苏湛
- 作品数：31 被引量：97H指数：5
- 供职机构：上海理工大学光电信息与计算机工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金上海市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学交通运输工程更多>>
- 基于模糊偏好向量和物品质量的推荐算法
- 2024年
- 推荐系统能够快速有效地帮助人们在海量信息中进行筛选和过滤,为用户智能化地推荐其感兴趣的物品,因此具有重要的理论意义和广泛的应用价值。针对现有研究中推荐误差和推荐列表排序可以进一步优化的需求。本文应用模糊隶属度函数以计算了多维物品品类向量上的用户偏好,并基于用户偏好特征和物品品类向量计算用户间相似性,然后,进一步基于相似性和用户相关性筛选构建用户相似性网络,利用用户相似性网络中的社区信息,对预测过程进行加权。同时,利用统计方法过滤物品的异常评分以度量物品质量排序,利用物品质量排序的优化结果辅助预测的误差修正。基于MovieLens的小型数据集进行了对比试验,与时下流行的几个算法进行对比,本文设计的算法有效地提高了预测准确性及推荐排序准确性,实验结果表明了利用用户模糊偏好、物品质量排序、相似性网络及误差修正手段,可以进一步挖掘推荐系统地潜在信息,在仅增加少量计算量的情况下,进一步提升了系统性能,并且保持了系统的可解释性。
- 艾均孙浩苏湛周越
- 关键词：推荐系统
- 基于用户坐标距离与误差修正的推荐算法
- 2024年
- 推荐系统是一种根据用户历史行为、社交关系等信息去判断用户感兴趣的物品的智能系统,它可以有效的解决互联网信息过载的问题,因此具有重要的研究意义和广泛应用价值。为了解决推荐算法存在准确性有待提升和可扩展性不足的问题,本文提出了一种带有相似性选择和误差修正的用户坐标与评分距离推荐算法。该算法首先基于用户间相似性筛选出正相关的邻居,针对筛选后的邻居集合计算评分距离。然后建立用户间评分距离的合成坐标模型,与得到的用户坐标间距离进行评分预测。最后基于训练题设计误差修正算法,进一步提升预测准确度。通过本文算法与其他推荐算法在MovieLens数据集上进行对比,试验结果表明,该算法可以有效提高推荐算法的预测准确性和可扩展性。研究揭示了利用用户坐标距离进行预测的可行性,为进一步研究推荐系统的性能提升和运行机理提供了有效的依据。
- 艾均孙逸帆苏湛罗黔琴
- 关键词：推荐系统
- 基于多阶邻居壳数的向量中心性度量方法被引量：17
- 2019年
- K-壳分解法在度量复杂网络中节点的重要性方面具有重要的理论意义和应用价值.但K-壳方法中,存在大量壳值相等的节点,从而无法精确地比较这些具有相同壳值节点的相对重要性.因此,本文基于网络中节点自身壳值与其多阶邻居的壳值,设计利用向量的形式来表示节点在复杂网络中的相对重要性程度,提出了多阶邻居壳数向量中心性方法,并设计了该中心性向量比较方法.通过在七个真实网络中进行消息传播与静态攻击实验,发现基于多阶邻居壳数向量的中心性方法具有计算复杂度低,能够有效发现具有高传播能力的节点,在传播实验中具有优越的性能.并在静态攻击实验过程中倾向于优先破坏网络中的传播核心结构.多阶邻居壳数向量中心性方法在保留K-壳中心性信息的前提下,极大提高了节点重要性的区别程度,平衡了对节点在复杂网络中联通结构的重要性的度量和对传播结构重要性的度量,因此具有重要理论意义与应用价值.
- 王凯莉邬春学艾均苏湛
- 关键词：中心性
- 非线性系统的自适应模糊控制器设计被引量：6
- 2016年
- 针对非线性系统,为获得更好的控制控制效果,设计了模糊自适应控制器。在模糊控制器的基础上根据反馈控制和调整参数向量的自适应律的求解,综合李雅普诺夫稳定理论设计了模糊自适应控制器,以满足系统的稳定性和控制效果。为验证控制器的有效性,将该控制器应用到二级倒立摆系统的稳定控制,仿真结果表明该控制器的控制效果良好,并与传统的控制方法相比较,其控制效果更佳。
- 吴海晴苏湛沈昱明
- 关键词：自适应模糊控制倒立摆
- 基于合格邻居和异常检测的社区增强协同过滤
- 2024年
- 为了解决协同过滤推荐算法存在较大预测误差和推荐列表准确度不高的问题,提出一种结合异常检测和网络社区并基于所有合格邻居的协同过滤推荐算法。该算法使用修改的拉依达准则检测标记数据异常,在协同过滤相似度计算阶段降低与异常用户之间的相似性权重;使用得到的用户相似性建立网络模型,利用K核分解进行网络社区检测,在得到用户间的社区信息后对社区中用户进行相似性权重处理。基于MovieLens数据集并与五种同类型算法进行对比实验,结果表明,提出的算法可以有效降低预测误差以及提升推荐列表的排序准确度。
- 苏湛陈惠鑫艾均
- 关键词：协同过滤异常检测
- 基于观点邻域状态变化的复杂网络传播与干扰模型被引量：1
- 2020年
- 研究信息或观点在社交网络中的传播对于理解复杂网络理论动力学特征、挖掘传播规律等具有重要理论意义。基于Deffuant模型,设计一种节点状态伴随其自身观点变化而改变的信息传播模型,模型节点具有一个影响其状态的观点值,通过引入状态改变域参数,使节点观点在传播过程中逐渐变化,最终节点状态发生改变,而节点状态则由初始传播者观点邻域决定。在该模型中引入扰动信号源,结合在实际复杂网络结构中的仿真实验结果与相应理论分析模型特征,验证模型正确性与有效性。实验表明,初始观点传播者对最终传播结果具有重要影响作用;作为传播目标的观点,其概念越宽泛,在网络中引发的群体犹豫越大。
- 艾均矫雅楠苏湛
- 关键词：复杂网络信息传播
- F#函数式编程教学方法研究被引量：1
- 2019年
- 函数式编程语言及函数特性在工业界逐渐流行,函数式编程语言教学具有重要的理论与现实意义。以提高教学质量为目的,通过仔细分析默认不可变、高阶函数、模式匹配、数据与函数解耦等编程语言特征,采用讨论对比与实践方法,研究函数式编程语言教学方法,对学生编程思维进行训练,并对未来编程技术发展趋势进行分析。采用实例编程教学与不同语言对比相结合的方法,使《函数式编程语言》教学质量得到有效提升。
- 艾均苏湛
- 关键词：函数式编程编程实践教学特点教学内容组织
- 基于用户复杂网络特征分类的协同过滤模型被引量：3
- 2023年
- 协同过滤算法被广泛应用的同时一直存在着伸缩性和可扩展性困难的问题。针对该问题,提出了一种基于用户复杂网络特征分类的推荐系统协同过滤模型。首先,在用户集中基于度值选择特征用户,建立相似性阈值实现非特征用户分组;然后,构建用户—用户相似性网络,通过K-core分解完成网络中的社区标记;最后,目标用户在组内选择邻居,实现电影评分预测。基于MovieLens和Netflix数据集的实验结果表明,该算法与经典协同过滤算法相比,提升了时间和空间的性能,展现了更为出色的伸缩性和可扩展性。
- 艾均戴兴龙苏湛
- 关键词：链路预测协同过滤复杂网络可扩展性
- 2017年中国内地电影复杂网络建模与分析
- 2020年
- 复杂网络理论可用于分析各领域的复杂系统。针对中国内地电影的复杂关系,设计网络建模算法,依据2017年票房榜排名前200的电影信息,以数据集中的实体为节点、实体之间的关系为边,构建复杂网络模型,基于该模型对2017年度中国内地电影复杂网络进行分析。结果表明,高产演员对票房无明显影响;介数中心性和特征向量中心性均小于特定值时,电影票房失败的概率较高;介数中心性和特征向量中心性分布在特定区域之内时,电影获得高票房的概率高达73%。建模实验与基于模型的分析证明了2017年中国内地电影复杂网络建模的有效性,揭示了电影票房和电影复杂网络中节点中心性之间的相关性。
- 刘亚云艾均苏湛
- 关键词：复杂网络电影票房
- 用户评分偏好相似性的近邻推荐算法研究被引量：3
- 2022年
- 推荐系统技术可帮助用户快速找到感兴趣的物品,从而节省用户时间,也可帮助商家节约销售成本。为提高现有推荐算法预测的准确性和可扩展性,设计了基于用户偏好相似性的协同过滤推荐算法,分析用户对物品的情感偏好,并计算出喜欢指数和不喜欢指数,进而计算用户之间的相似程度,作出评分预测和物品推荐。MovieLens数据集上的多组实验表明,与其他几种经典算法相比,该方法提高了评分预测结果的准确性,减少了最优预测所需的邻居数量,算法时间复杂度更低,具有良好的性能和可扩展性。
- 艾均赵兴源苏湛胡家祺马天启苏瑞卿
- 关键词：协同过滤评分预测用户偏好
