方潇
- 作品数：4 被引量：16H指数：2
- 供职机构：中国人民解放军信息工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：天文地球更多>>
- 一种基于协同过滤的旅游行程推荐算法被引量：3
- 2016年
- 针对现有的个性化推荐算法在旅游行程推荐领域应用较少,技术不成熟等缺陷,提出基于一种改进协同过滤算法的行程推荐算法。该算法首先依据偏好度计算方法分析用户对于不同类型旅游目的地的偏好程度,形成用户-旅游目的地偏好矩阵,并基于偏好矩阵优化K-Means算法的初始聚类中心,为目标用户建立邻近用户集,最后利用改进的相似度计算方法为目标用户寻找偏好相似的历史用户,从而产生行程推荐。实验结果表明,该算法能够快速搜索较小的邻近用户,得出推荐结果,不仅具有较快的推荐效率,而且具备较好的推荐精准度,在一定程度上为个性化旅游行程推荐服务提供了支撑。
- 方潇刘晓寒柴永平周文曼
- 关键词：个性化推荐用户偏好协同过滤算法
- 一种改进的个性化地图用户知识挖掘方法研究
- 2014年
- 在文本挖掘技术的基础上,结合关联分析方法,提出一种挖掘算法。通过该算法可以有效处理非结构化文本数据,并形成结构化用户知识。实验表明,该方法在文本数据的知识挖掘过程中,有良好的效果,能够为个性化地图服务提供支撑。
- 李萌陈毓芬方潇
- 关键词：用户知识挖掘
- 基于眼动实验的个性化地图推荐模型探讨被引量：2
- 2015年
- 结合地学眼动实验方法,提出一种以用户视觉为主体的个性化地图推荐模型,避免了个性化推荐技术中冷启动与用户数据稀疏的缺陷,使得在现有的用户兴趣与需求挖掘条件下,个性化服务的推荐结果更加精确。最后对模型进行了测试,并得出了统计结果。
- 方潇李萌包芃林宏波
- 关键词：眼动实验个性化推荐地图服务数据挖掘
- 基于情境的POI个性化推荐方法研究被引量：11
- 2015年
- 为了实现地图POI推荐服务的个性化和智能化,满足用户兴趣偏好,探讨了POI个性化推荐的情境因素,分析了影响用户对POI个性化需求的多维情境,研究了基于情境的POI推荐方法和步骤,提出了顾及效能的改进TOPSIS个性化推荐算法,着重讨论了推荐算法中地理时空等多维情境的处理策略。通过实验对推荐结果、推荐验证进行分析,证明了本文方法的可行性和有效性。
- 李伟陈毓芬陈毓芬李萌钱凌韬
- 关键词：个性化POI情境TOPSIS算法
