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基于移动用户上下文相似度的协同过滤推荐算法被引量：34: 2011年; 该文面向移动通信网络领域的个性化服务推荐问题,通过将移动用户上下文信息引入协同过滤推荐过程,提出一种基于移动用户上下文相似度的改进协同过滤推荐算法。该算法首先计算基于移动用户的上下文相似度,以构造目标用户当前上下文的相似上下文集合,然后采用上下文预过滤推荐方法对"移动用户-移动服务-上下文"3维模型进行降维得到"移动用户-移动服务"2维模型,最后结合传统2维协同过滤算法进行偏好预测和推荐。仿真数据集和公开数据集实验表明,该算法能够用于移动网络服务环境下的用户偏好预测,并且与传统协同过滤相比具有更高的推荐精确度。; 徐风苓孟祥武王立才; 关键词：移动网络用户上下文相似度计算协同过滤

基于移动定位服务的考勤管理系统被引量：13: 2011年; 针对传统考勤系统的缺点,提出了一种基于下一代网络服务的考勤管理实现方法,该方法结合移动定位服务和地理信息服务,对员工的移动终端进行实时定位,使用范围搜索算法确定员工是否在指定工作区内,生成考勤信息。可以实时或定时进行自动或手动考勤,并能记录和回放员工工作轨迹,是一种融合网络服务实现的低成本、高灵活性的基于位置的电信增值服务。仿真结果表明该方法的可行性和有效性。; 张玉洁孟祥武; 关键词：移动定位服务移动终端地理信息系统考勤管理

移动通信网中基于用户社会化关系挖掘的协同过滤算法被引量：26: 2011年; 该文面对移动通信网中个性化服务推荐问题,结合社会化网络分析方法提出一种基于移动用户社会化关系挖掘的协同过滤算法。利用移动通信网中所形成社会化网络,预测潜在的社会化网络关系,并按关系紧密程度找到相似用户;然后结合基于用户评分相似度计算发现的最近邻用户,找到最相似的用户集合,进行移动用户偏好预测和推荐,有效地缓解数据稀疏性。仿真数据集和公开数据集实验表明了该算法在预测移动用户偏好和提高推荐精确度方面的可行性和有效性。; 黄武汉孟祥武王立才; 关键词：移动通信网协同过滤

一种上下文移动用户偏好自适应学习方法被引量：11: 2012年; 针对移动网络对个性化移动网络服务系统的性能提出了更高的要求,但现有研究难以自适应地修改上下文移动用户偏好以为移动用户提供实时、准确的个性化移动网络服务的问题,提出了一种上下文移动用户偏好自适应学习方法,在保证精确度的基础上缩短了学习的响应时间.首先,通过分析移动用户行为日志来判断移动用户行为是否受上下文影响,并在此基础上判断移动用户行为是否发生变化.然后,根据判断结果对上下文移动用户偏好进行修正.在对发生变化的上下文移动用户偏好进行学习时,将上下文引入到最小二乘支持向量机中,进一步提出了基于上下文最小二乘支持向量机(C-LSSVM)的上下文移动用户偏好学习方法.最后,实验结果表明,当综合考虑精确度和响应时间两方面因素时,所提出的方法优于其他学习方法,并且可应用于个性化移动网络服务系统中.; 史艳翠孟祥武张玉洁王立才; 关键词：移动网络偏好学习

上下文感知推荐系统被引量：183: 2012年; 近年来,上下文感知推荐系统已成为推荐系统研究领域最为活跃的研究领域之一.如何利用上下文信息进一步提高推荐系统的推荐精确度和用户满意度,成为上下文感知推荐系统的主要任务.从面向过程的角度对最近几年上下文感知推荐系统的研究进展进行综述,对其系统框架、关键技术、主要模型、效用评价以及应用实践等进行了前沿概括、比较和分析.最后,对上下文感知推荐系统有待深入的研究难点和发展趋势进行了展望.; 王立才孟祥武张玉洁; 关键词：推荐系统用户偏好上下文

不同电信欠费率下信用评分问题被引量：1: 2010年; 为提高信用评分的公平性和合理性,研究了电信领域不同欠费率下的初始信用评分问题.在一种电信客户初始信用评分模型的基础上,分别采用遗传算法和蚁群算法,对不同欠费率的客户群体进行数据挖掘,通过评价函数得到最优信用权重分配方案,并对实验结果进行了分析和比较.最后,对原信用评分模型进行了改进,解决了原模型在高欠费率情况下算法解不理想问题.实验结果表明,在采用评分模型进行信用评分时,应针对不同的欠费率群体,可选择不同的信用评分算法.此外,在建立信用评分模型时,需要考虑不同欠费率的情况.; 张玉洁孟祥武; 关键词：电信客户信用评分

面向非结构化P2P网络的双向随机漫步搜索机制被引量：20: 2012年; 为解决目前Random Walk改进算法中过于依赖历史搜索记录而导致动态网络环境下搜索命中率低、网络开销过高和稀有资源的搜索成功率提高不明显等问题,通过分析随机漫步的基本性质和易转向高度数节点的搜索特性,提出了一种双向随机漫步搜索机制——BRWS(bidirectional random walk search),并证明了其能够提高包括稀有资源在内的搜索成功率,抗扰动性强.分别在静态和动态网络环境中,将Random Walk,APS(adaptive probabilisticsearch),PQR(path-traceable query routing),P2PBSN(peer-to-peer based on social network)和BRWS基于RandomGraph、Scale Free网络、Small World网络3种拓扑进行了对比实验.结果表明,BRWS可以以较少的网络搜索代价,极大地提高搜索成功率;并在动态网络环境中,对稀有资源的搜索成功率也有显著提高.所提出的方法可适用于P2P文件分发网络应用中.; 马文明孟祥武张玉洁; 关键词：PEER-TO-PEER 搜索随机漫步抗扰动拓扑

面向用户需求的非结构化P2P资源定位泛洪策略被引量：7: 2015年; 在非结构化P2P网络中,如何对用户所需资源进行快速、准确定位是当前研究的热点问题,也是P2P应用领域面临的核心问题之一.相关的非结构化P2P资源定位算法在查准率、查全率和查询成本上难以同时被优化,这会造成严重的网络带宽负担以及巨大的索引维护开销.为此,提出一种面向用户需求的非结构化P2P资源定位策略(user requirements resource location strategy,简称U2RLS).该策略的创新点是:在原有非结构化P2P网络资源定位泛洪算法的基础上,融入用户需求、用户偏好、用户兴趣度等因素,首先进行用户资源子网划分;采用带有用户需求信息的泛洪和查询索引机制,对用户所需资源进行精确定位.该策略有效避免了因海量信息引起的网络风暴、信息重叠和资源搜索偏覆盖等问题,从而解决了查询节点盲目使用中继节点的现象.实验结果表明:面向用户需求的非结构化P2P资源定位策略U2RLS以其高搜索成功率、有限网络资源消耗和短查询时间响应等优势,能够显著地提高用户资源定位效率.; 何明张玉洁孟祥武; 关键词：用户需求泛洪算法资源定位非结构化P2P网络

移动网络服务中基于认知心理学的用户偏好提取方法被引量：34: 2011年; 迅速增长的移动网络服务给人们带来沉重的移动信息负担.移动用户偏好提取方法是缓解"移动信息过载"问题的有效手段.受加工水平模型和分布式认知理论的启发,提出一种基于认知心理学的移动用户偏好提取方法.在移动用户偏好信息结构建模的基础上,引入服务加工水平认知、有效上下文认知的概念,并计算其对用户偏好提取的影响,然后分别提取基于服务加工水平认知和基于有效上下文认知的用户偏好,最终提取综合的用户偏好.实验结果表明,该方法能有效提高移动用户偏好提取精确度,为用户提供满足个性化需求的移动网络服务.; 王立才孟祥武张玉洁; 关键词：用户偏好分布式认知上下文

遗忘遗传算法及其在信用评分中的应用被引量：1: 2012年; 为解决局部最优问题,将遗忘机制引入传统遗传算法中,提出了一种改进的遗忘遗传算法,给出了一种遗忘算子及其遗忘概率,通过在遗传过程中遗忘某些基因,增加了算法的搜索空间,使算法跳出局部最优,从而最大限度地避免早熟收敛.将该算法用于不同欠费率下的电信客户初始信用评分,找到信用权重的优化解,较好地解决了对高欠费率群体进行信用评分时,信用权重的适应值偏低的问题.实验结果表明所提算法有效可行.与标准遗传算法相比,本文所提算法可以获得更高质量的解.; 张玉洁孟祥武; 关键词：遗传算法遗忘因子客户服务信用评分

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