数据稀疏

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基于地理时空关联和社会影响的兴趣点推荐
《计算机科学》2025年第5期128-138,共11页金红 陈礼珂 游兰 吕顺营 周开成 肖奎 
国家自然科学基金(62377009);湖北省重点研发计划(2022BAA044);湖北省教育厅科学研究计划(Q20211010)。
随着基于位置的社交网络的流行,个性化兴趣点推荐已经成为一项重要任务。然而现有研究在对上下文信息建模及融合时对其内在联系考虑不充分,其中地理与时间两种上下文之间往往是相互影响的;此外,在建模用户社会关系时主要通过度量不同用...
关键词：基于位置的社交网络 兴趣点推荐 数据稀疏 地理时空关联 社会影响 
引入集群效应的跨领域推荐新方法
《中国科学院大学学报(中英文)》2025年第2期153-158,共6页翟浩然 张三国 
广西科技厅重点研发计划(2020AB10023);国家自然科学基金(U19B2040)资助。
近年来,推荐系统在网络平台上得到了广泛的应用,它可以从巨量的数据中提取有用的信息,并根据用户的喜好向用户推荐合适的项目。基于此,提出一种利用相似用户对不同项目的评分数据作为源域对目标域的跨领域推荐表现方法,在研究的目标域...
关键词：跨领域推荐 奇异值分解算法 集群效应 数据稀疏性 
一种融合混合协同过滤与CNN的图书推荐算法
《信息技术与信息化》2025年第4期52-55,共4页王莎莎 
河南省哲学社会科学规划项目“河南高校图书馆红色特藏资源建设与开发利用研究”(2023BZH008)。
随着电子阅读时代的到来,数字化资源海量涌现。然而,这也导致读者在寻找感兴趣图书时,时间成本大幅攀升。如何提升推荐系统的准确性和个性化程度成为学术界亟待解决的问题。传统的推荐算法如基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤针...
关键词：图书推荐 协同过滤 卷积神经网络 数据稀疏性 冷启动问题 
基于大语言模型和数据增强的通感隐喻分析
《计算机应用》2025年第3期794-800,共7页盛坤 王中卿 
国家自然科学基金资助项目(62076175,61976146)。
中文通感隐喻分析任务是隐喻领域的一个特定细分任务。由于通感语料中感觉词的分布不均匀,中文通感隐喻数据集存在数据稀疏的问题。为解决这一问题,利用真实训练数据中的稀疏感觉词数据作为提示,并使用大语言模型生成额外的合成样本进...
关键词：大语言模型 数据增强 通感隐喻 数据稀疏 数据合成 
一种非线性表征的概率潜在因子张量模型
《电子科技》2025年第3期7-15,共9页董佳英 宋燕 李明 
国家自然科学基金(62073223);上海市自然科学基金(22ZR1443400)。
针对具有极度稀疏和不平衡的非负不完整数据的填补问题,文中提出了一种非线性表征的概率潜在因子张量模型。通过合理假设数据的概率分布作为先验信息,缓解了数据的稀疏性。利用非线性映射实现对数据中每一非负元素的非线性表征,提高了...
关键词：非线性表征 概率潜在因子张量模型 实例频率 非线性映射 数据稀疏性 CP分解 不平衡分布 正则项 
面向在线医疗平台的医生推荐方法
《智能系统学报》2025年第1期206-218,共13页刘珂 刘盾 孙扬 沈蓉萍 
国家自然科学基金项目(62276217,61876157);四川省青年科学基金项目(2022JDJQ0034);中央高校基本科研科技创新项目(2682024KJ005,2682024ZTPY021).
近年来,随着智慧医疗的日益普及,在线医疗平台已逐步发展为满足大众基本医疗需求的重要渠道。为患者推荐合适的医生是在线问诊中的一个重要过程,优化推荐能力不仅可以提高患者的满意度,还能够推动在线医疗平台的发展。与传统推荐系统不...
关键词：在线问诊平台 医生推荐 序贯三支决策 多粒度 数据增强 负样本 负采样 数据稀疏 
融合视觉特征与运动特征的众源轨迹数据道路交叉口识别方法
《测绘学报》2025年第1期182-193,共12页唐建波 胡致远 彭举 夏何炎 丁俊杰 张玉玉 梅小明 
国家自然科学基金(42430110,42271462,42171441);湖南省重点研发计划(2024AQ2026);湖南省自然科学基金(2024JJ1009,2024JJ8343,2022JJ30703);湖南省教育厅资助科研项目。
随着移动定位技术的快速发展,众源车辆轨迹数据已成为导航路网地图构建与实时更新的重要数据源。道路交叉口是路网地图和路径规划的关键结点,准确识别轨迹数据中的道路交叉口是基于众源轨迹数据构建导航路网地图的重要基础。目前基于众...
关键词：道路交叉口 众源轨迹数据 数据稀疏 特征融合 路网构建 
PSO-SVD++与改进UCF的知识推荐
《计算机工程与设计》2024年第11期3405-3412,共8页张建华 贺龙飞 温丹丹 杨岚 张淑唯 
国家社会科学基金项目(19BTQ035)。
针对知识推荐领域数据稀疏造成的评分预测偏差问题,提出一种PSO-SVD++与改进UCF的知识推荐方法。运用粒子群优化改进SVD++,降低稀疏矩阵的填充误差;采用谱聚类与随机森林算法圈定UCF近邻数,设计而成RFSC-UCF算法并预测评分;将两种模型...
关键词：知识推荐 矩阵分解 谱聚类 随机森林 协同过滤 粒子群优化 数据稀疏 
基于时长感知的短视频序列推荐
《计算机工程与应用》2024年第22期304-313,共10页王航 尹玲 史志才 黄勃 高志荣 
国家自然科学基金(61802251);中南民族大学2020年校级重点教研项目(JYZD20020);中南民族大学2022年校级研究生课程思政示范课程项目(YJS22039)。
针对短视频序列推荐中存在的点击数据稀疏性、观看时长反馈中的噪声以及偏差问题,提出了一种基于时长感知的短视频序列推荐模型(duration-aware for short video sequential recommendation,DASR)。该模型通过对用户观看时长反馈的深入...
关键词：数据稀疏性 序列推荐 注意力网络 时长偏差 动态阈值 
考虑数据稀疏性的网络关联信息智能推荐算法
《计算机仿真》2024年第10期311-316,共6页葛涵 任树民 张红良 
2020年度国家社会科学基金一般项目(20BXW004);吉林省高等教育教学改革研究课题(JLJY202235833228)。
随着网络信息爆炸性增长,当用户对某类信息浏览量过少时,会导致信息过滤推荐算法的稳定性低且准确率差。为解决上述问题,将SA注意力机制与LSTM长短期神经网络构架进行有机结合,并利用用户相似度分析优化稀疏数据特征,最终构建出SA-LSTM...
关键词：推荐算法 关联分析 注意力机制 
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