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中国科学院大学2015年推荐免试生招生简章
中国科学院大学 2015年 免试生 招生简章
2014/8/20
中国科学院不仅是我国规模最大、学科最全、实力最强的自然科学与高技术综合性国立研究机构，也是国家培养高级人才的重要基地。中国科学院大学拥有强大的导师队伍、一流的科研条件和优良的学术氛围，具有培养研究生的独特优势，能为优秀推荐免试生提供追求卓越人生、实现心中梦想的成才环境。
中国科学院大学2015年硕士研究生招生概况和具体要求请参阅《中国科学院大学2015年招收攻读硕士学位研究生简章》。中国科学院大...
推荐系统托攻击模型与检测技术
推荐系统 协同过滤 托攻击模型 托攻击检测算法
2014/3/4
针对协同过滤根据近邻偏好产生推荐的特点，恶意用户注入伪造用户模型成为正常用户近邻，推进或打压目标项目的推荐排名，从而达到改变推荐系统结果，这种攻击方法称为“托攻击”. 本文综述了托攻击模型与检测技术的研究现状和面临的主要问题，试图为这一新兴的研究领域勾勒出较为全面清晰的概貌. 从推荐系统机理入手，介绍托攻击产生动机、概念、目的、评分向量构成和模型分类，然后提出衡量托攻击对推荐系统危害性的两类指标；...
基于信任和推荐关系的可信服务发现
可信服务发现 服务网络 信任关系 推荐关系
2013/3/4
随着基于开放Web的服务网络中服务数量的急剧增长, 快速、准确地发现可信服务是面向服务计算的一个关键问题. 针对开放网络环境下可信服务发现工作量大、效率低等问题, 基于模拟现实世界的网络小世界特性, 设计了基于信任和推荐关系的可信服务发现方法. 首先, 提出一种开放的具有信任和推荐关系的服务网络模型, 给出该模型的形式化定义和两种关系的计算策略; 接着, 在具有信任和推荐关系的服务网络模型之上, ...
垂直电子商务网站的混合型推荐系统
推荐系统 电子商务 决策支持系统 信息融合
2010/9/1
提出了一种新的混合型推荐系统框架,该框架采用改进的K-means 方法对用户和产品进行聚类, 然后用Logistic回归对交易数据进行关联分析,最后使用线性信息融合模型对所有规则进行综合判断,给出合理的推荐结果. 介绍了这个框架的实现过程,并将系统应用于一个具体的商业案例, 以对推荐效果进行检验. 结果表明:新系统适用于垂直型电子商务网站, 推荐准确度较高.
基于信任的推荐算法的鲁棒性分析
推荐系统 信任度量 鲁棒性 协同过滤
2011/12/23
基于信任的推荐是一种新兴技术,其核心原理是利用用户信任网络选择可靠的建议者.虽然在先前的研究中认为它的鲁棒性优于协同过滤,但这种技术抵抗攻击的实际能力尚未被量化研究.我们就此问题提出了一个形式化的评估框架,并对2种代表性的算法进行了比较评估.实验采用的数据集来源于Epinions.com网站.实验结果展示了影响算法鲁棒性的关键因素,据此给出了几项应对策略.
面向个性化推荐的强关联规则挖掘
数据挖掘 关联规则 个性化推荐 强关联规则
2009/9/28
提出了适用于个性化推荐的强关联规则的概念,并给出一种基于矩阵的强关联规则挖掘算法.强关联规则集合能够以较少数量的规则表示全部有效关联信息,便于管理和应用.给出的强关联规则挖掘算法只需对交易数据库进行一次扫描,在挖掘过程中不断删除非频繁项使矩阵规模逐渐减小,并且避免了对冗余规则的挖掘, 从而提高了挖掘效率.通过对三组数据的实验表明:强关联规则集合包括的规则数量平均仅为规则总数的26.2{\%},有效...