王兴茂
- 作品数：5 被引量：71H指数：4
- 供职机构：国家数字交换系统工程技术研究中心更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家重点基础研究发展计划河南省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于一跳信任模型的协同过滤推荐算法被引量：11
- 2015年
- 基于社会信任网络的协同过滤推荐算法存在节点之间多下一跳带来的复杂路径选择和信任弱传递问题。针对这2个问题,给出基于项目的一跳信任模型,该模型通过用户对项目信任度的计算,定义用户的直接和间接社会信任属性,然后一步跳转计算用户之间的直接和间接信任距离,进而计算用户之间的信任度。基于此模型设计推荐算法,同时分析了信任度与传统相似度的理论关系并二维拟合。仿真实验表明,该算法提高了推荐准确度(约0.02 MAE),降低了训练时间(约50%)。
- 王兴茂张兴明邬江兴
- 关键词：信任度
- 基于贡献因子的协同过滤推荐算法被引量：10
- 2015年
- 基于KNN邻居选择的协同过滤推荐算法在邻居选择时没有考虑邻居的盲目跟风性,导致部分邻居用户在预测目标用户对未知项目评分时的作用很小。针对这一问题,提出贡献因子,从非共同评价项目集这一角度切入,考虑邻居用户的推荐能力,计算邻居用户的推荐贡献度,结合传统的用户间相似度共同进行邻居选择,并重新计算邻居用户预测未知项目的权重,提升推荐性能。实验结果表明,本改进算法提高了推荐准确度。
- 王兴茂张兴明
- 关键词：协同过滤邻居选择贡献因子
- 基于启发式聚类模型和类别相似度的协同过滤推荐算法被引量：23
- 2016年
- 基于k-近邻的协同过滤推荐算法对于邻居数量k的确定过于主观,并且推荐时以k-近邻均值加权推荐不够准确.针对这两个问题,本文首先引入并改进最大最小距离聚类算法,进而设计启发式聚类模型将用户进行不规定类别数的自由聚类划分,目标用户所在类的用户为邻居用户,客观确定邻居数量;然后在推荐时定义类别相似度,针对性地建立目标用户未评分和评分项目的潜在类别关系,改进k-近邻均值加权算法.实验结果表明,该算法提高了推荐准确度(约0.035MAE).
- 王兴茂张兴明吴毅涛潘俊池
- 关键词：协同过滤聚类算法
- 基于用户模糊相似度的协同过滤算法被引量：30
- 2016年
- 针对离散评分不能合理表达用户观点和传统协同过滤算法存在稀疏性等问题,借鉴年龄模糊模型,提出了梯形模糊评分模型。该模型将离散评分模糊化为梯形模糊数,考虑了评分模糊性和信息量,通过梯形模糊数来计算用户相似度,据此设计了协同过滤算法,并证明了该算法是传统协同过滤算法在模糊域的扩展。实验表明,该算法在数据稀疏且用户数远多于项目数时性能突出,并且算法运行时间远小于传统协同过滤算法。
- 吴毅涛张兴明王兴茂李晗
- 关键词：协同过滤模糊相似度
- 基于最小不相关属性集的Web安全策略优化算法
- 2015年
- 针对现有Web安全策略优化弱化了安全断言描述形式的问题,提出一种基于最小不相关属性集(MIAS)的Web安全策略优化算法。首先从服务请求信息中抽取访问Web资源所需的属性,以属性取值为基础,在服务提供端通过去相关及无效属性删除处理,构建MIAS;然后将安全断言描述成MIAS的形式,并基于MIAS的断言集将安全策略描述成断言的逻辑"与"操作;最后基于MIAS描述的安全策略,依据属性值的取值编码,以矩阵优化的形式完成安全策略的冗余和冲突检测。仿真实验表明,与经典的安全策略冲突检测算法对比,同等测试环境下该算法的最大检测时长可以降低48%左后。
- 李沛杰金晓燕张凯张兴明王兴茂
- 关键词：WEB服务
