国家杰出青年科学基金(31125008)
- 作品数：6 被引量：82H指数：4
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- 相关机构：南京林业大学南京师范大学更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划国家杰出青年科学基金江苏省“青蓝工程”基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进的Affnity Propagation聚类的木材缺陷识别被引量：4
- 2012年
- 本文提出了一种基于快速Affnity Propagation聚类算法的木材缺陷识别方法.通过提取木材图像的颜色矩特征,建立样本特征集X,以平均平方残基为阈值降低样本特征集X及距离矩阵S的维数,自动识别木材缺陷位置并标记.实验表明,该方法的识别速度较传统的AP算法有明显提高,平均识别时间约为0.557s,平均识别查准率约为70.5%,平均识别查全率约为95.6%.
- 吴东洋业宁徐波尹佟明
- 关键词：木材缺陷自动识别降维
- 基于项目类别和兴趣度的协同过滤推荐算法被引量：25
- 2013年
- 用户评分数据极端稀疏情况下,传统相似性度量方法存在弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对上述问题,提出一种基于项目类别和兴趣度的协同过滤推荐算法.在该算法中,首先通过计算项目之间的类别距离,构造项目类别相似性矩阵;然后采用兴趣度分析不同项目之间的相关程度;最后结合项目类别信息和项目间的兴趣度,使用改进的条件概率方法作为衡量项目间相似性的标准.实验结果表明,该算法可以有效缓解用户评分数据稀疏带来的不良影响,提高预测准确率和推荐质量.
- 韦素云业宁吉根林张丹丹殷晓飞
- 关键词：推荐系统协同过滤
- 层次聚类在进化树构建中的应用
- 2014年
- 提出一种新的基于层次聚类算法的基于距离生物进化树构建方法。与以往其他基于距离的生物进化树方法相比,此方法可以得到相同的结果。与真实的生物进化树相比,在序列长度较短的情况下此方法可以给出理想的进化树。
- 李国宝业宁
- 关键词：进化树最近邻法层次聚类
- 基于项目聚类的全局最近邻的协同过滤算法被引量：29
- 2012年
- 用户评分数据极端稀疏的情况下,传统相似性度量方法存在弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降。针对此问题,提出了一种基于项目聚类的全局最近邻的协同过滤算法。该算法根据项目之间的相似性进行聚类,使得相似性较高的项目聚成一类,在项目聚类集的基础上,计算用户的局部相似度,使用一种新的最近邻用户全局相似度作为衡量用户间相似性的标准;其次,给出了一种利用重叠度因子来调节局部相似度的方法,以更准确地刻画用户之间的相似性。实验结果表明,该算法可以提升预测结果的准确性,提高推荐质量,特别是在数据较为稀疏时,改善尤为明显。
- 韦素云业宁朱健黄霞张硕
- 关键词：推荐系统协同过滤聚类
- 基于Otsu算法的木材缺陷图像分割被引量：16
- 2012年
- 提出了基于Ostu算法的木材缺陷图像分割。该方法借助于二维中值滤波器对木材图像进行平滑处理,将平滑过的图像用Otsu算法确定图像分割阈值。实验结果表明,该方法可以有效地实现木材表面缺陷图像分割。
- 吴东洋业宁徐波尹佟明
- 关键词：OTSU算法
- 基于用户属性和项目类别的协同过滤算法被引量：8
- 2012年
- 针对传统的协同过滤算法中数据稀疏性所导致的推荐系统推荐质量不高的问题,文章结合用户和产品背景信息,对其进行加权处理,提出了基于用户和产品信息加权的协同过滤算法。该方法首先计算基于用户属性的相似性和基于项目类别的相似性,然后将计算的结果作为加权值融合到传统的相似度计算中,弥补因为数据稀疏而造成不能准确地进行个性化推荐的不足,提供更多可参考数据进行精确推荐。实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量,产生较好的推荐效果。
- 黄霞韦素云业宁朱健张硕
- 关键词：协同过滤推荐系统用户属性
