张邦佐

作品数：5被引量：33H指数：3
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供职机构：东北师范大学更多>>
发文主题：矩阵分解协同过滤信息网络异构相似度矩阵更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
发文期刊：《计算机研究与发展》《吉林大学学报（理学版）》《东北师大学报（自然科学版）》《小型微型计算机系统》更多>>
所获基金：国家自然科学基金吉林省重大科技攻关项目国家级大学生创新创业训练计划教育部人文社会科学研究基金更多>>
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一种基于Bhattacharyya系数和项目相关性的协同过滤算法被引量：5
《计算机科学》2017年第12期52-57,共6页臧雪峰 刘天琦 孙小新 冯国忠 张邦佐 
国家自然科学基金项目(71473035;11501095);吉林省科技厅重点攻关项目(20150204040GX);吉林省发改委项目(2015Y055);东北师范大学自然科学基金项目(2014015KJ004)资助
在大数据时代,为了满足用户的信息需求,个性化推荐系统得到了广泛应用。协同过滤是一种简单有效的推荐算法。然而,许多传统的相似度计算方法仅仅基于用户的共同评分值,且不适用于稀疏数据环境,因此提出了一种新的基于Bhattacharyya系数...
关键词：协同过滤 BHATTACHARYYA系数 项目相关性 许分偏好 
一种基于规则的无监督词性标注方法被引量：5
《吉林大学学报（理学版）》2015年第5期956-962,共7页彭涛 戴耀康 朱枫彤 张邦佐 刘露 闫昭 钱锋 
国家自然科学基金(批准号:71473035);教育部人文社会科学研究项目(批准号:14YJA870010);吉林省工业技术研究和开发项目(批准号:JF2012c016-2);吉林省科技重点攻关项目(批准号:20150204040GX);吉林大学研究生创新基金(批准号:2015040)
提出一种基于规则的无监督词性标注方法,利用200多条英语语法规则,创建26个规则函数,先将输入的待标注英语句子进行预处理后得到初始标记,再对每个单词调用规则函数,最终得到标注后的英语句子.通过对Brown语料库的实验,词性标注的正确...
关键词：词性标注 基于规则 无监督学习 规则函数 
一种融合异构信息网络和评分矩阵的推荐新算法被引量：20
《计算机研究与发展》2014年第S2期69-75,共7页张邦佐 桂欣 何涛 孙焕垚 杨晟雨 韩宇茹 
吉林省产业技术研究与开发专项项目(JF2012c016-2);吉林省重点科技攻关项目(20150204040GX);国家级大学生创新创业训练计划项目(201310200003)
在当今的大数据时代,推荐系统是解决信息超载的有效手段.传统的协同过滤推荐系统仅仅使用用户-项目评分矩阵,而异构信息网络的出现为推荐系统更多地融合用户与项目信息提供了机遇,为了结合二者的优点,提出了一个融合它们的新的解决方案...
关键词：异构信息网络 矩阵分解 相似度矩阵 元路径 协同过滤 
以核心变量为基础的离散贝叶斯网络结构学习
《东北师大学报（自然科学版）》2005年第4期28-31,共4页张邦佐 王辉 张剑飞 左万利 
吉林省自然科学基金资助项目(20030517-1);东北师范大学青年教师基金资助项目
建立了基于核心变量的离散贝叶斯网络结构学习方法.该方法根据变量之间的无条件相对预测能力建立有向无环图,分别按着变量的聚度和散度排序变量;以不同于被预测变量的具有最大聚度和散度的两个变量为条件变量,根据变量之间条件相对预测...
关键词：预测能力 核心变量 最小切割集 聚度 散度 
基于贝叶斯网络理论的TAN分类器无向依赖扩展被引量：3
《小型微型计算机系统》2005年第1期42-45,共4页王双成 张邦佐 王辉 苑森淼 
国家自然科学基金项目 (60 2 75 0 2 6)资助
基于贝叶斯网络理论 ,对 TAN分类器进行无向网络依赖扩展 ,把属性变量之间的树结构扩展成可分解马尔科夫网络 ,使经过依赖扩展得到的分类器能够充分利用属性变量之间的依赖信息 ,提高分类能力 ,并能够通过调节阈值大小避免过度拟合 .
关键词：TAN分类器 可分解马尔科夫网络 贝叶斯网络 0-1损失率 最大完全子图 
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