国家自然科学基金(71172157)
- 作品数：3 被引量：10H指数：2
- 相关作者：张尧冯玉强王长林更多>>
- 相关机构：哈尔滨工业大学河南财经政法大学更多>>
- 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社会学经济管理更多>>
- 数据稀疏环境下基于用户主题偏好的协同过滤算法被引量：4
- 2014年
- 在B2C电子商务中,user-based协同过滤算法是一种重要的推荐方法,但用户共同评价项目数据稀疏影响了user-based协同过滤算法的应用。鉴于此,在考虑用户消费水平的基础上,利用关联规则挖掘形式化描述商品间的替代相似性;利用基于时间的贝叶斯概率描述商品间的关联关系构建商品网络,通过社会网络分析中的成份分析方法对商品网分析,得到面向用户主题偏好的商品间互补性关系,进而利用这两种商品间关系构建用户主题偏好项目集,最后在数据极度稀疏的环境下通过F1方法和多样性测量方法与传统推荐算法进行对比实验分析,实验结果显示提高了推荐结果的准确性与新颖性。研究用的所有数据均采集于京东商城网站。本文为缓解数据稀疏问题提出了一种新的方法,扩展了整体网分析方法在商品关系分析中的应用,含有理论与实践双重意义。
- 张尧冯玉强
- 关键词：B2C协同过滤社会网络分析
- 基于社会公平视角的电子政务满意度的影响因素研究
- 2015年
- 基于社会交换理论,从社会公平视角构建了电子政务满意度的影响因素模型;利用问卷调查的方式,收集了408份有效样本数据,使用结构方程模型的方法验证了模型中的路径关系。研究发现:程序公平和互动公平对代理商满意度和系统满意度有正向影响,但分配公平对二者的影响作用并不显著;进一步分析发现,代理商满意度对政府满意度的影响作用显著强于电子政务系统满意度对其的影响。
- 王长林
- 关键词：电子政务程序公平分配公平互动公平
- 协同过滤推荐中基于用户分类的邻居选择方法被引量：6
- 2012年
- 为了提高推荐系统的推荐结果质量,找到目标用户恰当的邻居是协同过滤算法中非常关键的一个环节。网络中的用户可以分为专家型用户、可信用户与兴趣相似用户三个维度,由于不同类型的邻居对用户的影响及用户对不同邻居的依赖倾向的不同,因此利用岭回归分析估计用户对于这三类用户的主观倾向,即邻居选择权重,由此获得目标用户邻居集合,进而产生推荐,通过利用标准F1方法与传统推荐方法对比实验分析表明,推荐结果的质量显著提高;同时利用K-means方法对用户作聚类分析及类别之间的方差齐性分析,并与行为研究结果相对比,验证了推荐结果的可信性。
- 张尧冯玉强
- 关键词：协同过滤邻居选择用户分类岭回归K-MEANS聚类
