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  • 【期刊】 针对协同过滤推荐系统的混淆托攻击模型

    刊名:计算机与数字工程 作者:卫星君 ; 顾清华 关键词:推荐系统 ; 攻击模型 ; 托攻击 ; 混淆技术 机构:陕西能源职业技术学院 ; 陕西能源职业技术学院 ; 西安建筑科技大学管理学院 年份:2018
    摘要:为了躲避现有的托攻击检测,攻击者利用混淆技术降低攻击概貌和普通概貌之间的区别,使之成为更多用户的近邻进而影响推荐系统的预测评分。对物品按属性划分,在混淆技术的基础上,给出噪音系数、评分偏移函数和目标偏移函数,提出混淆流行交叉托攻击模型。设计攻击概貌自动产生器注入系统数据库,同最流行项中添加平均项构造的混淆托攻击对比。实验结果表明,该托攻击模型对推荐系统的危害性更大,应加强防范。
  • 【期刊】 基于特征指标推荐系统托攻击半监督检测

    刊名:计算机应用研究 作者:卫星君 ; 顾清华 关键词:推荐系统 ; 托攻击 ; 特征指标 ; 半监督 ; 聚类 机构:陕西能源职业技术学院 ; 陕西能源职业技术学院 ; 西安建筑科技大学管理学院 年份:2018
    摘要:针对托攻击提出一种半监督托检测模型,对标记用户分类计算簇中心,给出中心用户相似度特征属性。对不同攻击选择合适的特征指标,把输入用户划分到不同的簇集中,通过簇集中输入用户全部评分项为最大值的均值与标记用户对该项均值差,确定攻击项。依据特征指标对不同簇集进行两次分类,进而确定攻击对象。实验证明,该检测算法对不同的托攻击有较高的检测准确率。
  • 【期刊】 一种基于向量的在线学习推荐系统架构

    刊名:情报科学 作者:马莉 ; 薛福亮 关键词:协同过滤推荐 ; 基于向量的推荐 ; 在线学习推荐 机构:天津外国语大学教育技术与实验室管理中心 ; 天津外国语大学教育技术与实验室管理中心 ; 天津财经大学商学院 年份:2017
    摘要:【目的/意义】提出一种基于向量的在线学习推荐系统架构,通过将访问序列的先后次序作为推荐的重要依据,将访问记录预处理进行向量表示,在此基础上基于向量利用DBSCAN算法对用户进行协同过滤聚类并实施知识点推荐。【方法/过程】将用户访问学习资源的日志记录进行解析,并进行预处理以向量的格式表示,在考虑浏览历史日志的同时,将访问序列的先后次序作为推荐的重要依据,进而基于向量利用DBSCAN算法对用户进行协同过滤聚类,并实施推荐。【结果/结论】利用用户历史学习记录进行向量表示,充分考虑知识点学习次序,提出了一种在线学习推荐新方法的尝试,实验结果表明该推荐方法是有效的。
  • 【期刊】 基于隐性反馈与交叉推荐的癫痫药物推荐系统

    刊名:集成技术 作者:张璐 ; 陈春 ; 范小朋 ; 刘人恺 ; 须成忠 关键词:癫痫 ; 药物推荐系统 ; 隐性反馈模型 ; 非负矩阵分解 机构:中国科学院深圳先进技术研究院 ; 中国科学院深圳先进技术研究院 ; 中国科学院大学深圳先进技术学院 ; 深圳市南山医院 年份:2017
    摘要:癫痫是一种较为常见的脑部疾病,也是一种长期性神经系统疾患。目前全球有大量的患者饱受癫痫带来的痛苦。癫痫虽然不能根治,但是约70%癫痫病例的抽搐发作可以通过药物控制。电子健康病历蕴含着众多癫痫患者的信息,为个性化药物的处方提供了海量大数据资源。文章通过对医疗电子病例进行大数据分析,提出一种基于隐性反馈模型与交叉推荐的药物推荐方法(Implicit Feedback and Crossing Recommendation,IFCR),以帮助医生选择合适的药物。该方法通过分析患者的看病历史以及相似患者的看病经历,建立患者症状与医生用药之间的对应关系,从而根据患者症状为医生提供药物推荐。与基于人工神经网络的药物推荐系统进行对比试验发现,文章提出的药物推荐系统在召回率上具有显著优势,而在精确率上二者各有优劣。总体来看,文章所提出的IFCR方法效果更为出色。最后,通过对两种方法的推荐结果做进一步分析发现,二者推荐倾向不同,因此存在建立集成模型的可能。
  • 【期刊】 UGC标签推荐系统的一种新的标签清理方法

    刊名:商 作者:刘建东 关键词:推荐系统 ; UGC标签 ; 数据标签清理 机构:吉首大学张家界学院 ; 吉首大学张家界学院 年份:2016
    摘要:UGC标签推荐系统的推荐效果依赖标签的质量,因为UGC标签是用户随意标注的,并不是所有的标签都符合用户兴趣,有必要清空一些不符合用户兴趣的标签,提高标签质量。本文根据标签的频率和物品的流行程度,提出假设,建立衡量标签与用户兴趣匹配度的数学模型,通过设置阀值,建立筛选规则,并应用该规则进行了实验。实验的准确率和召回率达到70%和75%,一定程度上达到了提高标签质量的目的。
  • 【期刊】 协同过滤推荐算法以及相关推荐系统开发应用

    刊名:电子技术与软件工程 作者:孙丽娜 关键词:算法研究 ; 算法实现 ; 电子商务 ; 推荐 ; 系统应用 机构:哈尔滨铁道职业技术学院 ; 哈尔滨铁道职业技术学院 年份:2018
    摘要:计算机算法的研究发展主要是为了满足用户以及企业的发展需求。当前网络销售势头强劲,而做好网络销售的重要环节就是弄清楚用户的具体需求,及时的推荐相关产品,提升用户群体的购买兴趣。要了解并不相识的用户群体需求,协同过滤算法能够起到重要的作用。本文对协同过滤算法的思想,以及在电子商务和其它领域的应用进行了详细的阐述。
  • 【期刊】 一种基于用户行为的多Agent信息推荐系统研究

    刊名:软件导刊 作者:雷威 ; 张玉继 ; 李文博 关键词:推荐系统 ; 多Agent技术 ; 信息过滤 ; 用户行为 机构:西安工程大学计算机科学与技术学院 ; 西安工程大学计算机科学与技术学院 年份:2017
    摘要:通过分析用户行为和Agent技术,提出基于用户行为的多Agent个性化信息推荐系统设计模型。对基于用户行为数据进行分析,整合用户的行为特性可以为用户带来更好的使用体验,多Agent技术能结合用户兴趣偏好信息及用户访问记录实现信息过滤并推理出用户的意图,从而提供个性化的推荐服务。
  • 【期刊】 一种基于六维打分的混合模型业务推荐系统

    刊名:福建电脑 作者:吕月坪 关键词:推荐系统 ; 移动运营商 ; 混合模型预测算法 ; 六维打分机制 机构:中国移动通信集团福建有限公司泉州分公司 ; 中国移动通信集团福建有限公司泉州分公司 年份:2017
    摘要:首先介绍移动运营商构建推荐系统的必要性,总结常用推荐算法的不足,然后提出了一种基于六维打分的混合模型业务推荐系统,该系统能够根据客户历史数据将合适的业务通过合适渠道推送给合适的客户,提高业务受理量,节约营销成本.
  • 【期刊】 协同过滤推荐系统中用户概貌攻击检测研究

    刊名:大科技 作者:李雪 关键词:推荐系统 ; 协同过滤 ; 攻击检测研究 机构:燕山大学里仁学院 ; 燕山大学里仁学院 ; 河北秦皇岛 年份:2017
    摘要:协同过滤是推荐系统中普遍使用的一种推荐技术,然而协同推荐系统很容易遭受恶意用户的攻击.攻击者通过向系统注入大量有规律的攻击用户信息,达到人为操纵推荐系统的目的.为了检测系统中存在的攻击用户,通过研究攻击用户信息的统计特征,提出了一种基于特征分析的攻击检测算法.试验结果表明,该算法具有更高的检测率,有效缓解了推荐系统遭受托攻击操纵的问题,确保了推荐系统的可靠性.
  • 【期刊】 基于主体认知的馆藏资源推荐系统模型构建

    刊名:农业图书情报学刊 作者:李响 关键词:推荐系统 ; 主体认知 ; 情报学认知论 ; 馆藏资源 机构:天津城建大学图书馆 ; 天津城建大学图书馆 年份:2017
    摘要:为提高图书馆资源推荐内容与用户个性化信息需求之间的匹配度,解决信息迷航问题,在情报学认知理论框架下,运用本体方法对图书馆用户和馆藏资源分别构建主体认知模型,在此基础上建立了馆藏资源推荐系统。文章是将认知要素应用于信息推荐系统的有益尝试,以及大数据环境下对图书馆知识服务的新探索。
  • 【期刊】 构建网络文学出版评价体系及推荐系统浅析

    刊名:出版发行研究 作者:徐静 关键词:推荐系统 ; 网络文学 ; 作品出版 ; 评价体系 机构:淮北师范大学外国语学院 ; 淮北师范大学外国语学院 年份:2016
    摘要:2015年10月,国家新闻出版广电总局办公厅发布《关于开展2015年优秀网络文学原创作品推介活动的通知》,在全国范围内组织开展2015年优秀网络文学原创作品推介活动。这是加快落实《关于推动网络文学健康发展的指导意见》的一项重要举措。有鉴于此,本文阐述了网络文学出版评价的特性,提出了构建网络文学出版评价体系及优秀网络文学作品推荐系统的必要性和建议。
  • 【期刊】 基于多Agent的众包任务推荐系统建模与仿真

    刊名:计算机工程与科学 作者:郭伟 ; 邱丹逸 关键词:众包设计 ; 任务推荐 ; Agent ; 仿真 机构:天津大学机械工程学院 ; 天津大学机械工程学院 年份:2017
    摘要:为了让众包平台用户更方便准确地搜寻到合适任务,促进其能力水平提升,解决众包任务推荐动态性等问题,提出了一种基于多Agent的众包任务推荐系统。首先,基于众包平台建立多Agent任务推荐模型,提出了模型设计思路与模型框架,并进一步阐述了各Agent功能、相互作用关系与相关算法;其次,提出众包用户能力水平提升相关算法;最后,利用NetLogo仿真软件进行验证。结果表明,众包任务推荐系统可对用户能力水平的提升起到促进作用,证明了在众包平台引入推荐系统的必要性。并且分析了多Agent技术可提升推荐系统的动态性、智能性与灵活性等整体性能,促进了众包平台数据的管理与维护。
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