武汉理工大学经济学院电子商务系
- 作品数：9 被引量：53H指数：4
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- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 基于遗传算法的云服务商伙伴选择问题研究被引量：8
- 2015年
- 针对目前云计算市场如何选择合适的云服务商来组成动态联盟,以便更快更有效地满足终端客户的需求,实现云服务资源的优化配置。运用灰色关联综合评价模型确定云服务市场的优化指标,运用多目标优化模型定量分析和研究了云服务商的伙伴选择问题,选取在云计算市场提供计算服务、存储服务、软件服务的云服务商作为研究对象,提取成本、响应时间、服务质量作为研究优化指标;通过赋予相应的权重值,采用遗传算法对多目标规划化问题进行求解,寻找到符合各个云服务商利益的合作伙伴,最后通过算例证明该算法在解决最佳云服务商伙伴选择组合方面的合理性,验证了该模型及算法的有效性。
- 康艳芳聂规划陈冬林付敏
- 关键词：合作伙伴选择灰关联分析遗传算法多目标优化
- 领域本体中基于多维特征的语义相似度算法研究被引量：4
- 2008年
- 在电子商务与现代物流系统的集成中,信息资源之间存在着语义的区别,电子商务本体和物流本体之间概念的映射显得非常重要。概念相似度计算是领域本体映射中的一个"瓶颈问题"。提出综合概念的语义距离特征、语义信息特征和概念属性的语义特征来计算概念的语义相似度。本体概念语义特征的结合采用了更符合概念特性的非线性组合方式。将该算法应用于已建立的电子商务本体和物流本体的映射系统中,取得了较好的概念匹配结果。
- 王惠敏聂规划付魁
- 关键词：本体本体映射语义相似度
- 基于本体的B2B电子商务MAS模型及商品匹配算法被引量：16
- 2007年
- 随着B2B电子商务特别是电子集市的发展,企业进行电子交易更加灵活、方便,但同时由于大量信息的异构性也带来了信息集成上的问题,而且这一问题已成为B2B电子商务发展的瓶颈。文章建立一种基于本体的多Agent模型,增加GMAg(Goods Matching Agent)用于商品的识别和自动匹配,综合考虑商品组件概念和属性组件概念的语义相似度,提出基于商品本体结构语义相似度匹配算法,解决了异构商务系统之间商品信息自动匹配问题。通过一个汽车领域的实例计算,说明其匹配精度和效率。
- 陈冬林聂规划刘平峰
- 关键词：语义相似度本体多智能代理B2B电子商务
- 基于模糊聚类和资源平滑的协同过滤推荐被引量：2
- 2007年
- 在分析目前电子商务推荐系统及传统的协同过滤推荐存在问题的基础上,提出了一种新的电子商务推荐算法。该算法利用客户对商品的历史评分记录中所隐含的客户相关信息和商品相关信息来为客户推荐商品,并且将模糊聚类技术运用于商品最近邻居和客户最近邻居的查找。实验结果表明该算法能够提供更好的推荐,聚类数对推荐质量有较大的影响。
- 王惠敏聂规划
- 关键词：协同过滤模糊聚类推荐系统
- 基于知识网格的电子商务推荐系统设计被引量：10
- 2006年
- 提出电子商务网站、知识网格节点和虚拟知识网格服务社区三级结构模型,建立自动实现商品知识获取、聚合和智能推荐的运作机制,设计了基于知识网格的电子商务智能推荐系统结构。
- 陈冬林聂规划刘平峰
- 关键词：推荐系统知识网格电子商务
- 面向电子商务协同过滤推荐的语义P2P网络技术研究被引量：2
- 2007年
- 在综合分析相关领域语义P2P网络的研究成果基础上,探讨了面向电子商务过滤推荐的语义P2P网络关键技术,包括基于本体的知识表示、知识协同和协作过滤的Peer节点模型;基于语义的领域本体映射方法和机器学习算法;语义P2P协作推荐社区结构、搜索机制和推荐反馈率修正的社区动态知识更新策略;基于语义相似度的协同过滤推荐算法。
- 陈冬林聂规划刘平峰
- 关键词：协同过滤电子商务
- 基于网页语义相似性的商品隐性评分算法被引量：11
- 2006年
- 目前电子商务推荐系统中存在客户评分稀疏性问题,隐性评分是解决该问题的有效方法,但现有方法只考虑客户对单个网页的兴趣度.客户浏览行为和网页之间语义相似度可以综合客观反映客户对商品隐性的评分.建立网页商品概念-属性矩阵CA(Goods Concept-Attribute Matrix),综合考虑商品属性、相关商品及其在网页中的分布等因素,基于客户浏览路径和时间的统计分析,通过语义词林WordNet计算网页语义相似度,综合计算商品语义隐性评分.通过算例和实证研究说明该算法的有效性.
- 陈冬林聂规划刘平峰
- 关键词：语义相似度协同过滤电子商务
- 基于Web的电子政务本体自动构建方法被引量：1
- 2008年
- 讨论了基于Web页面的电子政务本体构建方法,其原理是基于WEB页面获取电子政务领域概念,采用模式分析方法获得概念关系,并以电子税务领域本体的构建为例进行说明。
- 陈冬林丁峰聂规划李丽颖
- 关键词：电子政务电子税务本体构建
