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Your conditions: 王永贵(5)

1. chinaXiv:201904.00053 [pdf]

融合内容与矩阵分解的混合推荐算法

王永贵; 陈玉伟
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

传统的基于内容的推荐算法往往具有较低的准确性,而协同过滤推荐算法中普遍存在数据稀缺性和项目冷启动问题。为解决上述问题,提出了一种融合内容与协同矩阵分解技术的混合推荐算法。该算法实现了在共同的低维空间中分解内容和协同矩阵,同时保留数据的局部结构。在参数优化方面利用一种基于乘法更新规则的迭代方法,以此提高学习能力。实验结果表明,该算法优于其他具有代表性的项目冷启动推荐算法,有效缓解了数据稀疏性,提高了推荐准确性。

submitted time 2019-04-01 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits415Downloads222 Comment 0

2. chinaXiv:201901.00194 [pdf]

基于指数衰减惯性权重的分裂粒子群优化算法

王永贵; 曲彤彤; 李爽
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对粒子群优化算法因种群多样性丧失而陷入局部最优、早熟收敛的问题,提出一种基于指数衰减惯性权重的分裂粒子群优化算法(EDW-DPSO)。首先,采用半均匀初始化种群,使种群以整体均匀、局部随机的方式分布;其次,引入动态分裂算子,对满足分裂条件的粒子执行分裂操作,增加种群多样性,避免粒子陷入局部最优;最后,采用指数衰减的惯性权重,平衡粒子全局搜索和局部开发能力。实验结果表明,该算法在前期有较大的搜索空间,种群多样性增加,后期则强调局部开发,提高收敛精度和优化能力,加快粒子跳脱局部极值逼近全局最优。

submitted time 2019-01-28 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits456Downloads261 Comment 0

3. chinaXiv:201810.00041 [pdf]

基于存储改进的分区并行关联规则挖掘算法

王永贵; 谢南; 曲海成
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

基于关联规则在大数据挖掘领域正引起广泛关注,算法的重点及难点就是挖掘频繁集。针对现有算法存储结构简单、生成大量冗余的候选集、时间和空间复杂度高,挖掘效率不理想的情况。为了进一步提高关联规则算法挖掘频繁集的速度,优化算法的执行性能,提出基于内存结构改进的关联规则挖掘算法。算法基于Spark分布式框架,分区并行挖掘出频繁集,提出在挖掘过程中利用布隆过滤器进行项目存储,并对事务集和候选集进行精简化操作,进而达到优化挖掘频繁集的速度、节省计算资源的目的。算法在占用较少内存的条件下,相比于YAFIM和MRApriori算法,在挖掘频繁集效率上有明显地提升。算法不但能较好提升挖掘速度,降低了内存的压力,而且具有很好的可扩展性,使得算法可以应用到更大规模的数据集和集群,从而达到优化算法性能的目的。

submitted time 2018-10-11 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits564Downloads330 Comment 0

4. chinaXiv:201807.00059 [pdf]

融合社交网络与关键用户的并行协同过滤推荐算法

肖成龙; 王宁; 王永贵
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

为解决传统协同过滤推荐算法中存在的数据稀疏、冷启动以及推荐结果缺乏多样性等问题,提出一种融合社交网络与关键用户的协同过滤推荐算法。该算法在用户-项目评分矩阵基础上,融合用户社交网络信息得出社交信任矩阵,融合关键用户信息得出关键用户评分矩阵。利用三大评分矩阵,分配不同的权重比例,共同来预测用户对于目标项目评分。针对海量数据问题,采用Spark分布式集群实现该算法的计算并行化。实验结果表明,该算法能够有效缓解数据稀疏问题,提高处理速度和推荐准确度。

submitted time 2018-07-09 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits1009Downloads440 Comment 0

5. chinaXiv:201804.01447 [pdf]

Word2Vec-ACV:OOV语境含义的词向量生成模型

王永贵; 郑泽; 李玥
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对Word2Vec模型生成的词向量缺乏语境的多义性以及无法创建集外词(OOV)词向量的问题,引入相似信息与Word2Vec模型相结合,提出Word2Vec-ACV模型。该模型首先基于连续词袋(CBOW)和Hierarchical Softmax的Word2Vec模型训练出词向量矩阵即权重矩阵;然后将共现矩阵进行归一化处理得到平均上下文词向量,再将词向量组成平均上下文词向量矩阵;最后将平均上下文词向量矩阵与权重矩阵相乘得到词向量矩阵。为了能同时解决集外词及多义性问题,将平均上下文词向量分为全局平均上下文词向量(Global ACV)和局部平均上下文词向量(Local ACV)两种,并对两者取权值组成新的平均上下文词向量矩阵。将Word2Vec-ACV模型和Word2Vec模型分别进行类比任务实验和命名实体识别任务实验,实验结果表明,Word2Vec-ACV模型同时解决了语境多义性以及创建集外词词向量的问题,降低了时间消耗,提升了词向量表达的准确性和对海量词汇的处理能力。

submitted time 2018-04-12 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits564Downloads354 Comment 0

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