郑麟

作品数：3被引量：21H指数：2
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供职机构：武汉大学计算机学院更多>>
发文主题：推荐系统自适应上下文布尔矩阵APRIORI算法更多>>
发文领域：自动化与计算机技术石油与天然气工程更多>>
发文期刊：《计算机学报》《计算机应用与软件》《计算机科学》更多>>
所获基金：国家自然科学基金湖北省自然科学基金更多>>
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上下文分解机的自适应更新策略
《计算机科学》2016年第9期71-76,共6页姚杏 朱福喜 阳小兰 郑麟 刘世超 
国家自然科学基金(61272277);湖北省自然科学基金(2014CFB356)资助
分解机模型已经被成功应用于上下文推荐系统。在分解机模型的学习算法中,交替最小二乘法是一种固定其他参数只求单一参数最优值的学习算法,其参数数目影响计算复杂度。然而当特征数目很大时,参数数目随着特征数目急剧增加,导致计算复杂...
关键词：分解机模型 交替最小二乘法 推荐系统 自适应误差 
基于属性提升与局部采样的推荐评分预测被引量：7
《计算机学报》2016年第8期1501-1514,共14页郑麟 朱福喜 姚杏 
国家自然科学基金(61272277)资助
评分预测问题是推荐系统研究的一个分支.在上下文感知推荐(Context-Aware Recommendation,CAR)中,常常需要考虑上下文因子(或称属性)对评分预测效果的影响.现有模型大多是捕捉单个属性的特征并加上多个属性间的相互作用(简称属性交互)...
关键词：推荐系统 上下文感知推荐 评分预测 属性提升 局部采样 数据挖掘 
一种直接生成频繁项集的分治Apriori算法被引量：14
《计算机应用与软件》2014年第4期297-301,326,共6页郑麟 
针对Apriori算法的不足,提出基于项数布尔矩阵的改进算法MPIN_Apriori。改进算法运用分治思想将数据集分段处理,使用事务项数进行矩阵压缩并利用向量交运算和先验剪枝直接生成局部频繁k-项集,最终合并为全局频繁k-项集。该算法从根本上...
关键词：APRIORI算法 频繁项集 项数布尔矩阵 分治 
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