王智圣
- 作品数：4 被引量：82H指数：2
- 供职机构：中山大学信息科学与技术学院更多>>
- 发文基金：广东省科技计划工业攻关项目国家自然科学基金广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于大规模隐式反馈的个性化推荐被引量：58
- 2014年
- 对如何利用大规模隐式反馈数据进行个性化推荐进行了研究,提出了潜在要素模型IFRM.该模型通过将推荐任务转化为选择行为发生概率的优化问题,克服了在隐式反馈推荐场景下只有正反馈而缺乏负反馈导致的困难.在此基础上,为了进一步提高效率和可扩展性,提出了并行化的隐式反馈推荐模型p-IFRM.该模型通过将用户及产品随机分桶并重构优化更新序列,达到了并行优化的目的.通过概率推导,所提出的模型有坚实的理论基础.通过在MapReduce并行计算框架下实现p-IFRM,并在大规模真实数据集上进行实验,可以证明所提出的模型能够有效提高推荐质量并且有良好的可扩展性.
- 印鉴王智圣李琪苏伟杰
- 关键词：隐式反馈推荐系统大数据
- 基于隐式用户反馈数据流的实时个性化推荐被引量：31
- 2016年
- 大多数的传统推荐系统是基于用户评分构建,并采用离线批量的训练模式.该文研究以下两个问题:(1)基于隐式用户反馈构建推荐系统.与显式评分相比,隐式反馈存在范围更广且更易于收集;(2)基于反馈数据流进行实时推荐,以此来保障更强的推荐时效性.为了克服由隐式反馈本质特征导致的不平衡类标问题,直接对可观察的用户选择行为进行概率建模,在训练时无需引入负样本.为了提高训练效率并及时抓住用户兴趣的变化,该文提出的在线学习算法在强化学习用户新倾向的同时弱化了学习用户惯常行为与噪声,通过比较反馈发生概率与用户置信度来为每一个反馈动态调节学习步长.最后,该文设计了在线评价机制,并在两个真实数据集上进行了丰富的实验.实验结果验证了所提方法的有效性,并展示了其在推荐精度、推荐多样性、可解释性、训练效率、健壮性以及冷启动适应能力等多个方面的优势.
- 王智圣李琪汪静印鉴
- 关键词：隐式反馈推荐系统
- FP-CNNH:一种基于深度卷积神经网络的快速图像哈希算法
- 在大数据时代，图像检索技术在大规模数据上的应用研究是一个热门的领域。近年来，大规模图像检索系统中，由于具备提高图像的检索效率同时减少储存空间的优点，图像哈希算法受到广泛的关注。通过哈希算法对图像生成哈希编码的质量，直接影...
- 刘冶潘炎王智圣夏榕楷刘荻印鉴
- 基于低秩和局部约束矩阵估计的链接预测方法被引量：1
- 2015年
- 在大数据时代,互联网社会网络和其他复杂网络中的链接预测问题研究成为热门领域。链接预测相关的方法已被广泛地应用于社会网络关系挖掘、个性化推荐和生物制药等领域。在链接预测问题中,通常使用相似性矩阵来表示网络中任意节点之间存在链接的可能性,因此相似性矩阵的计算是链接预测中至关重要的一步。近年来的研究中,大多数方法是基于已知网络中数据的分析,通过网络潜在结构设计机器学习算法构造相似性矩阵。在全局低秩的网络结构假设下,结合网络中节点特征的局部约束,提出了一种基于数据的链接预测优化算法,并针对复杂网络数据链接预测问题设计了可扩展的分治方法,便于分布式环境中对大规模数据进行求解。通过在多个真实数据集上的实验和结果分析,基于低秩结构和局部约束矩阵估计的链接预测分治方法能够取得较好的效果,并对复杂的网络结构数据具有较强的可扩展性。
- 刘冶印鉴邓泽亚王智圣潘炎
- 关键词：链接预测社会网络数据挖掘
