度和上下文相似可信度,建立用户上下文相似度模型,再对目标用户的K个邻... 详细信息

针对移动服务推荐中用户上下文环境复杂多变和数据稀疏性问题,提出一种基于移动用户上下文相似度的张量分解推荐算法——UCS-TF。该算法组合用户间的多维上下文相似度和上下文相似可信度,建立用户上下文相似度模型,再对目标用户的K个邻居用户建立移动用户-上下文-移动服务三维张量分解模型,获得目标用户的移动服务预测值,生成移动推荐。实验结果显示,与余弦相似性方法、Pearson相关系数方法和Cosine1改进相似度模型相比,所提UCS-TF算法表现最优时的平均绝对误差(MAE)分别减少了11.1%、10.1%和3.2%;其P@N指标大幅提升,均优于上述方法。另外,对比Cosine1算法、CARS2算法和TF算法,UCS-TF算法在数据稀疏密度为5%、20%、50%、80%上的预测误差最小。实验结果表明UCS-TF算法具有更好的推荐效果,同时将用户上下文相似度与张量分解模型结合,能有效缓解评分稀疏性的影响。

关键词：用户上下文上下文相似度模型数据稀疏张量分解算法移动服务推荐

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多源数据驱动的高速公路车辆碳排放测算模型研究

多源数据驱动的高速公路车辆碳排放测算模型研究

引用

作者：张扬华南理工大学

学位级别：硕士

碳排放已成为影响气候变化、人类生存环境和经济共同发展的重大问题。为了应对全球气候变化,彰显大国责任,我国向世界庄严宣布:力争2030年前二氧化碳排放达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和目标。随着我国工业化和城市化进程的加速,... 详细信息

碳排放已成为影响气候变化、人类生存环境和经济共同发展的重大问题。为了应对全球气候变化,彰显大国责任,我国向世界庄严宣布:力争2030年前二氧化碳排放达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和目标。随着我国工业化和城市化进程的加速,高速公路运输成为碳排放增长的主要来源之一。因此,对高速公路车辆碳排放机理进行研究,形成本地化的高速公路车辆碳排放测算模型,并在此基础上考虑碳排放社会成本,建立科学的高速公路车辆行驶成本测算模型具有重要的工程价值和实践意义。为此,本文依托多源交通数据,开展了全面细致的数据分析及预处理等基础性工作。在此基础上,面向高速公路车辆碳排放测算、高速公路车辆行驶成本测算等问题进行研究,并进一步探究高速公路不同速度诱导方案对车辆行驶成本的影响。本文的主要研究内容如下:(1)为解决多源交通数据的数据匹配及数据质量等问题,提出多源交通数据预处理方法。本文采用线性插值法对汽车能耗数据中理论百公里能耗缺失进行增补;采用KD树算法对车辆GPS数据进行快速匹配,获取车辆行驶轨迹和瞬时速度;采用孤立森林-张量分解算法对高速公路门架数据交通流量的统计结果进行异常值检测并修正。实验表明,本文使用的数据预处理方法在解决数据匹配和数据质量问题方面具有实用性和有效性。(2)为解决现有碳排放测算模型车型参数与我国车型参数不匹配、模型参数标定存在区域局限性等问题,提出基于汽车行驶方程的高速公路车辆碳排放测算模型。本文依托现有多源交通数据,构建了符合本地化特征的高速公路车辆碳排放测算模型。以虎门大桥主桥段为研究对象,对该路段车辆碳排放量进行测算,并利用微观交通仿真软件VISSIM验证了模型的科学性和可靠性。实验表明,本文所提出的高速公路车辆碳排放测算模型能够实现碳排放的精细化测算,为研判碳达峰碳中和时间点提供有力的技术支持。(3)为解决仅以碳排放减少量作为低碳交通发展策略评价指标过于抽象的问题,提出考虑碳排放社会成本的高速公路车辆行驶成本测算模型。本文综合运用经济学理论,构建了高速公路车辆行驶成本测算模型。以莞佛高速虎门立交-南沙段为研究对象,利用微观交通仿真软件VISSIM,探究了高速公路高峰时期不同速度诱导方案对车辆行驶成本的影响。实验表明,本文所提出的高速公路车辆行驶成本测算模型能够有效地量化车辆行驶成本,为实现高速公路资源最优和环境保护的双重目标提供指导。综上,本文依托多源交通数据,针对高速公路车辆碳排放测算模型研究与应用开展工作。相关研究结果能够为高速公路管理部门提供指导,有助于促进交通运输领域低碳绿色可持续发展,具有重要的工程价值和实践意义。

关键词：高速公路多源交通数据张量分解算法碳排放测算微观交通仿真

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基于谱聚类群组发现和马尔科夫链的个性化推荐算法

基于谱聚类群组发现和马尔科夫链的个性化推荐算法

引用

中国计算机用户协会网络应用分会2014年第十八届网络新技术与应用年会

作者：李贵陈召新韩子扬李征宇孙平孙焕良沈阳建筑大学信息与控制工程学院沈阳 110168

传统的基于马尔科夫链模型的推荐算法研究的是对所有用户的转移矩阵立方体进行张量分解,存在数据稀疏和计算复杂度过高的问题.现实中,可以依据兴趣将用户分为不同的群组,为此提出一种基于马尔科夫链的谱聚类群组发现和张量分解的个性化... 详细信息

传统的基于马尔科夫链模型的推荐算法研究的是对所有用户的转移矩阵立方体进行张量分解,存在数据稀疏和计算复杂度过高的问题.现实中,可以依据兴趣将用户分为不同的群组,为此提出一种基于马尔科夫链的谱聚类群组发现和张量分解的个性化推荐算法.首先通过谱聚类得到用户行为相似度较高的用户群组,降低数据稀疏性;然后通过张量分解每个群组的转移矩阵立方体得到群组中不同用户的个性化转移矩阵,降低计算复杂度,实现降维和降噪;最后结合用户在各个群组里相应的隶属度来得到每个用户最终的个性化转移矩阵,从而形成推荐列表.结果表明,本方法在降低数据稀疏性的同时提高了推荐结果的准确率和召回率.

关键词：推荐系统谱聚类马尔科夫链个性化转移矩阵张量分解算法

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