检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2020年第12期31卷 3700-3715页

作者：陈劲松孟祥武纪威宇张玉洁智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876

近些年来,兴趣点推荐系统已经逐渐成为移动推荐系统领域的研究热点之一.多种因素联合建模的方法逐渐深入,如时间、空间、序列、社会化和语义信息被引入统一模型,以建模多维情景下的用户偏好.其中,嵌入学习模型作为一种有效的多因素联合... 详细信息

近些年来,兴趣点推荐系统已经逐渐成为移动推荐系统领域的研究热点之一.多种因素联合建模的方法逐渐深入,如时间、空间、序列、社会化和语义信息被引入统一模型,以建模多维情景下的用户偏好.其中,嵌入学习模型作为一种有效的多因素联合建模方法,在移动推荐领域有较好的性能.然而,多数嵌入学习的模型只是简单地将显式因素,如时间戳、项目、区域、序列等嵌入到相同的空间,由于缺乏对用户和项目的语义特征的深层次挖掘,在用户签到极端稀疏时,难以精准获取用户偏好.鉴于此,提出一种多维上下文感知的图嵌入模型——MCAGE.在MCAGE中,利用主题模型提取用户和项目间的潜在语义特征,并重新定义了一系列图的节点及关联规则,设计了更有效的用户偏好公式,以此提升刻画移动用户偏好的精准度.最后,通过在真实数据集上的实验分析,证明了该模型具有更好的推荐性能.

关键词：移动推荐语义特征嵌入学习模型主题模型

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基于Spark的并行增量动态社团发现算法

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清华大学学报（自然科学版） 2017年第10期57卷 1030-1037页

作者：吴斌肖琰张云雷北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876

动态社团发现是研究网络演化的关键步骤。在数据量迅猛增长的情况下,社团发现的单机算法效率较低。该文提出了一种基于Spark的并行增量动态社团发现算法(parallel incremental dynamic community detection algorithm based on Spark,PI... 详细信息

动态社团发现是研究网络演化的关键步骤。在数据量迅猛增长的情况下,社团发现的单机算法效率较低。该文提出了一种基于Spark的并行增量动态社团发现算法(parallel incremental dynamic community detection algorithm based on Spark,PIDCDS),为了在GraphX并行图计算平台上通过最大化持久力发现社团,该算法对节点的持久力计算公式进行了有效修正。PIDCDS计算每个时间片中增量节点的持久力指标,更新其社团归属,在保证一定的社团划分准确性的基础上减少计算量。通过与FacetNet动态社团发现算法做比较,该算法能够获得更好的稳定性,同时能发现更真实的社团划分。对比不同规模网络在PIDCDS上的运行时间,发现该时间随着网络节点和边数的增加缓慢增长,性能较高,并且增加执行器核数将在一定程度上加速算法的执行。

关键词：并行动态社团发现持久力 Spark 增量计算

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社会化推荐系统研究

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软件学报 2015年第6期26卷 1356-1372页

作者：孟祥武刘树栋张玉洁胡勋智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876

近年来,社会化推荐系统已成为推荐系统研究领域较为活跃的研究方向之一.如何利用用户社会属性信息缓解推荐系统中数据稀疏性和冷启动问题、提高推荐系统的性能,成为社会化推荐系统的主要任务.对最近几年社会化推荐系统的研究进展进行综... 详细信息

近年来,社会化推荐系统已成为推荐系统研究领域较为活跃的研究方向之一.如何利用用户社会属性信息缓解推荐系统中数据稀疏性和冷启动问题、提高推荐系统的性能,成为社会化推荐系统的主要任务.对最近几年社会化推荐系统的研究进展进行综述,对信任推理算法、推荐关键技术及其应用进展进行前沿概括、比较和分析.最后,对社会化推荐系统中有待深入研究的难点、热点及发展趋势进行展望.

关键词：推荐系统协同过滤信任推理矩阵分解因子分解机

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面向用户需求的非结构化P2P资源定位泛洪策略

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软件学报 2015年第3期26卷 640-662页

作者：何明张玉洁孟祥武智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876

在非结构化P2P网络中,如何对用户所需资源进行快速、准确定位是当前研究的热点问题,也是P2P应用领域面临的核心问题之一.相关的非结构化P2P资源定位算法在查准率、查全率和查询成本上难以同时被优化,这会造成严重的网络带宽负担以及巨... 详细信息

在非结构化P2P网络中,如何对用户所需资源进行快速、准确定位是当前研究的热点问题,也是P2P应用领域面临的核心问题之一.相关的非结构化P2P资源定位算法在查准率、查全率和查询成本上难以同时被优化,这会造成严重的网络带宽负担以及巨大的索引维护开销.为此,提出一种面向用户需求的非结构化P2P资源定位策略(user requirements resource location strategy,简称U2RLS).该策略的创新点是:在原有非结构化P2P网络资源定位泛洪算法的基础上,融入用户需求、用户偏好、用户兴趣度等因素,首先进行用户资源子网划分;采用带有用户需求信息的泛洪和查询索引机制,对用户所需资源进行精确定位.该策略有效避免了因海量信息引起的网络风暴、信息重叠和资源搜索偏覆盖等问题,从而解决了查询节点盲目使用中继节点的现象.实验结果表明:面向用户需求的非结构化P2P资源定位策略U2RLS以其高搜索成功率、有限网络资源消耗和短查询时间响应等优势,能够显著地提高用户资源定位效率.

关键词：用户需求泛洪算法资源定位非结构化P2P网络 BFS&UPF

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基于局部需求的稀有资源主动复制与搜索机制

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软件学报 2015年第9期26卷 2418-2450页

作者：梅红岩张玉洁孟祥武智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876

非结构P2P网络中,已有的搜索协议对流行资源的搜索是有效的,但对于稀有资源的搜索是低效的.提高稀有资源的副本率,是解决其搜索低效性的根本方法.由于稀有资源在网络中的副本较少,其查询的点击率较低,因此,已存在的基于成功查询的被动... 详细信息

非结构P2P网络中,已有的搜索协议对流行资源的搜索是有效的,但对于稀有资源的搜索是低效的.提高稀有资源的副本率,是解决其搜索低效性的根本方法.由于稀有资源在网络中的副本较少,其查询的点击率较低,因此,已存在的基于成功查询的被动副本复制策略不适合稀有资源副本流行度的提高.针对该问题,提出了一种稀有资源的主动复制与搜索策略,由拥有稀有资源的节点主动发起对稀有资源需求信息与需求节点的搜索,在搜索过程中,有效获取局部需求信息,将稀有资源主动复制到有需求的区域内及节点上,从而实现稀有资源的按需复制,有效提高其流行度和点击率.基于局部需求信息,提供3种不同的按需复制策略,并给出了一种稀有资源搜索算法.实验结果表明:这种稀有资源的主动搜索复制策略能够以较低的复制消耗和网络开销,有效地提高稀有资源的副本率,进而提高稀有资源的点击率.

关键词： Peer-to-Peer 非结构网络主动搜索局部需求

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融合多种数据信息的餐馆推荐模型

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软件学报 2019年第9期30卷 2869-2885页

作者：戴琳孟祥武张玉洁纪威宇智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876

餐馆推荐可以利用用户的签到信息、时间上下文、地理上下文、餐馆属性信息以及用户的人口统计信息等挖掘用户的饮食偏好,为用户生成餐馆推荐列表.为了更加有效地融合这些数据信息,提出一种融合了多种数据信息的餐馆推荐模型,该模型首先... 详细信息

餐馆推荐可以利用用户的签到信息、时间上下文、地理上下文、餐馆属性信息以及用户的人口统计信息等挖掘用户的饮食偏好,为用户生成餐馆推荐列表.为了更加有效地融合这些数据信息,提出一种融合了多种数据信息的餐馆推荐模型,该模型首先利用签到信息和时间上下文构建“用户-餐馆-时间片”的三维张量,同时利用其他数据信息挖掘若干用户相似关系矩阵和餐馆相似关系矩阵;然后,在概率张量分解的基础上同时对这些关系矩阵进行分解,并利用 BPR 优化准则和梯度下降算法进行模型求解;最后得到预测张量,从而为目标用户在不同时间片生成相应的餐馆推荐列表.通过在两个真实数据集上的实验结果表明:相比于目前存在的餐馆推荐模型,所提出的模型有着更好的推荐效果和可接受的运行时间,并且缓解了数据稀疏性对推荐效果的影响.

关键词：餐馆推荐概率张量分解相似关系 BPR 优化梯度下降

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一种基于信任度和链接预测方法的移动用户偏好预测方法

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电子与信息学报 2013年第12期35卷 2972-2977页

作者：耿华孟祥武史艳翠北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876

随着移动互联网的发展,人们也对移动互联网的个性化服务提出了更高的要求。为了获取更准确的移动用户偏好以满足个性化服务的要求,该文通过分析移动用户行为,提出一种基于信任度和链接预测的移动用户偏好预测方法。该方法首先通过分析... 详细信息

随着移动互联网的发展,人们也对移动互联网的个性化服务提出了更高的要求。为了获取更准确的移动用户偏好以满足个性化服务的要求,该文通过分析移动用户行为,提出一种基于信任度和链接预测的移动用户偏好预测方法。该方法首先通过分析移动用户通信行为,提出一种计算移动用户信任度的方法;然后根据得到的移动用户信任度和移动用户评分相似度选取移动用户的近似邻居;通过链接预测方法计算移动用户和移动网络服务之间的相关度,并根据相关度确定需要预测的移动网络服务集合;最后通过该方法对移动用户偏好进行预测。实验结果表明,该方法的预测精确度优于传统的协同过滤技术,在一定程度上解决了稀疏性问题。

关键词：移动通信网信任度偏好预测协同过滤

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一种改进的偏好融合组推荐方法

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软件学报 2018年第10期29卷 3164-3183页

作者：胡川孟祥武张玉洁杜雨露智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876

近年来,组推荐系统已经逐渐成为推荐系统领域的研究热点之一.在电影电视和旅游推荐中,用户常常是参与活动的一组人,这就需要为多个用户形成的群组进行推荐.作为解决群组推荐问题的有效手段,组推荐系统将单个用户推荐扩展为群组推荐,目... 详细信息

近年来,组推荐系统已经逐渐成为推荐系统领域的研究热点之一.在电影电视和旅游推荐中,用户常常是参与活动的一组人,这就需要为多个用户形成的群组进行推荐.作为解决群组推荐问题的有效手段,组推荐系统将单个用户推荐扩展为群组推荐,目前已经应用在新闻、音乐、电影、餐饮等诸多领域.现有的组推荐融合方法主要是模型融合与推荐融合,其效用好坏目前仍没有定论,并且它们各有自己的优缺点.模型融合存在着群组成员间的公平性问题,推荐融合忽视了群组成员间的交互.提出一种改进的偏好融合组推荐方法,它结合了两种融合方法的优点.同时根据实验得出了"群组偏好与个人偏好具有相似性"的结论,并将它结合在改进方法中.最后,通过在Movielens数据集上的实验分析,验证了该方法的有效性,证明了它能够有效地提高推荐准确率.

关键词：组推荐推荐系统偏好融合群组偏好建模数据挖掘

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移动通信网中基于用户社会化关系挖掘的协同过滤算法

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电子与信息学报 2011年第12期33卷 3002-3007页

作者：黄武汉孟祥武王立才北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876

该文面对移动通信网中个性化服务推荐问题,结合社会化网络分析方法提出一种基于移动用户社会化关系挖掘的协同过滤算法。利用移动通信网中所形成社会化网络,预测潜在的社会化网络关系,并按关系紧密程度找到相似用户;然后结合基于用户评... 详细信息

该文面对移动通信网中个性化服务推荐问题,结合社会化网络分析方法提出一种基于移动用户社会化关系挖掘的协同过滤算法。利用移动通信网中所形成社会化网络,预测潜在的社会化网络关系,并按关系紧密程度找到相似用户;然后结合基于用户评分相似度计算发现的最近邻用户,找到最相似的用户集合,进行移动用户偏好预测和推荐,有效地缓解数据稀疏性。仿真数据集和公开数据集实验表明了该算法在预测移动用户偏好和提高推荐精确度方面的可行性和有效性。

关键词：移动通信网移动社会化网络偏好预测协同过滤

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一种上下文移动用户偏好自适应学习方法

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软件学报 2012年第10期23卷 2533-2549页

作者：史艳翠孟祥武张玉洁王立才智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876

针对移动网络对个性化移动网络服务系统的性能提出了更高的要求,但现有研究难以自适应地修改上下文移动用户偏好以为移动用户提供实时、准确的个性化移动网络服务的问题,提出了一种上下文移动用户偏好自适应学习方法,在保证精确度的基... 详细信息

针对移动网络对个性化移动网络服务系统的性能提出了更高的要求,但现有研究难以自适应地修改上下文移动用户偏好以为移动用户提供实时、准确的个性化移动网络服务的问题,提出了一种上下文移动用户偏好自适应学习方法,在保证精确度的基础上缩短了学习的响应时间.首先,通过分析移动用户行为日志来判断移动用户行为是否受上下文影响,并在此基础上判断移动用户行为是否发生变化.然后,根据判断结果对上下文移动用户偏好进行修正.在对发生变化的上下文移动用户偏好进行学习时,将上下文引入到最小二乘支持向量机中,进一步提出了基于上下文最小二乘支持向量机(C-LSSVM)的上下文移动用户偏好学习方法.最后,实验结果表明,当综合考虑精确度和响应时间两方面因素时,所提出的方法优于其他学习方法,并且可应用于个性化移动网络服务系统中.

关键词：移动网络偏好学习上下文移动用户偏好上下文最小二乘支持向量机

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