刘飞飞
- 作品数：6 被引量：21H指数：2
- 供职机构：中南林业科技大学图书馆更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中南林业科技大学青年科学基金更多>>
- 相关领域：文化科学自动化与计算机技术更多>>
- 基于多目标优化双聚类的数字图书馆协同过滤推荐系统被引量：14
- 2011年
- 针对数字图书馆推荐系统,提出一种能够同时考虑用户和项之间的相似性的协同过滤(CF)方法,即应用多目标优化计算双聚类技术对行和列同时进行聚类,完成对用户和项相似性同时分组。为评估算法的效率,应用MovieLens数据集进行实验,结果表明该方法能够为用户提供有用的推荐意见,其性能优于其他CF方法。
- 刘飞飞
- 关键词：数字图书馆推荐系统多目标
- 信息时代高校图书馆期刊工作探讨
- 2008年
- 根据信息时代期刊工作的特点,提出了高校图书馆期刊管理与改进措施。
- 刘飞飞
- 关键词：个性化服务
- 数字图书馆个性化信息推荐系统算法研究被引量：5
- 2012年
- 粒子群优化(PSO)模仿鸟群飞行觅食行为,通过粒子追随自己找到的最好解和整个群的最好解来完成优化。信息推荐服务是数字图书馆的一项重要的功能,本文提出应用多目标粒子群优化算法对用户和项之间的相似性同时进行聚类,为用户提供最优的信息推荐服务。在MovieLens数据集的实验结果表明我们的方法能够为用户提供有用的推荐意见,其性能优于其他推荐系统方法。
- 刘飞飞
- 关键词：数字图书馆推荐系统粒子群优化
- 微阵列数据的多目标免疫优化双聚类被引量：2
- 2009年
- DNA微阵列技术的发展为基因表达研究提供更有效的工具。分析这些大规模基因数据主要应用聚类方法。最近,提出双聚类技术来发现子矩阵以揭示各种生物模式。多目标优化算法可以同时优化多个相互冲突的目标,因而是求解基因表达矩阵的双聚类的一种很好的方法。本文基于克隆选择原理提出了一个新奇的多目标免疫优化双聚类算法,来挖掘微阵列数据的双聚类。在两个真实数据集上的实验结果表明该方法比其他多目标进化双聚类算法表现出更优越的性能。
- 刘军万李舟军陈义明刘飞飞
- 关键词：微阵列人工免疫系统
- 基于σ选择MOEA的微阵列数据三维聚类挖掘
- 2009年
- 从三维微阵列数据集挖掘出的三维聚类,能够分辨出与某些表现型(如疾病)相关的样本,而且能找出与这些表现型相关的候选基因.当挖掘3D微阵列数据矩阵中的3D聚类时往往要考虑同时优化几个目标,而且这些目标经常相互冲突,因此,应用多目标进化算法来求解GST数据集中的3D聚类是可行的.本文基于∈-支配和σ选择操作策略,提出一个新奇的多目标进化三维聚类算法来挖掘三维微阵列数据集中的3D聚类.通过在酵母细胞周期调控基因数据集上应用此算法,实验结果表明我们的方法能发现具有重大意义的高质量的3D聚类.
- 刘军万李舟军刘飞飞
- 关键词：数据挖掘微阵列数据多目标进化
