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基于信任管理机制的推荐系统研究 被引量：6
1
作者 卢竹兵 吴卫华 +1 位作者 王剑 李玉州 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第2期566-569,共4页
针对用户兴趣迁移与用户对推荐行为无自主控制两个典型问题,提出了一种新颖的个性化协同过滤推荐策略。通过一种信任管理机制,用户自己管理信任关系。各用户拥有一个列表用来存放信任用户以及信任关系程度,通过用户自主行为可以控制系... 针对用户兴趣迁移与用户对推荐行为无自主控制两个典型问题,提出了一种新颖的个性化协同过滤推荐策略。通过一种信任管理机制,用户自己管理信任关系。各用户拥有一个列表用来存放信任用户以及信任关系程度,通过用户自主行为可以控制系统的推荐。在推荐过程中,将信任度与相似度合并,得到复合权值,并以此进行推荐。同时,通过比较实际评价值与期望评价值,实时调整信任关系程度。实验结果表明,该策略提高了系统推荐的准确率,一定程度上增强了用户的信心。 展开更多
关键词 协同过滤 推荐系统 信任度 信任管理 兴趣迁移
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一种基于信任网络的协同过滤推荐策略 被引量：8
2
作者 卢竹兵 唐雁 《西南师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期123-126,共4页
提出了一种基于信任网络的协同过滤推荐策略,在传统协同过滤策略中引入信任网络,将相似度和信任度结合在一起,提高推荐的准确率.实验证明,在数据稀疏的情况下该策略比传统的协同过滤推荐策略有更好的推荐效果.
关键词 协同过滤 推荐系统 信任网络 信任度
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应用型计算机人才培养模式的探讨 被引量：3
3
作者 卢竹兵 《福建电脑》 2010年第6期179-179,186,共2页
应用型人才的培养是目前高校人才培养的一个新的趋向。目前,计算机专业应用型人才的培养模式还不够健全,不够合理。本文从应用型人才培养的宗旨出发,结合西南大学应用技术学院的教学实践,从课程的设置和教学方法的改革两个角度,探讨了... 应用型人才的培养是目前高校人才培养的一个新的趋向。目前,计算机专业应用型人才的培养模式还不够健全,不够合理。本文从应用型人才培养的宗旨出发,结合西南大学应用技术学院的教学实践,从课程的设置和教学方法的改革两个角度,探讨了新型应用型计算机专业人才的培养模式,分析了未来应用型计算机专业建设的发展趋势。 展开更多
关键词 应用型人才 培养模式 课程设置 市场驱动
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基于3R的职业教育研究
4
作者 郎登何 卢竹兵 《价值工程》 2010年第1期97-99,共3页
教学质量的提高是职业教育健康发展的关键,学习和借鉴国外先进教学理念和方法有利于教学质量的提高和职业教育的发展。本文通过学习澳大利亚职业教育,提出了一种基于3R的职教思想,旨在认清职教形式、探索提高教育质量方法和途径。期待3... 教学质量的提高是职业教育健康发展的关键,学习和借鉴国外先进教学理念和方法有利于教学质量的提高和职业教育的发展。本文通过学习澳大利亚职业教育,提出了一种基于3R的职教思想,旨在认清职教形式、探索提高教育质量方法和途径。期待3R职教思想能为高等职业教育带来启示。 展开更多
关键词 职业教育 教学质量 3R
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基于网络评论情感信任分析的推荐策略 被引量：10
5
作者 卢竹兵 李玉州 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第6期75-79,共5页
个性化推荐技术已经成为电子商务领域解决信息过载问题的一种有效手段.传统的协同过滤推荐系统由于算法自身的特点,普遍存在数据稀疏性和冷启动等问题,这些问题的存在使得个性化推荐过程中的准确率大大降低,影响了用户的个性化体验和对... 个性化推荐技术已经成为电子商务领域解决信息过载问题的一种有效手段.传统的协同过滤推荐系统由于算法自身的特点,普遍存在数据稀疏性和冷启动等问题,这些问题的存在使得个性化推荐过程中的准确率大大降低,影响了用户的个性化体验和对系统的信心.从社会学中的信任关系角度着手,通过对网络用户在线评论信息进行情感分析,提取出评论信息中用户的情感倾向,并对它进行有效量化,然后通过计算用户情感倾向的相似性建立用户间的信任关系.同时,在推荐过程中将所构建的信任关系与评分数据的相似度进行有效结合,弥补了相似度作为唯一权重因素而导致的推荐准确率降低的不足.首先,基于在线评论信息对用户的情感倾向性进行分析与量化;然后,基于情感相似度对用户信任关系进行建模;最后,基于用户情感信任关系对推荐策略进行设计.在所选数据集上的模拟对比实验表明,改进的引入情感分析信任模型的个性化推荐策略能够有效地降低平均绝对误差值MAE,推荐的准确率得到了提高;同时,覆盖率coverage和推荐系统对商品长尾的发掘能力也得到了有效的提升;另外,信任关系自主管理机制的引入,也大大改善了用户对系统的个性化体验,增强了用户对系统的信心. 展开更多
关键词 协同过滤 数据稀疏 信任关系 情感分析 相似度
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基于情感分析和情感遗忘的协同过滤推荐策略 被引量：4
6
作者 卢竹兵 马小琴 +1 位作者 吴汶娟 李玉州 《重庆师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第5期103-108,共6页
【目的】探索弥补现有协同过滤推荐系统中存在的诸如无法有效地识别用户兴趣的迁移、数据稀疏情况下推荐准确率低等缺陷的方法。【方法】通过对网络用户在线评论信息进行基于方面级的情感分析,利用改进的DP算法提取出评论信息中用户潜... 【目的】探索弥补现有协同过滤推荐系统中存在的诸如无法有效地识别用户兴趣的迁移、数据稀疏情况下推荐准确率低等缺陷的方法。【方法】通过对网络用户在线评论信息进行基于方面级的情感分析,利用改进的DP算法提取出评论信息中用户潜在的情感倾向,并对它进行有效地量化,有效地将用户的情感因素引入到用户兴趣建模过程中。同时,引入艾宾浩斯遗忘曲线理论,解决因时间变化而导致的用户兴趣迁移的问题。【结果】模拟实验在所选的两套数据集上进行,分别针对平均绝对误差(MAE)和覆盖率(Coverage)两个常用的性能评价标准,与选定的对比算法进行了对比实验。实验结果显示提出的引入情感分析和遗忘的协同过滤推荐算法能够有效地降低MAE,并能有效地提升Coverage。【结论】提出的算法有效地弥补了兴趣迁移对推荐准确率的影响,提高了系统对商品长尾的发掘能力。 展开更多
关键词 推荐系统 协同过滤 兴趣迁移 数据稀疏 遗忘曲线 情感分析
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