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一种融合异构信息网络和评分矩阵的推荐新算法  CNKI文献

在当今的大数据时代,推荐系统是解决信息超载的有效手段.传统的协同过滤推荐系统仅仅使用用户-项目评分矩阵,而异构信息网络的出现为推荐系统更多地融合用户与项目信息提供了机遇,为了结合二者的优点,提出了一个融合它...

张邦佐 桂欣... 《计算机研究与发展》 2014年S2期 期刊

关键词: 异构信息网络 / 矩阵分解 / 相似度矩阵 / 元路径

下载(510)| 被引(37)

基于正例和无标记样例学习研究  CNKI文献

随着World Wide Web的迅猛发展,Web信息呈现出爆炸式指数级涌现,催生了搜索引擎这一激动人心的研究领域。各种搜索引擎已经成为人们使用因特网的最重要的信息服务工具,但是人们要想找到许多重要信息仍然如同大海捞针一...

张邦佐 导师:左万利 吉林大学 2009-04-01 博士论文

关键词: PU学习 / 半监督学习 / 文本分类 / 文本聚类

下载(783)| 被引(9)

结合用户行为信息和信任传递的推荐算法  CNKI文献

通过用户行为信息并结合信任传递推断用户隐式信任关系,提出了基于矩阵分解的PTtrustSVD算法,并在Filmtrust数据集上进行了实验.结果表明,加入隐式信任关系优于仅使用显式信任关系的推荐方法,证明了隐式信任关系对于改...

张邦佐 王佳同... 《东北师大学报(自然科学版)》 2017年04期 期刊

关键词: 推荐系统 / 隐式信任 / 信任传递

下载(192)| 被引(5)

以核心变量为基础的离散贝叶斯网络结构学习  CNKI文献

建立了基于核心变量的离散贝叶斯网络结构学习方法.该方法根据变量之间的无条件相对预测能力建立有向无环图,分别按着变量的聚度和散度排序变量;以不同于被预测变量的具有最大聚度和散度的两个变量为条件变量,根据变量...

张邦佐 王辉... 《东北师大学报(自然科学版)》 2005年04期 期刊

关键词: 预测能力 / 核心变量 / 最小切割集 / 聚度

下载(143)| 被引(3)

高校网络舆情安全中主题分类方法研究——以新浪微博数据为...  CNKI文献

【目的】通过一种特征加权方法解决高校新浪微博主题分类研究所面临的高维性和稀疏性问题。【方法】计算特征属于类别的概率,进一步预测文档属于类别的概率,使得特征由基于词的表示转换为基于类别的表示,最终采用支持...

贾隆嘉 张邦佐 《数据分析与知识发现》 2018年07期 期刊

关键词: 网络舆情安全 / 主题分类 / 特征加权 / 机器学习

下载(528)| 被引(3)

基于贝叶斯网络理论的TAN分类器无向依赖扩展  CNKI文献

基于贝叶斯网络理论 ,对 TAN分类器进行无向网络依赖扩展 ,把属性变量之间的树结构扩展成可分解马尔科夫网络 ,使经过依赖扩展得到的分类器能够充分利用属性变量之间的依赖信息 ,提高分类能力 ,并能够通过调节阈值大小...

王双成 张邦佐... 《小型微型计算机系统》 2005年01期 期刊

关键词: TAN分类器 / 可分解马尔科夫网络 / 贝叶斯网络 / 0-1损失率

下载(237)| 被引(8)

基于SPOC的线上线下混合教学模式探究与实践  CNKI文献

对基于MOOC和SPOC的线上线下混合教学模式进行了探讨,以"数据库系统基础"课程为例,详细描述了SPOC课程创建的具体实现环节,并给出了线上线下混合教学模式和翻转课堂的设计思路和实践过程,通过师生评价和课程...

蒲东兵 孙英娟... 《长春师范大学学报》 2019年10期 期刊

关键词: SPOC / 线上线下 / 混合教学模式 / 探究

下载(636)| 被引(9)

一种基于Bhattacharyya系数和项目相关性的协同过滤算法  CNKI文献

在大数据时代,为了满足用户的信息需求,个性化推荐系统得到了广泛应用。协同过滤是一种简单有效的推荐算法。然而,许多传统的相似度计算方法仅仅基于用户的共同评分值,且不适用于稀疏数据环境,因此提出了一种新的基于...

臧雪峰 刘天琦... 《计算机科学》 2017年12期 期刊

关键词: 协同过滤 / Bhattacharyya系数 / 项目相关性 / 评分偏好

下载(98)| 被引(4)

一种基于规则的无监督词性标注方法  CNKI文献

提出一种基于规则的无监督词性标注方法,利用200多条英语语法规则,创建26个规则函数,先将输入的待标注英语句子进行预处理后得到初始标记,再对每个单词调用规则函数,最终得到标注后的英语句子.通过对Brown语料库的实验...

彭涛 戴耀康... 《吉林大学学报(理学版)》 2015年05期 期刊

关键词: 词性标注 / 基于规则 / 无监督学习 / 规则函数

下载(122)| 被引(9)

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