国家自然科学基金(70672097) 作品数:29 被引量:147 H指数:8 相关作者: 刘业政 林文龙 姜元春 张结魁 杨善林 更多>> 相关机构: 合肥工业大学 浙江工业大学 教育部 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 安徽省教育厅人文社会科学研究项目 国家教育部博士点基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 经济管理 文化科学 社会学 更多>>
基于隐马尔可夫模型的电子商务网站结构优化 被引量:3 2009年 针对电子商务网站中部分商品页面不处于用户预期位置,导致用户访问代价较大的情况,提出一种使用隐马尔可夫模型对网站结构进行优化建模的方法。首先建立一个隐马尔可夫模型用于模拟用户带有目的(表现为某种目标商品)的访问过程,再使用该模型挖掘出用户隐藏在访问序列中的目的,最后通过新增超链接实现网站结构优化。实验证明用该方法解决网站结构优化问题具备一定的可行性和有效性。 奚冬芹 林文龙 竺炯林关键词:隐马尔可夫模型 网站结构优化 可变多阶Markov链模型及在WWW个性化推荐中的应用 被引量:3 2008年 WWW个性化推荐问题是WEB挖掘的一个重要研究方向。针对传统的固定阶数的Markov链模型用于WWW个性化推荐问题的不足,提出可变多阶Markov链模型(Variable Multiple Order Markov Chairr--VMOMC)。VMOMC将用推荐目标网页概率值度量的可变多阶Markov链并行组合,组合模型中采用遗传算法确定各单阶Markov链模型的最优权重,在真实WWW站点访问日志数据上的实验结果表明:VMOMC与传统的定阶Markov链浏览推荐模型相比,具有较理想的推荐性能。 刘业政 林文龙 姜元春关键词:WEB使用挖掘 MARKOV链模型 个性化推荐 基于兴趣文档集合游历便利性的站点结构优化模型 2008年 基于特定信息需求的网站用户游历其兴趣文档集合的便利性,建立了一种站点结构优化的数学模型,通过页组支持度与页组拓扑平均距离量化评估与挖掘站点中访问效率较低的内容文档集合为结构优化的兴趣页组,据此提出能综合评价站点访问效率的指标——WEB拓扑兴趣度,并通过分析新增超链接的影响因素设计了相应的站点结构优化方法,优化算法中采用遗传算法寻找最优组合的新增超链接组。实验结果表明:优化后的站点结构能有效改善信息搜索与获取行为的效率低下问题。 林文龙 刘业政 余智学 姜元春关键词:WEB使用挖掘 页面聚类 自适应站点 遗传算法 基于粗糙集与证据理论的决策规则合成方法 被引量:10 2008年 如何根据规则进行决策是决策规则应用必须解决的核心问题之一。针对该问题,提出了一种决策规则的合成方法,为根据多条规则进行决策提供了崭新的思路。首先,获取规则,计算支持度、信度等信息;然后,将规则信度转换为可信度分配,综合属性重要性和规则支持度两方面因素,计算可信度分配的权重;最后,运用证据理论对可信度分配进行合成。实验表明,规则合成方法能够对决策规则,尤其是冲突规则进行有效合成,得出可靠的决策。 姜元春 刘业政 林文龙 刘晓关键词:粗糙集 证据理论 A Novel Website Structure Optimization Model for More Effective Web Navigation <正>A novel website structure optimization model for more effective web navigation is proposed.First,web page g... Wen-long LIN Institute of E-Business Hefei University of Technology Hefei文献传递 基于网络评论的网络舆情研究 被引量:10 2009年 研究网络新闻评论可以更好地分析网民对新闻关注程度的发展变化,对于网络舆情研究也具有重要意义。本文首先选择任意时间段内网络上的热点事件为样本,绘制其评论增长曲线,进而使用自组织映射神经网络方法将曲线分类,拟合出代表各类发展规律的曲线,最后利用所得结论判断突发新闻的类别归属,预测其评论发展趋势,并验证方法的有效性。 彭丹 许波 宋仙磊关键词:网络舆情 聚类 自组织映射神经网络 Web浏览预测的Markov模型综述 被引量:9 2008年 Web访问模式挖掘研究的一个重要议题是Web浏览预测,Markov模型是一种经典的Web浏览预测模型。本文首先介绍了基本Markov浏览预测模型,包括基本Markov浏览行为模型,模型的学习训练及其在Web浏览预测问题中的应用;然后重点分析了扩展的Markov浏览预测模型,包括一序组合预测模型、高序模型、混合模型、隐Mark-ov模型、连续时间Markov模型等,综述了各种扩展模型所考虑的浏览预测问题的本质出发点、模型的学习方法及预测方法,最后分析了Markov浏览预测模型有待进一步研究的问题。 林文龙 刘业政 姜元春关键词:MARKOV模型 基于模糊距离和神经网络的自适应群决策方法 被引量:24 2008年 针对群决策中专家权重和评价指标权重难以确定的问题,提出了一种自适应群决策方法.设计了一种基于模糊距离的专家权重确定方法和基于神经网络的指标权重训练方法,并将其引入自适应算法中.在算法不收敛时,提出了一种专家权重的随机扰动策略使算法可以很好收敛.最后的实验表明,该方法可以很好地收敛于稳定解,得到专家群体对待评对象的客观、可靠评价. 刘业政 姜元春 林文龙关键词:群决策 自适应 工作参与度与组织承诺的交互作用对员工离职意向的影响 被引量:2 2007年 通过对3家家电制造企业的293名白领和350名蓝领员工工作参与度与组织承诺的交互作用对离职意向影响的研究,表明工作参与度和组织承诺的交互作用能够预测员工的离职意向,但是这种交互作用对白领和蓝领的离职意向的影响是不同的,不论白领还是蓝领,4种类型员工的离职意向强度与Blau&Boal模型都存在一定的分歧。 刘业政 赵勇 潘生 孙祥关键词:组织承诺 离职意向 基于关联规则和协同过滤的网络商品捆绑方法研究 被引量:3 2009年 随着电子商务的发展,捆绑销售这种营销策略被逐渐应用于网站之中。本文将数据挖掘技术应用于商品捆绑,经过对数据的预处理,阐述如何利用关联规则实现对商品的捆绑,再通过协同过滤技术定位捆绑商品并向目标用户进行推荐。最后建立一个商品捆绑推荐系统体系结构以体现整个方法流程。 裘立波 姜元春 林文龙关键词:数据预处理 关联规则 协同过滤