马浩
- 作品数：5 被引量：20H指数：2
- 供职机构：重庆邮电大学通信与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于弧思想的改进的角点检测算法被引量：1
- 2011年
- 针对传统的角点检测方法速度较慢、精度不高的情况,为提高速度抑制噪声,提出了一种快速、高精度的角点检测算法。算法在设计上考虑的是USAN区域所对应的弧的像元灰度与角点的相似性来完成角点的提取,使得处理的数据大为减少,同时能保证检测的准确性等其他指标;并且针对阈值k和t固定选取的问题,采用了一种自动选取阈值的方法。通过该算法和SUSAN算法、CSS算法在正确性、漏检、精度等方面的综合比较,结果表明该算法无论对模拟图像还是真实图像均具有良好的性能。
- 何丰胡俊马浩吴艳秋
- 关键词：角点检测
- 融合多层相似度与信任机制的协同过滤算法被引量：8
- 2020年
- 针对传统协同过滤推荐算法推荐精度较差的问题,提出一种融合多层混合相似度与信任机制的协同过滤算法。引入模糊集隶属函数用于修正用户的评分相似度,提取用户兴趣向量计算用户对不同类型项目的偏好程度,将二者动态融合得到用户混合相似度,将用户的混合相似度与信任度进行自适应模型融合。将算法应用于MovieLens公用数据集,实验结果表明,在数据较为稀疏时,改进算法相较于改进的余弦相似度算法,准确度提升约6.3%,与部分改进算法相比,推荐精度也有一定程度的提升。
- 孔麟黄俊马浩郑小楠
- 关键词：协同过滤数据稀疏性模糊集兴趣相似度信任机制
- 基于用户偏好矩阵填充的改进混合推荐算法被引量：8
- 2020年
- 为进一步解决协同过滤推荐算法中存在的数据稀疏性问题,针对现有的填充算法中未充分考虑用户偏好和物品属性内在关联的问题以及相似度计算中存在的不合理之处提出一种改进算法。该算法根据评分数据分析出用户的偏好,计算用户对不同物品属性的偏好权重和评分均值,依据计算结果填补缺失项;根据目标用户改进相似度计算公式并得到基于用户偏好矩阵填充的改进混合推荐算法。实验结果表明,该算法可以解决数据稀疏问题,推荐精度均优于其它算法。
- 郑小楠谭钦红马浩刘武启
- 关键词：协同过滤用户偏好相似度计算
- 一种改进的图像快速高精度角点检测算法被引量：1
- 2011年
- 针对传统的图像角点检测方法精度不高、速度较慢的情况,为提高速度抑制噪声,提出了一种快速、高精度的图像角点检测算法。利用改进的Harris算法提取出候选角点,再通过USAN区域所对应的弧的像元灰度与角点的相似性来完成最终角点的提取,使得处理的数据大为减少,同时能保证检测准确性等其他指标。通过和SUSAN算法、Harris算法在正确性、漏检、精度以及抗噪声性能等方面的综合比较,结果表明算法无论对模拟图像还是真实图像均具有良好的性能。
- 何丰胡俊马浩郝宽
- 关键词：角点检测阈值
- 动态k近邻辅助多权值Slope One算法被引量：2
- 2020年
- 为有效解决传统Slope One算法推荐精度低的问题,提出一种动态k近邻辅助多权值Slope One算法。结合k近邻的思想,对相似度计算方法改进,筛选大于相似度阈值的近邻用户集进行平均评分偏差计算,减少大量干扰评分数据带来的影响。使用用户相似度、用户综合信任度和项目相似度作为权值加权到评分预测当中,进一步提升推荐精度。将算法应用于MovieLens数据集,与几种算法进行对比,实验结果表明,改进的算法均优于其它几种算法,有效提高了推荐的质量。
- 马浩黄俊孔麟郑小楠郭小焕
- 关键词：K近邻相似度评分预测
