周文乐
- 作品数：5 被引量：10H指数：2
- 供职机构：中国科学技术大学信息科学技术学院更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 综合时间及评分因素的电影评分预测方法被引量：2
- 2015年
- 提出一种改进的基于对分网络的评分预测方法,首先将用户对项目的行为记录利用对分网络来表示,利用对分网络的结构特征来设计算法。算法综合时间因素、评分差以及网络的路径信息,挖掘用户-项目对分网络顶点之间的关联性,计算用户之间的相似度,利用谱聚类算法建用户聚类为兴趣组,最后利用邻居用户的评分信息预测用户对未知项目的评分。在标准数据库上验证此方法的有效性,结果证明,方法的平均绝对误差低于对比方法达0.07以上。
- 周文乐朱明蒋旦
- 关键词：评分预测谱聚类
- 一种基于网站聚合和语义知识的电影推荐方法被引量：3
- 2014年
- 针对传统个性化推荐方法中存在的稀疏性、冷启动、过度专业化且准确率低等问题,提出一种基于网站聚合和知识的电影推荐方法。利用网络爬虫聚合源网站对某部电影的相关推荐,得到待推荐电影集,使用电影知识构建基于本体论的电影模型,并在该模型的基础上给出一种学习用户偏好权重的算法,采用SimRank算法和加权平均值计算电影相似度,根据相似度高低向用户进行推荐。实验结果证明,该方法的推荐准确度在非实时推荐场景下较现有方法提高10%以上,且实时推荐的推荐质量有明显提高,在一定程度上解决了稀疏性、冷启动及过度专业化等问题。
- 周文乐朱明陈天昊
- 关键词：个性化推荐网络爬虫用户偏好冷启动
- 基于语义和图的文本聚类算法研究被引量：2
- 2016年
- 传统的文本聚类往往采用词包模型构建文本向量,忽略了词语间丰富的语义信息。而基于中心划分的聚类算法,容易将概念相关的自然簇强制分开,不能很好地发现人们感兴趣的话题。该文针对传统文本聚类算法的缺点,提出一种基于语义和完全子图的短文本聚类算法,通过对目前主流的三大语义模型进行了实验和对比,选择了一种较为先进的语义模型,基于该语义模型进行了聚类实验,发现新算法能较好地挖掘句子的语义信息且较传统的K-means有更高的聚类纯度。
- 蒋旦周文乐朱明
- 关键词：文本聚类语义相似度
- 基于多策略的电影推荐方法研究
- 在信息爆炸时代，互联网为广大用户提供的资源数量迅速增长，但网络在给用户提供更多样的资源的同时，也给用户获取真正感兴趣的资源带来困难。个性化推荐系统有针对性地向用户推荐项目，减少用户的查询和过滤操作，可以提升用户使用感受并...
- 周文乐
- 关键词：个性化推荐本体论用户偏好协同过滤
- 文献传递
- 一种有效的视频网站评估模型被引量：2
- 2014年
- 目前,视频网站逐渐兴起,观看在线视频的人数已经超过4.8亿。但是,尚无针对视频网站的有效的评估方法。基于上述情况,本文提出了一种有效的评估视频网站模型。本模型首先使用决策试验和评价实验法(DEMATEL)处理评估指标的重要性关系;然后使用层次分析法(AHP)来计算每个指标的权重值;最后使用模糊综合评价法对待评估的6个国内主流视频网站进行评分排名。评估结果显示,视频网站的内容丰富程度以及视频质量是视频网站最主要的影响因素。本研究不仅提供了一种系统的视频网站评估方法,同时也对视频网站的建设提供了有价值的参考意见。
- 孙永录朱明周文乐
- 关键词：层次分析法模糊综合评价法
