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改进的基于本体的Web信息抽取被引量：6: 2013年; 针对Web信息抽取主要依据内容进行抽取的思想,通过对基于本体的Web信息抽取技术的分析,在对网页进行预处理的过程中引入网页分块思想。通过网页分块技术准确提取出所需信息的抽取区域,再根据本体抽取规则对得到的抽取区域进行处理,最终得到需要的信息。实验验证了改进的基于本体的Web信息抽取算法具有更高的准确率和召回率,具有良好的应用前景。; 陈雪梁永全赵相彬; 关键词：信息抽取网页分块本体抽取规则准确率

基于用户偏好融合的组推荐算法综述被引量：1: 2014年; 传统的推荐系统是面向单个用户的推荐。作为个性化推荐的一个新的延伸，目前有越来越多的推荐系统正试图面向一组成员进行推荐。将推荐对象从单个用户扩展到一组用户的转变带来了许多新的课题，该文将主要介绍目前已有的几种组推荐算法，并总结一般组推荐系统的偏好融合过程。; 王理张淑莲

一次性双边讨价还价中参与者让步动机的理性分析与验证: uot;坐-等"策略被证明为完全信息及不完全信息一次性双边讨价还价中参与者的均衡策略.然而,心理学的研究发现大多数现实生活中的人在讨价还价过程中愿意偏离这个均衡策略而做出让步.从有限理性和心理学两个角度分析参与...; 纪淑娟张纯金梁永全刘宝华; 关键词：电子商务参与者

一次性双边讨价还价中参与者让步动机的理性分析与验证被引量：3: 2013年; "坐-等"策略被证明为完全信息及不完全倩息一次性双边讨价还价中参与者的均衡策略。然而,心理学的研究发现大多数现实生活中的人在讨价还价过程中愿意偏离这个均衡策略而做出让步。从有限理性和心理学两个角度分析参与者选择让步策略的前提与结果。首先,从理论上分析"坐-等"策略与让步策略的达成一致比率和个体收益。分析结果表明,采用让步策略可以提高达成一致的比率和单方或双方的收益。其次,通过两组模拟实验进一步验证这些结论。第一组文验用软件agent代替人模拟非常有耐心的讨价还价者。第二组实验随机选择不同专业的学生模拟日常生活中耐心一般的讨价还价者。第一组实验结果表明,合适的让步策略可以提高交易者的平均收益。第二组实验结果表明,买方采用让步策略获得收益比采用"坐-等"策略获得收益多,卖方正好相反;让步策略的成交比率比"坐-等"策略高。因此,买方有更大的动机采用让步策略;卖方会在平均收益和成交比率之间权衡以决定采用哪种策略。; 纪淑娟张纯金梁永全刘宝华; 关键词：让步心理学动机

一种基于数据迁移的冷启动解决算法: 2014年; 在协同过滤技术的实际应用中,提出一种数据迁移和聚类相结合的方法来解决新系统冷启动问题。采用斯皮尔曼秩相关公式度量用户之间的相似度,使用期望最大化聚类算法对原数据集用户进行聚类。对于不同的簇,选取平均打分最高的N个项目作为推荐内容,针对目标数据集的用户,计算用户所属的簇以及对簇的隶属度,按照隶属度比例给用户推荐其所属簇的推荐列表。与TAM算法和CF算法的实验对比结果表明,该算法在解决新系统冷启动问题方面有较好的效果。; 马远坤梁永全刘彤赵建立李玉军; 关键词：推荐系统冷启动协同过滤数据迁移期望最大化

基于多维度权重动态更新的用户兴趣模型被引量：4: 2014年; 面向个性化电影推荐领域,提出一种基于多维度权重动态更新的用户兴趣模型。将电影分成演员、导演、类别、地区和时间5个维度,分别计算电影在这些维度上的相似度。采用归一化方法将电影之间的相似度转化为用户兴趣模型中的多维度权重,并应用TF-IDF算法计算各维度中特征词的权重,从而实现电影各维度权重及其特征词权重的动态更新。利用基于内容的推荐算法,在MovieLens数据集进行实验,结果表明,该模型具有较高的推荐准确率和召回率,并且能够发现用户对电影维度的偏好,解决用户兴趣漂移问题。; 任保宁梁永全赵建立廉文娟李玉军; 关键词：用户兴趣模型个性化推荐多维度兴趣漂移

动态复杂网络社区挖掘—选择性聚类融合算法被引量：2: 2013年; 针对当前研究动态复杂网络的热点问题,提出了一种基于选择性聚类融合的社区挖掘算法。该算法首先将动态过程划分为相同时间间隔的快照,利用欧几里德距离、顶点权重等技术,使用一种改进的层次聚类算法加快聚类速度,得到每个快照相应的聚类结果;然后根据这些聚类结果之间的差异性,筛选聚类结果集合,为融合过程提供多样性的聚类成员;考虑到时间衰减性,设计了加权共联矩阵,使用单链接算法来得到最终的聚类结果。在随机网络和真实世界网络上对算法的计算速度和动态特征挖掘情况两方面进行实验,结果表明了该算法的可行性和有效性。; 张震梁永全张行林; 关键词：层次聚类

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国家自然科学基金(71240003)