宋伟国
- 作品数：7 被引量：16H指数：2
- 供职机构：南京农业大学更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理农业科学社会学更多>>
- 基于CF的个性化电子商务推荐系统研究
- 随着互联网技术的发展，网络用户剧增。电子商务也越来越受到企业和消费者的青睐。电子商务推荐技术作为电子商务中的重要技术，模仿销售员向客户推荐客户偏好度较高的产品。如何提高电子商务推荐系统的推荐质量，目前已成为专家学者们研究...
- 宋伟国
- 关键词：数据仓库关联规则
- 文献传递
- 小麦生长可视化关键技术研究
- 虚拟作物将农业科学和信息技术相结合，应用计算机模拟作物的器官、个体、群体在计算机上的生长发育情形，对现实作物的形态结构生成逼真的三维植物个体或群体模型，有着重要的研究意义和广阔的前景。本研究以小麦为对象，基于已有的小麦结...
- 宋伟国
- 关键词：小麦生长虚拟作物碰撞检测算法软阴影
- 基于CF面向对象的电子商务推荐系统被引量：1
- 2011年
- 在关联规则、协同过滤的基础上提出了面向对象的推荐系统.根据客户特点进行分类,采取不同模式挖掘算法,提出面向对象的协同过滤算法,为客户提供个性化的服务,从而提高电子商务推荐系统的推荐质量.通过设计实验,对算法质量进行度量和分析.
- 吴昊宋伟国程亚娟
- 关键词：数据挖掘电子商务推荐系统协同过滤面向对象
- 西方女性主义性别观探析被引量：1
- 2012年
- 性别一直是女性主义学术中最热门的概念之一,而对于在性别关系中争取平等与保持差异的论争也一直是女性主义理论的一个中心议题。研究、梳理、总结西方女性主义在不同历史时期的性别观,不仅能使我们更好的理解女性主义的发展脉络、理论观点,更是对我们构建和谐社会,紧抓时代脉搏,真正实现女性的独立、平等和个性解放提供借鉴和反思。
- 连芙蓉宋伟国
- 关键词：女性主义性别平等性别差异
- 基于SVM的多变量股市时间序列预测研究被引量：6
- 2010年
- 目前在股市时间序列预测中,大多数采用单变量时间序列预测算法,导致预测准确度不够高。提出采用基于支持向量机SVM(Support Vector Machines)的多变量股市时间序列预测算法,来提高预测准确度。SVM训练算法中,合适的参数可以使训练模型具有更好泛化能力。交叉验证具有指导参数选择的能力,然而考虑到交叉验证算法效率不高的问题,将其并行化,既达到了参数优选的目的,又避免了传统交叉验证效率低的问题。然后,根据较优参数建立多变量SVM时间序列回归预测模型,进行预测。实验证明,预测平均绝对百分比误差控制在10%以内,并且较之单变量的SVM回归预测有更好的泛化能力。
- 金桃岳敏穆进超宋伟国何艳珊陈毅
- 关键词：支持向量机多变量
- 基于DOM的中文人物WEB信息提取被引量：2
- 2010年
- 本文面向中文人物WEB信息提取这个主题,将HTML文档解析成DOM树,扩展DOM树,增加主题相关度影响因子。提出特征权值计算方法计算主题相关度,并根据主题相关性因子进行剪枝,提取主题信息。进而通过句法分析、模式匹配提取中文人物的姓名、出生年月、性别等信息。结果表明,该方法有较好的查全率和准确率。
- 陈晓云宋伟国苗胜法
- 关键词：信息提取文档对象模型
- 一种简单有效的并行化频繁项集挖掘算法被引量：2
- 2010年
- 频繁项集挖掘,作为数据挖掘的一项基本任务,自提出以来就受到计算机科学理论研究的广泛重视。当前很多数据挖掘算法在处理大型数据集时的运行时间无法预计并且不可接受,这也是当前频繁项集挖掘领域遇到的一个主要挑战。本文提出一种简单有效的并行化频繁项集挖掘算法-SP-FP-Growth算法,此算法可以有效的挖掘频繁项集,并通过极少的节点间通讯和负载平衡策略保证了并行环境的高效性。实验结果证明,SP-FP-Growth算法具有良好的时间效率和可伸缩性。
- 金桃何艳珊宋伟国岳敏
- 关键词：频繁项集并行化负载平衡
