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1. 社会化标签系统中个性化的用户建模方法

夏宁霞苏一丹覃华张敏

计算机应用 2011, 31 (06): 1667-1670. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01667

摘要（1390）

PDF （613KB）（563）

针对社会化标签系统中现有用户兴趣模型建立的缺陷，即：使用一些零散标签的集合来表示用户兴趣，而忽略标签的联合使用现象。提出一种将共现技术引入自然法的用户建模方法，该方法以自然法为基础，向用户模型中添加适量的标签对，较好地体现了标签之间的联系，又同时考虑了体现用户兴趣的标签自身的权重。在PKDD2009数据集上测试实验结果表明，该模型较之已提出的自然法和共现法，取得了更高的准确率和召回率。

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2. 核K-Means聚类在Folksonomy标签模糊和冗余中的应用

张新伦苏一丹惠刚刚

计算机应用 2011, 31 (03): 680-682. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.00680

摘要（1253）

PDF （633KB）（947）

现有的Folksonomy标签推荐系统中，标签模糊会导致系统推荐不准确，并且影响用户建模的准确性，而标签冗余妨碍了对系统的评估。利用K-Means聚类结果抽取模糊和冗余标签时，聚类效果较差导致抽取不准确。提出使用核K-Means聚类处理标签模糊和冗余，通过非线性映射能够较好地分辨、提取并放大样本中有用的特征，提高抽取模糊标签和冗余标签的准确度。实验结果表明：核K-Means聚类对标签和资源的聚类效果更好，抽取的模糊标签和冗余标签也更准确。

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3. 基于独特型人工免疫网络的并行推荐算法的研究

苏一丹王育才顾新一

计算机应用

摘要（1733）

PDF （1048KB）（929）

讨论了协同过滤最近邻居用户集缺乏多样性而导致推荐质量降低的问题，提出了并行免疫推荐算法（PINR），该算法能在保持邻居用户最大多样性的基础上进一步提高算法实时响应速度，实验结果证明了算法的可行性、正确性和并行计算的优势。