吕杰
- 作品数：4 被引量：16H指数：2
- 供职机构：天津大学电子信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 一种融合用户上下文信息和动态预测的协同过滤推荐算法被引量：6
- 2016年
- 协同过滤推荐技术是应用最广泛、最成功的推荐技术,但面临着数据稀疏性问题和冷启动问题的严峻挑战.同时传统协同过滤算法在相似度计算中忽略了用户个人上下文信息对相似度的影响.提出一种基于用户上下文信息和动态预测的协同过滤算法.首先引入用户上下文信息来改善相似性度量方法,更加真实的反映用户相似度;然后在推荐生成阶段,采用能够充分利用最近邻居集的动态预测方法来进行评分预测.通过在Movie Lens-1M数据集上的实验结果表明:该算法能够缓解评分数据稀疏性对协同过滤推荐算法的影响,显著降低平均绝对误差,提高推荐准确率.
- 吕杰关欣李锵张立毅
- 关键词：推荐系统协同过滤评分预测
- 基于DPP的自动音符切分识别研究被引量：2
- 2016年
- 基于内容的音乐分析是计算机音乐智能处理领域的重要分支,其中音符的分割和识别是关键技术之一。本文首先根据音级轮廓特征(PCP),对音乐进行特征提取,将帧集通过行列式点过程(DPP)进行建模,最后根据最大后验概率估计(MAP)选出帧子集,从而实现音符的分割。DPP将复杂的概率计算转换为简单的行列式计算,减少了计算量。在钢琴音乐片段多音符的的识别中,得到了67.3%的正确率,解决了多音符的切分识别难题。
- 张世超陈琦吕杰
- 关键词：PCPMAP
- 一个解决协同过滤推荐系统相关问题的新算法被引量：6
- 2016年
- 针对大数据应用中用户协同过滤推荐系统存在的扩展性与稀疏性问题,提出融合奇异值分解与聚类的SBKCF算法。算法采用改进的皮尔逊相似度度量用户间的相似度,通过对降维后的用户进行聚类,并遍历用户的最临近簇生成推荐列表。实验结果表明,提出的算法能够有效完成个性化推荐,在一定程度上解决用户协同过滤推荐系统中存在的扩展性与稀疏性问题。
- 陈琦吕杰张世超
- 关键词：协同过滤扩展性稀疏性奇异值分解聚类
- 融合评分倾向度和双重预测的协同过滤推荐算法被引量：2
- 2017年
- 协同过滤推荐算法面临着严重的数据稀疏性问题,提出一种融合评分倾向度和双重预测的协同过滤推荐算法以解决该问题。在选择最近邻阶段,引入评分倾向度来改进相似性度量方法,更加准确地得到最近邻居集;在推荐生成阶段,利用基于用户最近邻和基于项目最近邻的双重预测方法来进行评分预测,提高预测的准确度。通过在Movie Lens-1M数据集上的实验结果表明:该算法能够缓解数据稀疏性对推荐结果的影响,有效降低平均绝对误差,提高推荐准确率。
- 孙萍李锵关欣吕杰
- 关键词：推荐系统协同过滤用户偏好评分预测
