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章玮

作品数：5 被引量：59H指数：3
供职机构：中国人民解放军73677部队更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家公益性行业科研专项更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...

主题

  • 2篇网络
  • 2篇相似度
  • 2篇协同过滤
  • 1篇隐私
  • 1篇隐私保护
  • 1篇用户
  • 1篇上下文
  • 1篇社会网
  • 1篇社会网络
  • 1篇社交
  • 1篇社交网
  • 1篇社交网络
  • 1篇欺诈
  • 1篇群组
  • 1篇网格
  • 1篇无线传感
  • 1篇无线传感器
  • 1篇无线传感器网
  • 1篇无线传感器网...
  • 1篇稀疏性

机构

  • 5篇南京工业大学
  • 5篇中国人民解放...
  • 1篇复旦大学

作者

  • 5篇刘学军
  • 5篇章玮
  • 4篇李斌
  • 1篇陈杰
  • 1篇董亚楠
  • 1篇李江
  • 1篇张博
  • 1篇俞春花

传媒

  • 2篇电子学报
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇南京师大学报...
  • 1篇计算机科学

年份

  • 2篇2017
  • 2篇2016
  • 1篇2014
共 5 条 记 录，以下是 1-5
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排序方式：
点击欺诈群体检测与发现被引量：2
2016年
针对目前存在大批网络用户,以群体形式来欺诈点击的问题,提出了一种检测点击欺诈群组的方法。首先使用频繁项集挖掘算法来发现共同点击过大量广告的个体用户,作为疑似欺诈组。然后,在对组内用户点击行为属性分析的基础上,运用孤立点检测方法找到与组内其他用户有显著差异的疑似欺诈用户。最后,运用贝叶斯分类方法对检测到的所有疑似欺诈成员分类,得到真正的欺诈群组和欺诈用户。在真实的数据集上进行的实验,验证了该方法的可行性和有效性。结果表明,该方法为点击欺诈检测问题提供了一条新的思路。
董亚楠刘学军李斌章玮
关键词：孤立点检测贝叶斯分类
基于Jaccard相似度和位置行为的协同过滤推荐算法被引量：20
2016年
协同过滤是现今推荐系统中应用最为成功且最广泛的推荐方法之一,其中概率矩阵分解算法作为一类重要的协同过滤方式,能够通过学习低维的近似矩阵进行推荐。然而,传统的协同过滤推荐算法在推荐过程中只利用用户-项目评分信息,忽略了用户(项目)间的潜在影响力,影响了推荐精度。针对上述问题,首先利用Jaccard相似度对用户(项目)做预处理,而后通过用户(项目)间的位置信息挖掘出其间的潜在影响力,成功找到最近邻居集合;最后将该邻居集合融合到基于概率矩阵分解的协同过滤推荐算法中。实验证明该算法较传统的协同过滤推荐算法能够更有效地预测用户的实际评分,提高了推荐效果。
李斌张博刘学军章玮
关键词：协同过滤
一种基于用户动态兴趣和社交网络的微博推荐方法被引量：25
2017年
针对为微博用户推荐符合其兴趣取向的个性化微博信息的问题,结合LDA主题模型,提出了一种基于用户动态兴趣和社交网络(DISN)的微博推荐方法.DISN方法首先引入时间函数,推断出用户的兴趣向量,通过对新发布的微博数据内容进行聚类分组,以用户兴趣向量筛选与用户最匹配的分组,随后以网格索引的形式对选定的分组中微博进行查询,计算微博发布者被目标用户关注的可能性并进行排序,最终形成推荐列表.实验验证了DISN方法较之传统方法更具有效性和高效性.
陈杰刘学军李斌章玮
关键词：社交网络LDA个性化推荐
基于门限路由的源节点位置隐私保护协议被引量：2
2014年
近年来,随着无线传感器网络在军事和医疗等领域的应用越来越多,无线传感器网络的隐私保护研究受到了人们的广泛关注.本文提出了一种门限路由的源节点位置隐私保护协议(Threshold Routing for Source-Location Privacy Protection,TR),与已存在的源位置隐私保护协议不同,该协议可以提供更高效的隐私保护能力和有效地降低能量的消耗.应用NS2进行模拟仿真实验,结果表明与其他的隐私保护协议相比,门限路由协议在能耗和隐私保护方面具有更好的性能.
李江刘学军章玮
关键词：无线传感器网络隐私保护
基于上下文相似度和社会网络的移动服务推荐方法被引量：11
2017年
针对传统的基于协同过滤的移动服务推荐方法存在的数据稀疏性和用户冷启动问题,提出一种基于上下文相似度和社会网络的移动服务推荐方法(Context-similarity and Social-network based Mobile Service Recommendation,CSMSR).该方法将基于用户的上下文相似度引入个性化服务推荐过程,并挖掘由移动用户虚拟交互构成的社会关系网络,按照信任度选取信任用户;然后结合基于用户评分相似度计算发现的近邻,分别从相似用户和信任用户中选择相应的邻居用户,对目标用户进行偏好预测和推荐.实验表明,与已有的服务推荐方法 TNCF、SRMTC及CF-DNC相比,CSMSR方法有效地缓解数据稀疏性并提高推荐准确率,有利于发现用户感兴趣的服务,提升用户个性化服务体验.
俞春花刘学军李斌章玮
关键词：上下文相似度计算社会网络协同过滤稀疏性
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