基于偏好融合的群组推荐研究

传统的推荐系统主要针对单个用户,但随着社会和电子商务的快速发展,人们越来越多地以多个用户的形式一起参与活动,而群组推荐旨在为多个用户组成的群组提供服务,已成为当前研究的热点之一.针对目前群组推荐准确率低,群组成员之间偏好冲突难以融合的问题,本文提出了一种新的共识模型策略,融合了群组领袖影响因子和项目热度影响因子,基于K近邻为目标群组寻找邻居群组,借鉴邻居群组的偏好,设计了基于偏好融合的群组推荐算法.在MovieLens数据集上的实验结果表明,本文所提的融合策略较传统的偏好融合策略有着更优越的表现,推荐准确率（nDCG）的总体平均性能约提高13%,推荐列表多样性指标的总体平均性能约提高10%.     

基于情境感知和序列模式挖掘的气象学习资源推荐算法

随着互联网的快速发展,气象部门职工作为学习者可以获得的学习资源得到极大丰富。信息超载导致检索合适的在线学习资源时遇到了困难;学习者在不同学习环境和序列访问模式上也有不同的学习需求。但是,现有的推荐系统,如基于内容的推荐和协同过滤,没有结合学习者的情境和序列访问模式,推荐结果准确度不高。本文提出了一种结合情境感知、序列模式挖掘和协同过滤算法的混合推荐算法来为学习者推荐学习资源。混合推荐算法中,情境感知被用来整合学习者的情境信息,如知识水平和学习目标;序列模式挖掘被用来对网络日志进行挖掘,发现学习者的序列访问模式;协同过滤被用来根据学习者的情境数据和序列访问模式为目标学习者计算预测并生成建议。实验和应用效果表明,该混合推荐算法推荐的质量和准确性方面优于其他推荐算法。     

基于多模态的音乐推荐系统

使用传统协同过滤的方式进行推荐往往会忽视音乐底层特征.通过将音乐的音频特征与歌词信息进行多模态融合,并将融合后的特征信息作为协同过滤推荐的补充,提出了一种基于多模态的音乐推荐系统.主要探讨了音频特征与歌词信息的提取,并在提取歌词信息时利用LDA主题模型进行特征降维.针对多模态融合问题,使用一种特征级联早融合法（EFFC）融合方式,并将多模态融合后的结果与单模态结果进行了比较.对于结果的推荐,以多模态特征信息为依据建立用户兴趣模型,并将该模型通过LSTM神经网络,以过滤与优化协同推荐的用户组.结果表明,基于多模态的音乐推荐系统将推荐结果的误差项平方和（SSE）由传统的2.009降至0.388 6,验证了该方法的有效性.     

基于深度学习的个性化新闻推荐

由于网络上每天有海量的新闻报道产生,新闻推荐已经成为减轻用户信息负载、实现个性化新闻信息获取的重要途径,并被广泛用于新闻网站和新闻APP中以提升用户体验.不同于传统的商品推荐,在新闻推荐中新的新闻文章产生速度很快,而且新闻的语义信息需要结合整体新闻文本去理解,给传统的基于ID和基于特征的推荐算法带来了很大的挑战.此外,用户的新闻阅读兴趣存在高度多样性和动态性的特点,使得准确的用户建模变得非常困难.本文介绍了一些基于深度学习的个性化新闻推荐算法,并探讨了新闻推荐未来的一些可行的方向.     

一种基于三部图网络的协同过滤算法

推荐系统是电子商务领域最重要的技术之一,而协同过滤算法又是推荐系统用得最广泛的.提出了一种基于加权三部图网络的协同过滤算法,用户、产品及标签都被考虑到算法中,并且研究了标签结点的度对用户相似性计算的影响.实验结果表明,此算法在解决用户冷启动问题的同时,还具有较高的推荐准确性.     

基于高分卫星影像的复杂山区光伏电站信息提取

该文基于高分卫星资料,通过基于规则的面向对象分类、基于最邻近法的监督分类及基于CART分类器的监督分类三种不同分类方法,对复杂山区光伏电站进行提取,对比三种分类提取方法结果并完成精度验证。结果表明,合理的分割参数有利于提高光伏电站提取精度;基于规则的面向对象分类法光伏电站提取精度最佳,最邻近分类法次之,CART分类器分类法最差,可利用基于规则的面向对象分类法较为准确地进行复杂山区光伏电站信息提取,为光伏产业健康、合理发展提供一定的数据支撑。     

冰冻圈影响区恢复力研究和实践:进展与展望

气候变化引起全球冰冻圈各要素普遍退缩,进而深刻影响着区域生态安全和社会经济发展。恢复力(resilience)以降低脆弱性为目标,维持和培育社会-生态系统应对外界胁迫和干扰的能力,为应对冰冻圈变化引起的负面影响、实现区域可持续发展提供了重要的理论和实践框架。文中辨识了全球变暖背景下冰冻圈过程和功能变化对主要社会-生态系统的影响,综述了当前冰冻圈影响区恢复力相关的主要研究和实践进展,探讨了加强冰冻圈影响区社会-生态系统恢复力的路径。我们认为未来要进一步加强区域和全球冰冻圈变化及其影响综合评估,深入研究冰冻圈影响区社会-生态系统变化的驱动机制、级联效应和稳态转换;在实践上将减缓、适应和转型有机结合,建立管控区域社会-生态系统演化的综合监测、评估、预警和决策系统,从而促进系统朝着更具恢复力和可持续的路径发展。