搜索结果: 1-15 共查到“计算机科学技术 兴趣”相关记录94条 . 查询时间(0.066 秒)
众包平台的信息过载使工人面临任务选择的困难.针对众包特征，本研究提出一种考虑工人兴趣和能力的任务推荐方法.该方法基于协同过滤推荐思想，首先通过TF-IDF技术构建考虑兴趣偏好的工人模型，然后将基于胜任力理论分析构建的工人KSAO能力集合融入到模型中，构建新的工人模型；在此基础上，利用余弦相似性、Jaccard相似性和改进的余弦相似性公式，计算工人间融合兴趣和能力的综合相似度，依此来选取近邻集并最终...
一种基于兴趣点分布的匿名框KNN查询方法
位置隐私 基于位置的服务 匿名框 K近邻查询
2016/12/26
针对利用匿名框实现的兴趣点K近邻KNN）查询带来的通信开销大、时延长等问题，提出了基于单一兴趣点Voronoi图划分和四叉树层次化组织的KNN查询方法.该方法根据兴趣点层次信息有针对性的构造查询匿名框用来获取详细查询信息，在保护位置隐私的同时，降低了查询通信开销，同时注入虚假查询保护了用户的真实查询内容隐私.最后分别采用模拟地理数据和真实地理数据进行理论分析和有效性验证.
基于兴趣偏好的微博用户性别推断研究
用户隐藏属性 用户性别推断 用户偏好建模 社交媒体
2016/12/26
用户属性，如：性别、年龄等，是计算心理学、个性化搜索、社会化商业推广等研究和应用考察的核心因素.利用用户生成数据自动推断用户属性成为新兴的研究课题.本文提出基于用户兴趣偏好研究微博用户的性别推断问题.考察了用户内容偏好以及关注行为偏好对性别推断的作用.在新浪微博近万名用户的数据集上证明了用户偏好特征的有效性.与传统的语用特征相比，将用户内容偏好与关注偏好相结合能够显著提高推断准确率.关注偏好特征对...
基于兴趣区域特征融合的半监督图像检索算法
图像检索 半监督学习 正反馈
2014/8/19
提出一种融合底层特征、基于兴趣区域的半监督学习图像检索方法,实现了图像内容的语义关联。该方法首先划分图像兴趣区域,提取图像的综合底层特征,然后将其作为训练数据,对图像类别进行半监督学习,建立图像和类别的语义映射,最后分别采用二次式距离和改进的Canberra距离对图像底层特征进行度量,特征空间中图像类的区域中心用正反馈进行迭代更新。通过实验对比,该图像检索算法具有较高的准确率,优于传统的基于内容的...
为在不显著降低垃圾邮件识别精度的同时有效提高邮件识别速度,提出了一种在线垃圾邮件快速识别新方法.首先引入用户正、负兴趣集的概念,结合用户兴趣集及支持向量机对邮件进行分类;然后根据主动学习理论,结合训练集样本密度及改进角度差异方法寻找分类最不确定的样本并推荐给用户进行类别标注;最后将标注后样本及分类最确定性样本加入训练集,并使用样本价值评价新函数淘汰冗余样本以生成新的训练集.实验表明,本文方法的用户...
基于兴趣图谱的用户兴趣分布分析及专家发现
专家发现 兴趣分析 兴趣图谱 复杂网络分析
2017/1/6
尽管用户可自主生成个性化数据以更全面描述个人偏好,但由于用户创建数据不严谨、不可控,导致生成的庞大数据集大多存在质量低、噪声严重的缺陷.因此管理复杂网络信息时,不能仅使用写入性知识,必须重视具有大量领域知识的专家,因为其可为系统提供高质量的信息.本文通过构建和分析用户兴趣分布曲线以发现兴趣领域专家,并提出甄别状态不正常的伪专家算法.由于网络中权威专家数量较少,所以所提供的信息是有限的.因此本文定义...
针对挖掘大规模科技文献中作者、主题和时间及其关系的问题，考虑科技文献的内外部特征，提出了一个作者主题演化(AToT)模型。模型中文档表示为一定概率比例的主题混合体，每个主题对应一个词项上的多项分布和一个随时间变化的贝塔分布，主题词项分布不仅由文档中单词共现决定，同时受文档时间戳影响，每个作者也对应一个主题上的多项分布。主题词项分布与作者主题分布分别用来描述主题随时间变化的规律和作者研究兴趣的变化规...
融合链接拓扑结构和用户兴趣的朋友推荐方法
朋友关系 主题模型 PageRank算法
2015/3/1
提出一种新的朋友推荐方法，该方法同时使用用户兴趣和朋友关系这2种因素来为目标用户推荐朋友，对PageRank算法进行改进，提出一种能同时融合上述2种因素的Topic_Friend_PageRank(TFPR)模型。首先，采用LDA(latent Dirichlet allocation)分析用户发布的消息内容，将用户表示为若干主题上的分布，从而建模用户的兴趣。接下来，使用加权的PageRank算法...
基于本体与模式的网络用户兴趣挖掘
搜索引擎 用户兴趣 通用本体 兴趣模式
2017/1/12
本文探讨了用户兴趣挖掘的新方法，首先从用户搜索日志中获取访问行为元素，并借助通用本体中的概念描述网页所体现的用户个体兴趣，然后提出了一种兴趣得分计算方法，并在此基础上从用户个体兴趣序列中识别不同的兴趣模式，判断用户的短期兴趣，并利用通用本体得出用户兴趣的集合表示，最后根据短期兴趣的增量积累推算长期兴趣.整个过程避开了以往兴趣挖掘方法中通过相似度计算和文档聚类算法进行兴趣合并的问题，为兴趣发现提供了...
构建自组网络中基于兴趣群组的激励机制
对等网 信任 兴趣群组 信誉
2017/1/4
提出一种基于兴趣群组的有效抗攻击性自组网络信任激励模型IGTrust,通过采用经济学中收益与损失概念,屏蔽了不同评价主体对同一行为评价的差异性.IGTrust将信任关系划分为三种类型,以节点获得的相对收益作为信任评估依据,结合交易信息量、折扣因子、时间维度等参数给予了各自的解决方案.仿真实验结果表明,IGTrust在抗恶意节点攻击与资源查询性能等方面均有良好性能.
基于兴趣度的高职课程关联规则挖掘
数据挖掘 关联规则 兴趣度 课程设置
2012/11/26
研究关联规则数据挖掘，讨论兴趣度的概念，设计基于此概念的算法.以高职成绩数据库为处理对象，分析课程间的关联规则，并以兴趣度为约束条件，剔除具有欺骗性的无效关联，挖掘一些合理可靠的课程间有趣的关联规则，从而为高职课程设置和教学大纲的修订提供参考，同时也验证了算法的有效性.
结合初级视皮层特性的感兴趣区域数字水印算法
Berkeley小波变换 ICA ROI 数字水印
2012/2/13
提出一种新的结合初级视皮层特性的感兴趣区域图像数字水印算法，尽可能最大限度地保护图像的主题内容。Berkeley变换是一种符合视皮层V1区特性的完全正交小波变换，视觉特性好，计算速度快。水印提取过程采用独立分量分析，真正实现了盲水印提取。实验表明，算法自动搜寻主题内容，透明性较好，对常见的攻击具有很好的鲁棒性，更重要的是，在对图像背景作大面积删除后，仍然能提取出高质量的数字水印。
基于加权语义网和有效信息的个性化用户兴趣建模
个性化 用户兴趣建模 加权语义网 有效信息
2010/9/6
为了提高个性化用户兴趣建模的准确率，对用户建模过程进行了优化。在计算文档相似度时，综合考虑特征词的语义关系以及在文档中的分布情况，引入加权语义网，提高了文档相似度计算精度；在计算兴趣度权值时，引入有效信息的概念及量化方法，以解决用户兴趣类权值计算过于主观的问题，并提出具体权值算法，提高了权值计算的准确性。实验结果表明，改进的方法在用户兴趣聚类和兴趣类别权值计算的准确率上都较以往方法有较大提高。
基于特定群体兴趣的混合个性化推荐算法
个性化推荐 特定群体 模糊聚类 协同过滤
2013/12/9
个性化推荐服务能够为网络用户提供针对兴趣偏好的推荐项目资源,现已被成熟地运用到网站导航、数字化图书馆检索系统、电子商务以及搜索引擎等领域.在研究有关推荐技术以及混合方式后，提出一种基于特定群体的混合推荐算法，其紧密结合了模糊聚类与两种协同过滤技术.实验结果表明，该算法不仅有效地解决了数据集的稀疏性问题，而且在一定程度上改善了推荐结果的质量.