检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2013年第12期30卷 3618-3621页

作者：孙光明王硕北京交通大学计算机与信息技术学院北京100004 河北交通学院网络教研室石家庄050035

针对评分数据稀疏和单一评分相似性计算不准确导致推荐质量不高的问题,提出一种基于项目兴趣度的协同过滤新算法。该算法先预测未评分项的值,在此基础上基于项目的分类、评分值及次数引入项目—项目类别兴趣度特征向量计算同组项目的相... 详细信息

针对评分数据稀疏和单一评分相似性计算不准确导致推荐质量不高的问题,提出一种基于项目兴趣度的协同过滤新算法。该算法先预测未评分项的值,在此基础上基于项目的分类、评分值及次数引入项目—项目类别兴趣度特征向量计算同组项目的相似性,提高了项目间相似性计算的准确度和推荐质量,避免了大量无用计算,提高了算法的效率。实验结果表明,该算法对目标项目预测评分的准确性、推荐质量及效率更高。

关键词：兴趣度特征向量数据稀疏项目相似性推荐质量协同过滤

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满足用户兴趣漂移的计算自适应快速推荐算法

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计算机应用研究 2015年第9期32卷 2669-2673页

作者：孙光明王硕北京交通大学计算机与信息技术学院北京100004 河北交通学院网络教研室石家庄050035 河北科技大学信息科学与工程学院石家庄050035

针对推荐算法未考虑大数据量计算导致系统性能差及基于历史评分的相似性不能反映用户兴趣动态变化的问题,提出了满足用户兴趣漂移的计算自适应快速推荐算法。该算法依据CPU等计算资源使用率动态调整待推荐用户窗口,并按项目类别及其访... 详细信息

针对推荐算法未考虑大数据量计算导致系统性能差及基于历史评分的相似性不能反映用户兴趣动态变化的问题,提出了满足用户兴趣漂移的计算自适应快速推荐算法。该算法依据CPU等计算资源使用率动态调整待推荐用户窗口,并按项目类别及其访问热度动态分配计算时间,计算自适应项目与目标用户的优先级和相似性计算难易度,提高计算效率与响应速度;建立访问次数随时间变化的兴趣度量函数自适应用户兴趣漂移,提高推荐质量。实验结果表明,算法速度更快、推荐更准确、用户体验更好。

关键词：用户兴趣漂移计算自适应推荐算法

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基于时延约束的快速低代价组播路由算法

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计算机工程 2010年第13期36卷 117-119页

作者：孙光明王硕李伟生北京交通大学计算机与信息技术学院北京100004 河北交通学院计算机教研室石家庄050091

低代价最短路径树是一种广泛使用的组播树,通常不能满足实时多媒体应用中信息从源端到目的端传输的时延限制。针对该问题,提出基于时延约束的快速低代价组播路由算法,利用代价构建满足时延约束的初始树,将不满足时延约束的路径用最小时... 详细信息

低代价最短路径树是一种广泛使用的组播树,通常不能满足实时多媒体应用中信息从源端到目的端传输的时延限制。针对该问题,提出基于时延约束的快速低代价组播路由算法,利用代价构建满足时延约束的初始树,将不满足时延约束的路径用最小时延路径代替。仿真结果表明,相比时延约束最短路径树算法,该算法的计算时间更少,组播树的总代价更低。

关键词：快速低代价最短路径树时延约束最短路径树组播树

来源：评论

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基于JSON的Ajax数据通信快速算法

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计算机应用与软件 2015年第1期32卷 263-266页

作者：孙光明王硕河北交通学院网络教研室河北石家庄050035 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100004

针对Ajax采用XML作为数据载体存在标签大量冗余、基于DOM解析复杂导致数据传输量大、服务器与客户端解析效率低的问题,提出一种基于JSON的Ajax数据通信快速算法。分析服务器端应答Ajax引擎请求数据的结构,设计有限状态机模型实现应答数... 详细信息

针对Ajax采用XML作为数据载体存在标签大量冗余、基于DOM解析复杂导致数据传输量大、服务器与客户端解析效率低的问题,提出一种基于JSON的Ajax数据通信快速算法。分析服务器端应答Ajax引擎请求数据的结构,设计有限状态机模型实现应答数据集转换为JSON格式的方法,提高了Ajax数据传输和解析的效率。实验结果表明,该算法较以XML为数据载体的通信速度更快,解析效率更高,具有更好的用户体验度。

关键词： JSON Ajax数据通信有限状态机快速算法

来源：评论

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多因素复合度量的协同过滤推荐算法

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计算机应用研究 2015年第10期32卷 2896-2900页

作者：孙光明王硕邹静昭北京交通大学计算机与信息技术学院北京100004 河北交通学院网络教研室石家庄050035 河北科技大学信息科学与工程学院石家庄050035 河北中医学院公共课教学部石家庄050200

单一评分相似性度量及数据稀疏导致了传统推荐算法计算出的用户或项目近邻不准确、推荐质量不高,为此,提出了一种多因素复合度量的协同过滤推荐算法。该算法基于用户访问次数、停留时间及评分定义了一个多因素约束的相似性计算函数,避... 详细信息

单一评分相似性度量及数据稀疏导致了传统推荐算法计算出的用户或项目近邻不准确、推荐质量不高,为此,提出了一种多因素复合度量的协同过滤推荐算法。该算法基于用户访问次数、停留时间及评分定义了一个多因素约束的相似性计算函数,避免了单一评分相似性度量问题,提高了相似性计算的准确度;同时,基于项目类别、目标用户已访问的项目、已访问过待预测评分项目的用户、访问时序建立了项目及用户信任模型,在数据稀疏及冷启动时用信任依赖度代替相似度预测评分,解决了相似性计算数据不充分的问题。实验结果表明,该算法能显著提高最近邻计算的准确性和算法的推荐质量。

关键词：多因素复合度量访问时序信任模型推荐算法

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