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河北省自然科学基金(F2008000117)

作品数:7 被引量:99H指数:5
相关作者:李杰徐勇王云峰张军芳何文杰更多>>
相关机构:河北工业大学宾夕法尼亚州立大学天津大学更多>>
发文基金:河北省自然科学基金河北省科技攻关计划国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术交通运输工程社会学经济管理更多>>

文献类型

  • 7篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 2篇交通运输工程
  • 1篇经济管理
  • 1篇社会学
  • 1篇自然科学总论
  • 1篇理学

主题

  • 3篇个性化推荐
  • 2篇电子商务
  • 2篇商务
  • 2篇数据挖掘
  • 2篇网络
  • 2篇公交
  • 2篇关联规则
  • 1篇隐私
  • 1篇隐私保护
  • 1篇牌号
  • 1篇强关联
  • 1篇最短路径
  • 1篇网络图
  • 1篇协同过滤
  • 1篇协同过滤推荐
  • 1篇协同过滤推荐...
  • 1篇满意度
  • 1篇面向大规模定...
  • 1篇可扩展
  • 1篇客户

机构

  • 7篇河北工业大学
  • 1篇四川大学
  • 1篇天津大学
  • 1篇宾夕法尼亚州...

作者

  • 6篇李杰
  • 5篇徐勇
  • 4篇王云峰
  • 2篇何文杰
  • 2篇张军芳
  • 1篇陈维军
  • 1篇朱昭贤
  • 1篇焦保盈
  • 1篇潘一飞
  • 1篇刘璞
  • 1篇杨芳
  • 1篇张向前

传媒

  • 3篇河北工业大学...
  • 2篇系统工程理论...
  • 1篇复杂系统与复...
  • 1篇管理学报

年份

  • 1篇2014
  • 1篇2011
  • 1篇2010
  • 3篇2009
  • 1篇2008
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
C2C电子商务服装产品客户评论要素及其对满意度的影响被引量:22
2014年
以C2C电子商务产品的在线客户评论为研究对象,从淘宝网收集服装类产品的在线客户评论7 481条,应用内容分析软件Nvivo 8.0进行编码分析,识别出服装类产品的在线客户评论包含的内容要素,并通过多元回归分析得出评论内容要素与客户满意度之间的关系,给出客户满意度影响因素模型。
李杰张向前陈维军刘璞
关键词:电子商务客户满意度
新型公交网络模型与最优出行路径算法被引量:1
2009年
给出一种标号的二分图公交网络模型,在此模型基础上给出线路换乘与最优出行路径的算法,这种算法充分利用标号信息给出站点网络图的边权函数。基于站点网络图不仅能够搜索换乘线路而且能够找到最短路径。最后利用天津市部分公交系统验证了该模型及方法的有效性。
张军芳徐勇何文杰
面向个性化推荐的强关联规则挖掘被引量:45
2009年
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%,有效解决了规则数量过多的问题.
李杰徐勇王云峰朱昭贤
关键词:数据挖掘关联规则个性化推荐
RFID系统可扩展安全认证协议研究被引量:5
2009年
提出了一种新的满足安全与隐私保护需求的高效率的RFID认证协议,并进行了性能评价和安全分析.该协议可以保护内容隐私、位置隐私,抵抗重放攻击和拒绝服务攻击,具备前向安全性和可扩展性.
王云峰焦保盈李杰徐勇
关键词:RFID隐私保护
新型公交网络模型与最优线路选择算法被引量:11
2011年
针对公交线路的最优线路选择问题,给出了基于标号公交网络二分图模型,在此模型基础上给出了最小换乘条件下的可行线路的"纺锤-修剪"搜索算法,进而给出在最小换乘条件下的最短路径和换乘站点的数学规划方法.最后给出算例并验证了该方法的有效性.
徐勇李杰张军芳何文杰
关键词:公交网络最短路径二分图
面向大规模定制的个性化推荐研究被引量:4
2008年
分析了面向大规模定制的个性化推荐的特征,并给出了基于关联规则挖掘的个性化推荐模型.模型中的关联规则代表了客户特征与产品属性之间的关系,包括基于全部客户定制历史记录的基本规则和基于特定用户的定制历史记录的个性化规则.针对现有关联规则研究应用的关联规则存在知识冗余、规则数量太多的问题,提出最强关联规则的概念并将其应用于大规模定制的个性化推荐.最后,采用著名的个性化推荐数据库MovieLens数据,给出应用实例,验证了本方法的效果.
李杰徐勇王云峰
关键词:大规模定制个性化推荐关联规则挖掘
一种改进的协同过滤推荐算法被引量:13
2010年
电子商务的蓬勃发展,使网站中能够提供的商品种类日益繁多,如何迎合客户的兴趣来推荐商品,成为当前电子商务亟待解决的重点问题.协同过滤作为目前推荐系统应用中最为成功的个性化推荐技术,也得到了越来越多研究者的关注.文章在简要介绍传统协同过滤推荐算法的基础上,重点对推荐算法无法适用于用户多兴趣下的推荐问题进行了剖析,提出了一种基于用户多兴趣的协同过滤推荐改进算法.通过实验仿真,验证了该算法的有效性.
杨芳潘一飞李杰王云峰
关键词:电子商务个性化推荐数据挖掘协同过滤推荐算法
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