崔林

作品数：5被引量：28H指数：3
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供职机构：北京理工大学更多>>
发文主题：协同过滤WEB使用挖掘个性化服务个性化基于语义更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机工程与应用》《计算机系统应用》《北京理工大学学报》《计算机应用研究》更多>>
所获基金：国家重点基础研究发展计划国家社会科学基金更多>>
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基于网络内容和结构数据的用户浏览模型被引量：3
《河南科技大学学报（自然科学版）》2005年第6期59-61,66,共4页崔林 王辉 宋瀚涛 牛振东 陆玉昌 
国家973重点基金资助项目(G1998030414);国家社会科学基金资助项目(01ATQ001)
Web推荐系统能为用户提供有针对性的个性化服务。但目前基于协同过滤和使用挖掘的推荐系统存在着诸如数据信息的不完整或不正确,推荐精度和质量不高等问题。为提高推荐系统的性能,必须将站点的内容和结构信息以及用户行为数据集成形成...
关键词：网络浏览 个性化服务 协同过滤 WEB使用挖掘 
正、负关联规则间的置信度关系研究被引量：7
《计算机应用研究》2005年第7期34-35,47,共3页董祥军 陈建斌 崔林 宋瀚涛 陆玉昌 
国家"973"计划资助项目(G1998030414)
当同时研究项集A、B间的正、负关联规则(A B、A┐B、┐AB及┐A┐B)时,置信度的设置问题变得非常重要。当A,B的支持度变化时,四种关联规则的置信度如何变化,它们之间有着怎样的联系,对此进行了详细讨论,结论对置信度的设置有重要价值。
关键词：负关联规则 置信度 支持度 
基于语义相似性的资源协同过滤技术研究被引量：8
《北京理工大学学报》2005年第5期402-405,共4页崔林 宋瀚涛 陆玉昌 
国家"九七三"计划项目(G1998030414)
为解决协同过滤推荐系统中所存在的可扩展性、稀疏性等问题带来的推荐性能下降,提出新的基于资源语义知识协同过滤算法,算法综合考虑了资源语义和用户评价的影响,改善基于资源协同过滤算法性能.实验表明,基于资源语义的协同过滤算法相...
关键词：个性化 推荐系统 协同过滤 基于资源CF 语义相似性 
基于Boosting机制的Naive Bayesian文本分类器被引量：3
《计算机工程与应用》2005年第8期31-33,67,共4页崔林 付克明 石生树 宋瀚涛 
国家973重点基础研究发展规划项目基金资助(编号:G1998030414)
Naive Bayesian分类器是一种有效的文本分类方法,但由于具有较强的稳定性,很难通过Boosting机制提高其性能。因此用Naive Bayesian分类器作为Boosting的基分类器需要解决的最大问题,就是如何破坏Naive Bayesian分类器的稳定性。提出了3...
关键词：BOOSTING NAIVE BAYESIAN CLASSIFIER 文本分类 文本挖掘 数据挖掘 
基于Web使用挖掘的个性化服务技术研究被引量：7
《计算机系统应用》2005年第3期23-26,共4页崔林 宋瀚涛 龚永罡 陆玉昌 
国家973基础研究项目"WWW上的数据集成;数据仓储及知识发现的有效算法与软件系统"编号:G1998030414)
Internet的快速增长导致了对个性化服务需求急剧增加,Web使用挖掘正成为实现个性化系统功能的思想和方法的有价值的源泉。本文讨论了基于Web使用挖掘的Web个性化技术,并针对个性化系统的功能,介绍了相关数据采集和预处理技术及其在个性...
关键词：基于WEB WEB使用挖掘 个性化服务 系统功能 快速 功能 增加 思想 技术研究 源泉 
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