康来松 作品数:8 被引量:32 H指数:2 供职机构: 北京交通大学 更多>> 发文基金: 教育部人文社会科学研究基金 北京社会科学基金 更多>> 相关领域: 经济管理 自动化与计算机技术 社会学 建筑科学 更多>>
面向群组的事件兴趣点推荐算法研究 被引量:2 2023年 群组指多个用户形成的群体;面向群组的事件兴趣点推荐,涉及到多个实体(如用户、群组、事件、兴趣点等)之间的复杂交互。本研究对基于事件的社交网络中多个实体及其交互进行了综合考虑,提出了一个基于异构信息网络和注意神经网络的事件兴趣点推荐算法,为群组推荐合适的兴趣点用于举办事件。首先,使用了基于优先级的采样技术来选择高质量的路径实例;然后,构建了群组、事件、兴趣点和基于元路径的上下文嵌入表示,并采用共同注意机制对其进行改进,从而增强了模型的可解释性;最后,基于真实数据集的实验结果验证了本研究方法的有效性和实用性,以及将异构信息网络和注意神经网络应用于事件兴趣点推荐的前景。 刘世峰 康来松 康来松面向多场景的社会化媒体兴趣点推荐研究 社会化媒体指基于互联网的、允许用户以创建和分享信息来进行社会交互的新型媒体。兴趣点数据指一种代表真实地理实体的点状地理空间数据。社会化媒体使得更多的兴趣点得以被发现,丰富了兴趣点数据;兴趣点数据通过地理维度刻画社会化媒体... 康来松关键词:社会化媒体 特征提取 LBSN中基于加权异构信息网络的兴趣点推荐 被引量:6 2020年 基于位置社交网络(location-based social network,LBSN)的兴趣点(point-of-int crest,POI)推荐存在以下挑战:LBSN中具有大量异构数据,其含有的丰富信息未得到充分利用;"用户-兴趣点"矩阵非常稀疏,不利于提取其对应的特征。因此,引入了加权异构信息网络(weighted heterogeneous information network,WHIN),并采用加权元路径处理LBSN中地理位置、社交关系和时间周期对用户偏好的影响。在此基础上,提出了一种基于改进的奇异值分解(singular value decomposition,SVD++)和因子分解机(factorization machines,FM)的个性化兴趣点推荐算法。通过在Go walla和Foursquare数据集上的数据实验,验证了基于SVD++&FM的兴趣点推荐算法能够取得较优的推荐效果。研究结果对使用异构数据构建更加有效的兴趣点推荐系统具有重要指导意义,并为LBSN网站的服务推荐提供重要的管理建议。 康来松 康来松 刘世峰关键词:推荐系统 云计算下中小企业财务管理信息化模式研究 被引量:23 2012年 云计算建设模式是互联网环境下一种全新的财务管理信息化建设模式,本文通过分析我国中小企业财务管理信息化的现状以及在中小企业已有财务管理信息化建设模式对比分析的基础上,提出云计算在中小企业财务管理信息化中的建设模式,分析其优势与不足,构建中小企业应用云计算开展财务管理信息化建设的一个基本框架,为我国中小企业财务管理信息化建设推行云计算服务模式提供对策和建议。 陈贻蒲 康来松关键词:中小企业 云计算 财务管理信息系统 LAAS PAAS 两化融合知识平台中的混合推荐算法研究 2007年,党在“十七大”报告中提出了信息化与工业化深入融合,即“两化融合”的概念。2010年的十七届五中全会上,“十二五”规划决议再次强调了“在推进产业转型升级的过程中,加快推动两化深度融合”。随着工业化和信息化融合逐... 康来松关键词:协同过滤 相似度模型 知识平台 文献传递 中华文化英文BBS系统开发研究 被引量:1 2013年 为了解决现有中华文化BBS系统分别存在的使用中文、功能不完善、内容不全面的问题,文中采用信息系统开发的结构化方法,通过系统分析,包括绘制数据流图和进行中华文化分类;系统设计,包括系统总体布局设计、软件系统总体结构设计、计算机系统方案的选择、页面设计和数据库设计;系统实现,包括代码修改及界面的英文翻译和定制,开发了中华文化英文BBS系统。为外国人学习、交流中华文化提供了功能完善、内容全面、全英文的互联网平台。 康来松 杜晖 沈奕娜 马少龙关键词:中华文化 电子公告板 信息系统 中国铁路运单物权化的信息标准研究 2020年 “一带一路”倡议提出后,为更好的服务买方市场,迫切需要建立适应铁路国际物流发展要求的铁路运单物权化运作机制,从而真正实现“一带一路”的贸易畅通。本文对铁路运单物权化的需求特点、基本要求和实现机理机制等进行研究,借鉴不同运输方式运单特点和多式联运信息共享需求,研究归纳铁路运单信息经济字典,提出铁路运单物权化过程风险及防控、实现路径。 刘世峰 刘君亮 康来松 Che Zhenying关键词:物权化 基于人员再识别的综合管廊智慧监管系统 2020年 本文提出一种改进的卷积神经网络算法,对于进入综合管廊的人员做出识别。在特征提取阶段,对人员的步态姿态以及衣着服饰进行提取。同时,采用梯度优化算法对CNN模型进行训练,从而加强人体动作识别。在特征融合阶段,通过加权求和融合上述两类特征,并采用softmax分类器对人体动作进行分类识别。在公开数据集以及综合管廊数据集上的实验结果表明,该方法能够对管廊内部人员进行有效识别。 欧阳康淼 康晓乐 曹蕊 王综勇 康来松关键词:综合管廊 卷积神经网络