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1. 基于社会网络分析的协同推荐方法改进

冯勇李军平徐红艳党晓婉

计算机应用 2013, 33 (03): 841-844. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00841

摘要（827）

PDF （641KB）（774）

协同推荐是电子商务中被广泛使用的个性化服务技术,但由于数据稀疏、冷启动等原因,导致现有协同推荐方法的个性化服务水平不高。为提高协同推荐的准确性,利用社会网络分析对协同推荐方法加以改进,提出一种基于社会网络分析改进的协同推荐方法。该方法利用社会网络分析技术分析用户间的关系,将其量化为信任度以填充用户-项矩阵,并将信任度融入到用户相似性计算中。通过实验分析验证了所提方法的有效性。以信任度扩充用户-项矩阵不仅可以较好地解决协同推荐中数据稀疏和冷启动问题,而且能够提高协同推荐的准确性。

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2. 基于BP神经网络的Deep Web实体识别方法

徐红艳党晓婉冯勇李军平

计算机应用 2013, 33 (03): 776-779. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00776

摘要（765）

PDF （635KB）（449）

针对现有实体识别方法自动化水平不高、适应性差等不足,提出一种基于反向传播(BP)神经网络的Deep Web实体识别方法。该方法将实体分块后利用反向传播神经网络的自主学习特性,将语义块相似度值作为反向传播神经网络的输入,通过训练得到正确的实体识别模型,从而实现对异构数据源的自动化实体识别。实验结果表明,所提方法的应用不仅能够减少实体识别中的人工干预,而且能够提高实体识别的效率和准确率。

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