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1. chinaXiv:201812.00100 [pdf]

基于语义位置和区域划分的兴趣点推荐模型

刘辉; 万程峰; 吴晓浩
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对现有的位置社交网络研究工作对兴趣点相关的用户语义位置信息挖掘不够充分,且大多推荐算法忽略了兴趣点所在区域对推荐结果的影响,提出了一种新型兴趣点推荐模型(USTTGD)。首先采用分割时间的潜在狄利克雷分配主题模型(latent Dirichlet allocation,LDA),基于签到记录中的语义位置信息挖掘时间主题下的用户时间偏好,然后将兴趣点所处区域划分为网格,以评估区域影响;接着应用边缘加权的个性化PageRank (Edge-weighted Personalized PageRank,EwPPR)来建模兴趣点之间的连续过渡;最后将用户时间偏好、区域偏好和连续过渡偏好融合为一个统一的推荐框架。通过在真实数据集上实验验证,与其他传统推荐模型相比,USTTGD模型在准确率和召回率上有了显著的提升。

提交时间: 2018-12-13 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量60下载量42 评论 0

2. chinaXiv:201810.00061 [pdf]

基于综合信任的社会化混合推荐算法

杨丰瑞; 吴晓浩; 万程峰
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

推荐系统是处理信息过载问题的重要手段。现有的基于信任网络推荐算法没有充分挖掘用户信任关系信息,影响推荐效果。提出了综合评估信任(CETrust)的模型,该模型综合考虑了用户间的直接信任和间接信任等因素。结合推荐项目的特征属性信息,集成到概率矩阵的因式分解模型中推荐。实验表明,新提出的推荐算法(H-CETrust)推荐精度高于现有推荐算法的推荐精度。

提交时间: 2018-10-11 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量79下载量52 评论 0

3. chinaXiv:201805.00278 [pdf]

基于B-list的最大频繁项集挖掘算法

张昌; 文凯; 郑云俊
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对现有的最大频繁项集挖掘算法挖掘时间过长、内存消耗较大的问题,提出了一种基于构造链表B-list的最大频繁项集挖掘算法BMFI,该算法利用B-list数据结构来挖掘频繁项集并采用全序搜索树作为搜索空间,然后采用父等价剪枝技术来缩小搜索空间,最后再结合基于MFI-tree的投影策略实现超集检测来提高算法的效率。实验结果表明,BMFI算法在时间效率与空间效率方面均优于FPMAX算法与MFIN算法。该算法在稠密数据集与稀疏数据集中进行最大频繁项集挖掘时均有良好的效果。

提交时间: 2018-05-20 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量127下载量74 评论 0

4. chinaXiv:201805.00355 [pdf]

毫米波5G网络中一种D2D通信的资源分配方案

文凯; 陈永丽; 郑文倩; 颜飙
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

在5G系统中,毫米波(mmWave)与终端直通技术(device-to-device,D2D)有利于提升系统容量和频谱利用率。针对73 GHz下underlay蜂窝网络中的D2D资源分配进行了研究。为了降低彼此间的干扰,首先提出对基站和D2D用户接收机进行区域限制;其次利用线性相关的方法选出可复用的蜂窝用户;最后在满足蜂窝通信和D2D通信服务质量(QoS)的要求下提出一种基于干扰控制的资源分配,以提升系统的吞吐量。仿真结果表明所提算法的性能优于参考算法。该算法能够有效提升系统吞吐量和频谱效率。

提交时间: 2018-05-18 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量130下载量78 评论 0

5. chinaXiv:201804.02379 [pdf]

异构网络下基于混合保护子帧的干扰协调方案

刘辉; 宋家旺
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

增强型小区间干扰协调(enhanced inter cell interference coordination,eICIC)引入几乎空白子帧(almost black subframes,ABS)来降低异构网络中小区间的干扰,然而过多的ABS会损失宏蜂窝用户性能。为了提高异构网络的性能,联合考虑ABS和低功率几乎空白子帧(low power-ABS,LP-ABS),提出了一种基于混合保护子帧(Hybrid Protected Subframes,HPS)的干扰协调方案。该方案综合考虑用户资源分配、HPS密度、HPS混合比例以及用户接入策略,以最大化系统比例公平效用为目标。仿真结果显示,所提方案在系统负载均衡、用户吞吐量以及用户公平性等指标上都优于传统增强型小区间干扰协调方案。

提交时间: 2018-04-24 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量217下载量138 评论 0

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