基于混合图的推荐算法
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改进了协同过滤推荐算法的推荐系统的制作流程
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本技术介绍了一种改进了协同过滤推荐算法的推荐系统，属于推荐系统技术相关领域。该推荐系统包括输入模块、推荐算法和输出模块三个部分，输入模块用于输入用户个人基本信息、用户对项目的评分和用户历史信息等；推荐算法根据输入信息分析用户兴趣爱好，寻找最相似用户和项目，给出预测的评分结果；输出模块依据用户输入请求，输出相应的推荐项目。其中改进部分是对推荐算法中冷启动问题进行优化。针对新用户、新项目和新系统不同的冷启动问题，提出了优化解决方法。 技术要求 1.一种改进了协同过滤推荐算法的推荐系统，其特征在于，包括输入模块、推荐算法和输出模块；输入模块用于输入用户个人基本信息、用户对项目的评分、用户历史信息和当 前的点击操作；推荐算法根据输入信息分析用户兴趣爱好，寻找最相似用户和项目，给 出预测的评分结果；输出模块依据用户输入请求，输出相应的推荐项目到客户端。 2.如权利要求1所述的一种改进了协同过滤推荐算法的推荐系统，其特征在于，所述推荐算法为协同过滤推荐算法，所述协同过滤推荐算法冷启动实现方式为：一、提供非个性 化的推荐，非个性化推荐的最简单例子就是热门排行榜，可以给用户推荐热门排行榜， 然后等到用户的反馈足够多，数据收集到一定的时候，再转换为个性化推荐；二、利用 用户的注册信息，提供的年龄、性别、职业等数据做粗粒度的个性化；三、利用用户的 社交网络账号登录，导入用户在社交网站上的好友信息，然后给用户推荐其好友喜欢的 物品；四、利用物品的内容信息计算物品相关表，利用专家进行标注。 3.如权利要求2所述的一种改进了协同过滤推荐算法的推荐系统，其特征在于，在所述推荐算法中，用户点击商品链接后，推荐系统会记录用户的点击行为，然后系统计算用户 间相似度，找出与当前用户最相似的前N个用户，接着在这前N个用户中找出当前用户没有点击的商品，将点击率最高的几个商品加入推荐列表，最后将推荐列表发往客户端向 用户展示推荐的商品。
Java组合算法(m个n选1)
Java组合算法（m个n选1） 一、模型： ①现有8个小球，对小球进行编号，依次为a、b、c、……、g、h。 ②将编号后的8个小球分成三组，分组情况如下： ■第一组：[a, b, c] ■第二组：[d, e] ■第三组：[f, g, h] ③从每组中选出一个小球，对选出的三个小球进行组合 问题：问一个有多少种不重复的组合方式，并列出详细的组合方式。 以上是一个典型的数学组合问题，因为是从每组中选出一个小球，所以每组的选法就有组元素个数种选法，所以组合种数应为18=3×2×3。具体的组合如下： 01: a d f 02: a d g 03: a d h 04: a e f 05: a e g 06: a e h 07: b d f 08: b d g 09: b d h 10: b e f 11: b e g 12: b e h 13: c d f 14: c d g 15: c d h 16: c e f 17: c e g 18: c e h 上面是纯数学、纯人工组合出来的，效率太低下了。如果使用Java语言进行编程，打印出这18组组合结果，又该如何实现呢？ 二、循环迭代式的组合 可能很多程序员立马会想到，这个简单，不就三个数字（或List）吗，三个嵌套循环不就出来了！那
listA.add("c"); List
简述基于混合推荐的电影推荐系统设计
基于混合推荐的电影推荐系统设计 绪论 随着经济的快速发展，人们的娱乐生活越来越丰富。电影，作为娱乐的重要组成部分，越来越受到大众的欢迎，特别是受到年轻人的喜爱。但是，如何在海量的电影中找到满足自己喜爱的电影却成为一个难题。电影个性化推荐应运而生，它就是来解决如何在海量信息中寻找关键点，向用户推荐出符合用户要求的电影。 本文，基于内容和协同过滤混合的推荐算法，建立一个个性化的电影推荐系统。电影作为推荐给用户的一种产品，其对特定的时间依赖性并不强。基于内容的推荐系统可以有效地克服冷启动和数据稀疏性问题，在系统初运行阶段和有新用户进入阶段可以提供较高的准确性。当数据评估到达一定程度后，使用协同过滤推荐系统进行推荐。协同过滤技术，不仅可以提供同类型的优质产品给用户，还可以根据近邻集的不同进行跨类型的推荐。并且随着时间的增加，用户评价数的增多，更多的用户加入到系统中后，会找到更匹配的近邻用户，使得推荐质量得到提升。 系统设计 一、总体构架设计 电影推荐系统采用B/S模式的三层框架设计，分为表示层、业务层和数据层。这样的设计模式达到了分散关注、松散耦合、逻辑复用和标准定义的目的。系统总体框架结构图如图1所示。 二、对象关系及动态模型 a)对象关系 电影管理中的主要对象有：管理员和电影。管理员对电影的操作有：查询、修改、删除、添加等。管理员与电影是一对多的关系。 电影推荐中的对象是电影，系统在这些电影信息的基础上进行推荐，系统和电影的关系是多对多的关系。用户对象可以细分为普通用户和管理员。对象详细关系图如图2所示。
图1 总体构架设计 图2 对象间关系图 b)动态模型 电影推荐模块是系统主要的动态模型。电影推荐系统的状态转化图如3所示。
特征选择算法综述20160702
特征选择方法综述 控制与决策2012.2 问题的提出 特征选择框架基于搜索策略划分特征选择方法基于评价准则划分特征选择方法结论 一、问题的提出特征选择是从一组特征中挑选出一些最有效的特征以降低特征空间维数的过程，是模式识别的关键问题之一。对于模式识别系统，一个好的学习样本是训练分类器的关键，样本中是否含有不相关或冗余信息直接影响着分类器的性能。因此研究有效的特征选择方法至关重要。 特征选择算法的目的在于选择全体特征的一个较少特征集合，用以对原始数据进行有效表达按照特征关系度量划分，可分为依赖基尼指数、欧氏距离、信息熵。 、特征选择框架 由于子集搜索是一个比较费时的步骤，一些学者基于相关和冗余分析，给出了下面一种特征选择框架，避免了子集搜索，可以高效快速地寻找最优子集。 从特征选择的基本框架看出，特征选择方法中有4 个基本步骤：候选特征子集的生成（搜索策略）、评价准则、停止准则和验证方法。目前对特征选择方法的研究主要集中于搜索策略和评价准则。因而，本文从搜索策略和评价准则两个角度对特征选择方法进行分类。 三、基于搜索策略划分特征选择方法 基本的搜索策略按照特征子集的形成过程，形成的特征选择方法如下：
图3 基于搜索策略划分特征选择方法 其中，全局搜索如分支定界法，存在问题： 1）很难确定优化特征子集的数目； 2）满足单调性的可分性判据难以设计； 3）处理高维多类问题时，算法的时间复杂度较高。 随机搜索法如模拟退火、遗传算法、禁忌搜索算法等，存在问题： 1）具有较高的不确定性，只有当总循环次数较大时，才可能找到较好的结果。 2）在随机搜索策略中，可能需对一些参数进行设置，参数选择的合适与否对最终结果的好坏起着很大的作用。 启发式搜索如SFS、SBS、SFFS、SFBS等，存在问题： 1）虽然效率高，但是它以牺牲全局最优为代价。 每种搜索策略都有各自的优缺点，在实际应用过程中，根据具体环境和准则函数来寻找一个最佳的平衡点。例如，特征数较少，可采用全局最优搜索策略；若不要求全局最优，但要求计算速度快，可采用启发式策略；若需要高性能的子集，而不介意计算时间，则可采用随机搜索策略。 四、基于评价准则划分特征选择方法
排列组合公式排列组合计算公式
排列组合公式/排列组合计算公式 2008-07-08 13:30 公式P是指排列，从N个元素取R个进行排列。 公式C是指组合，从N个元素取R个，不进行排列。 N-元素的总个数 R参与选择的元素个数 ！-阶乘，如9！＝9*8*7*6*5*4*3*2*1 从N倒数r个，表达式应该为n*（n-1)*(n-2)..(n-r+1); 因为从n到（n-r+1)个数为n－（n-r+1)＝r 举例： Q1:有从1到9共计9个号码球，请问，可以组成多少个三位数 A1: 123和213是两个不同的排列数。即对排列顺序有要求的，既属于“排列P”计算范畴。 上问题中，任何一个号码只能用一次，显然不会出现988,997之类的组合，我们可以这么看，百位数有9种可能，十位数则应该有9-1种可能，
个位数则应该只有9-1-1种可能，最终共有9*8*7个三位数。计算公式＝P（3，9)＝9*8*7,(从9倒数3个的乘积） Q2: 有从1到9共计9个号码球，请问，如果三个一组，代表“三国联盟”，可以组合成多少个“三国联盟” A2: 213组合和312组合，代表同一个组合，只要有三个号码球在一起即可。即不要求顺序的，属于“组合C”计算范畴。 上问题中，将所有的包括排列数的个数去除掉属于重复的个数即为最终组合数C(3,9)=9*8*7/3*2*1 排列、组合的概念和公式典型例题分析 例1设有3名学生和4个课外小组．（1）每名学生都只参加一个课外小组；（2）每名学生都只参加一个课外小组，而且每个小组至多有一名学生参加．各有多少种不同方法 解（1）由于每名学生都可以参加4个课外小组中的任何一个，而不限制每个课外小组的人数，因此共有种不同方法． （2）由于每名学生都只参加一个课外小组，而且每个小组至多有一名学生参加，因此共有种不同方法． 点评由于要让3名学生逐个选择课外小组，故两问都用乘法原理进行计算． 例2 排成一行，其中不排第一，不排第二，不排第三，不排第四的不同排法共有多少种 解依题意，符合要求的排法可分为第一个排、、中的某一个，共3类，每一类中不同排法可采用画“树图”的方式逐一排出： ∴ 符合题意的不同排法共有9种． 点评按照分“类”的思路，本题应用了加法原理．为把握不同排法的规律，“树图”
基于协同过滤算法的电影推荐系统设计
高级数据挖掘期末大作业
基于协同过滤算法的电影推荐系统 本电影推荐系统中运用的推荐算法是基于协同过滤算法（Collaborative Filtering Recommendation）。协同过滤是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。 电影推荐系统中引用了Apache Mahout提供的一个协同过滤算法的推荐引擎Taste，它实现了最基本的基于用户和基于内容的推荐算法，并提供了扩展接口，使用户方便的定义和实现自己的推荐算法。 电影推荐系统是基于用户的推荐系统，即当用户对某些电影评分之后，系统根据用户对电影评分的分值，判断用户的兴趣，先运用UserSimilarity计算用户间的相似度.UserNeighborhood根据用户相似度找到与该用户口味相似的邻居，最后由Recommender提供推荐个该用户可能感兴趣的电影详细信息。将用户评过分的电影信息和推荐给该用户的电影信息显示在网页结果页中，推荐完成。 一、Taste 介绍 Taste是Apache Mahout 提供的一个个性化推荐引擎的高效实现，该引擎基于java实现，可扩展性强，同时在mahout中对一些推荐算法进行了MapReduce 编程模式转化，从而可以利用hadoop的分布式架构，提高推荐算法的性能。 在Mahout0.5版本中的Taste，实现了多种推荐算法，其中有最基本的基于用户的和基于内容的推荐算法，也有比较高效的SlopeOne算法，以及处于研究阶段的基于SVD和线性插值的算法，同时Taste还提供了扩展接口，用于定制化开发基于内容或基于模型的个性化推荐算法。 Taste 不仅仅适用于Java 应用程序，还可以作为内部服务器的一个组件以HTTP 和Web Service 的形式向外界提供推荐的逻辑。Taste 的设计使它能满足企业对推荐引擎在性能、灵活性和可扩展性等方面的要求。 下图展示了构成Taste的核心组件：
组合预测模型
组合预测模型 1灰色神经网络（GNN）预测模型 灰色神经网络预测方法是灰色预测方法和人工神经网络方法相结合的算法，即保留灰色预测方法中“累加生成” 和“累减还原” 运算，不再求参数，而是由BP神经网络来建立预测模型和求解模型参数。 利用这种灰色神经网络进行负荷预测的算法如下。 1）对电力负荷的原始数据序列进行“累加生成”运算，得到累加序列。 2）利用BP神经网络能够拟合任意函数的优势解决累加序列并非指数规律的问题。训练BP神经网络，逼近累加数据序列Y。 3）利用现有已经训练好的BP神经网络进行预测，输出累加序列的预测值。 4）将累加数据的预测值进行“累减还原”运算，得到电力负荷的原始数据序列预测值。 2果蝇优化算法（FOA） 果蝇优化算法（fruit fly optimization algorithm，FOA）是由潘文超教授于2011年提出的一种基于果蝇觅食行为推演出寻求全局优化的新方法。这是一种交互式进化计算方法，通过模仿果蝇群体发现食物的行为，FOA能够达到全局最优。在实际中FOA已经被应用于许多领域，包括交通事件，外贸出口预测，模拟滤波器的设计等。依照果蝇搜寻食物的特性，将其归纳为以下几个重要步骤。 1）参数初始化：FOA的主要参数为最大迭代次数maxgen，种群规模sizepop，初始果蝇群的位置（X_axis，Y_axis）和随机飞行距离FR。 2）种群初始化：赋予果蝇个体利用嗅觉搜寻食物之随机方向与距离。
3）种群评价：首先，由于无法得知食物的位置，需要计算果蝇到原点的距离（Dist）。再计算气味浓度判定值（S）此值为距离的倒数。通过将气味浓度判断值（S）代入气味浓度判断函数（或称为适应度函数），求出果蝇个体位置的气味浓度（Smell）。并找出群体中气味浓度值最大的果蝇个体。 4）选择操作：保留最大气味浓度值和x、y坐标，此时，果蝇通过视觉飞往的最大浓度值的位置。进入迭代寻优，重复实施步骤2）～3），并判断味道浓度是否优于前一迭代味道浓度，若是则执行步骤4）。若味道浓度不再优于先前迭代的味道浓度值，或迭代次数达到最大，循环结束。 3GNN-FOA预测模型 GNN-FOA预测模型的程序结构框图如图1所示。采用果蝇优化算法（FOA）为灰色神经网络（GNN）模型参数a，b1和b2 进行迭代动态微调，使模型侦测能力提高，并获得最佳的GNN模型参数以进行预测。详情如下。 1）参数初始化。在果蝇优化算法的参数设定上，随机初始化果蝇群体位置区间X_axis，Y_axis∈[-50,50]，迭代的果蝇寻食的随机飞行距离区间FR ∈[-10,10] ，种群规模sizepop = 20 ，而迭代次数max gen = 100 。 2）初始进化。设置初始迭代次数为0，设定果蝇个体i 寻食随机飞行方向rand()和飞行距离。其中rand()表示任意值产生函数。在GNN-FOA程序中，使用两个变量 [X(i,:),Y(i,:)] 来描述果蝇个体i 的飞行距离。分别设 3）初步计算和数据预处理。计算果蝇个体i距离原点的距离Disti 和气味浓度判断值Si。其中
推荐系统的常用算法原理和实现
推荐系统的出现 推荐系统的任务就是解决，当用户无法准确描述自己的需求时，搜索引擎的筛选效果不佳的问题。联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对他感兴趣的人群中，从而实现信息提供商与用户的双赢。 推荐算法介绍 基于人口统计学的推荐 这是最为简单的一种推荐算法，它只是简单的根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度，然后将相似用户喜爱的其他物品推荐给当前用户。 系统首先会根据用户的属性建模，比如用户的年龄，性别，兴趣等信息。根据这些特征计算用户间的相似度。比如系统通过计算发现用户A和C比较相似。就会把A喜欢的物品推荐给C。 优缺点： ?不需要历史数据，没有冷启动问题 ?不依赖于物品的属性，因此其他领域的问题都可无缝接入。 ?算法比较粗糙，效果很难令人满意，只适合简单的推荐 基于内容的推荐 与上面的方法相类似，只不过这次的中心转到了物品本身。使用物品本身的相似度而不是用户的相似度。
系统首先对物品（图中举电影的例子）的属性进行建模，图中用类型作为属性。 在实际应用中，只根据类型显然过于粗糙，还需要考虑演员，导演等更多信息。 通过相似度计算，发现电影A和C相似度较高，因为他们都属于爱情类。系统还会发现用户A喜欢电影A，由此得出结论，用户A很可能对电影C也感兴趣。 于是将电影C推荐给A。 优缺点： ?对用户兴趣可以很好的建模，并通过对物品属性维度的增加，获得更好的推荐精度 ?物品的属性有限，很难有效的得到更多数据 ?物品相似度的衡量标准只考虑到了物品本身，有一定的片面性 ?需要用户的物品的历史数据，有冷启动的问题 协同过滤 协同过滤是推荐算法中最经典最常用的，分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。那么他们和基于人口学统计的推荐和基于内容的推荐有什么区别和联系呢？ 基于用户的协同过滤——基于人口统计学的推荐 基于用户的协同过滤推荐机制和基于人口统计学的推荐机制都是计算用户的相似度，并基于“邻居”用户群计算推荐，但它们所不同的是如何计算用户的相似度，基于人口统计学的机制只考虑用户本身的特征，而基于用户的协同过滤机制可是在用户的历史偏好的数据上计算用户的相似度，它的基本假设是，喜欢类似物品的用户可能有相同或者相似的口味和偏好。 基于物品的协同过滤——基于内容的推荐
基于潜在主题的混合上下文推荐算法
第40卷第4期电子与信息学报 Vol.40No.4 2018年4月Journal of Electronics & Information Technology Apr. 2018 基于潜在主题的混合上下文推荐算法 李平①②张路遥*①曹霞①胡检华① ①(长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙 410114) ②(智能交通大数据处理湖南省重点实验室长沙 410114) 摘要：针对单个环境上下文中项目访问记录稀疏的问题，推荐系统难以获取与当前环境上下文关联的用户偏好。 该文设计了一种新的上下文关联性推荐(CTRR)算法。CTRR算法通过CTRR_LDA模型求解推荐项目出现在特定环境上下文的概率，并结合上下文后过滤推荐算法，对用户进行推荐。CTRR_LDA模型是在(LDA)模型的基础上，结合环境上下文和项目特征上下文，提出的项目与环境上下文的关联概率模型。该模型将环境上下文划分为多个环境上下文因子，每个环境上下文因子表示为K维的主题分布，挖掘环境上下文因子中项目出现的潜在主题特征。利用LDOS-CoMoDa网站上真实的电影数据集进行实验，验证了算法的可靠性。 关键词：推荐；关联概率；潜在主题；环境上下文；项目特征上下文 中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-5896(2018)04-0957-07 DOI: 10.11999/JEIT170623 Hybrid Context Recommendation Algorithm Based on Latent Topic LI Ping①② ZHANG Luyao①CAO Xia① HU Jianhua① ①(School of Computer and Communication Engineering, Changsha University of Science and Technology, Changsha 410114, China) ②(Hunan Provincial Key Laboratory of Intelligent Processing of Big Data on Transportation, Changsha 410114, China) Abstract: In the recommendation system, a critical challenge is that individual environment context log may not contain sufficient item access records for mining his/her environment context preferences. This paper designs a Contextual Topic-based Relevance Recommendation (CTRR) algorithm. The CTRR algorithm uses the CTRR_LDA model and a postfiltering strategy to recommend items to users in a specific environment context. CTRR_LDA is an improved LDA model, which combines environment contexts and item feature contexts to calculate the probability of the item appeared. In this model, the environment context is divided into multiple environment context factors. Each environment context factor can be expressed as a K-dimensional topic distribution. Then the CTRR_LDA model is used to mine the latent topic of the items in each environment context factor. According to the experimental results on the LDOS-CoMoDa datasets, the reliability of algorithm is validated in the context-aware recommendation scenario. Key words: Recommendation; Relevance probability; Latent topic; Environment context; Item feature context 1引言 近年来，随着移动设备感知能力不断提升，推荐系统能从移动智能终端的上下文日志中获取用户的偏好和丰富的上下文信息。上下文信息对推荐系统产生了不容小觑的影响，受到工业界和学术界的广泛关注。在工业界推荐方面，京东到家手机APP 利用环境上下文如用户下单和收单的位置、时间以 收稿日期：2017-06-28；改回日期：2017-11-20；网络出版：2017-12-12 *通信作者：张路遥 465888329@https://www.sodocs.net/doc/4716867674.html, 基金项目：湖南省教育厅资助重点项目(14A004) Foundation Item: The Scientific Research Fund of Hunan Provincial Education Department (14A004)及商品特征上下文如商品的价位向用户提供生鲜及超市产品配送。在学术界推荐领域，上下文感知推荐通过在传统的推荐算法中融入上下文信息，得到满足用户偏好同时符合上下文要求的推荐列表[16]-。 目前，上下文后过滤推荐[7,8]是上下文感知推荐系统中较为成熟的算法。基本思想是将项目与当前上下文关联的概率[4]和已预测评分进行加权。但传统的上下文后过滤推荐在项目与上下文的关联概率求解上仅仅考虑了项目在环境上下文中出现频次的特性，忽略了项目多元的特征上下文。例如在歌曲推荐系统中，两首歌在书店这个场景下出现频次相等， 万方数据
特征选择算法综述20160702
特征选择方法综述 控制与决策 2012.2 ●问题的提出 ●特征选择框架 ●基于搜索策略划分特征选择方法 ●基于评价准则划分特征选择方法 ●结论 一、问题的提出 特征选择是从一组特征中挑选出一些最有效的特征以降低特征空间维数的过程，是模式识别的关键问题之一。对于模式识别系统，一个好的学习样本是训练分类器的关键，样本中是否含有不相关或冗余信息直接影响着分类器的性能。因此研究有效的特征选择方法至关重要。 特征选择算法的目的在于选择全体特征的一个较少特征集合，用以对原始数据进行有效表达按照特征关系度量划分，可分为依赖基尼指数、欧氏距离、信息熵。 二、特征选择框架 由于子集搜索是一个比较费时的步骤，一些学者基于相关和冗余分析，给出了下面一种特征选择框架，避免了子集搜索，可以高效快速地寻找最优子集。 从特征选择的基本框架看出，特征选择方法中有4个基本步骤：候选特征子集的生成（搜索策略）、评价准则、停止准则和验证方法。目前对特征选择方法的研究主要集中于搜索策略和评价准则。因而，本文从搜索策略和评价准则两个角度对特征选择方法进行分类。
三、基于搜索策略划分特征选择方法 基本的搜索策略按照特征子集的形成过程，形成的特征选择方法如下： 图3基于搜索策略划分特征选择方法 其中，全局搜索如分支定界法，存在问题： 1）很难确定优化特征子集的数目； 2）满足单调性的可分性判据难以设计； 3）处理高维多类问题时，算法的时间复杂度较高。 随机搜索法如模拟退火、遗传算法、禁忌搜索算法等，存在问题： 1）具有较高的不确定性，只有当总循环次数较大时，才可能找到较好的结果。 2）在随机搜索策略中，可能需对一些参数进行设置，参数选择的合适与否对最终结果的好坏起着很大的作用。 启发式搜索如SFS、SBS、SFFS、SFBS等，存在问题： 1）虽然效率高，但是它以牺牲全局最优为代价。 每种搜索策略都有各自的优缺点，在实际应用过程中，根据具体环境和准则函数来寻找一个最佳的平衡点。例如，特征数较少，可采用全局最优搜索策略；若不要求全局最优，但要求计算速度快，可采用启发式策略；若需要高性能的子集，而不介意计算时间，则可采用随机搜索策略。 四、基于评价准则划分特征选择方法
有关特征选择内容
特征选择和集成学习是当前机器学习中的两大研究热点,其研究成果己被广泛地应用于提高单个学习器的泛化能力。 特征选择是指从原始特征集中选择使某种评估标准最优的特征子集。其目的是根据一些准则选出最小的特征子集,使得任务如分类、回归等达到和特征选择前近似甚至更好的效果。通过特征选择,一些和任务无关或者冗余的特征被删除,简化的数据集常常会得到更精确的模型,也更容易理解。 滤波式(filter)方法的特征评估标准直接由数据集求得，而无需学习算法进行反馈，其优点是运行效率高，因此非常适用于集成学习.假设用于集成的特征选择算法有k种,,抽取产生m 个子训练集，在每个训练集上利用其中一种特征选择算法选出满足条件的属性作为个体svm训练的输入空间，并训练得到m个svm个体，然后对其他的特征选择算法重复执行上述过程，最后将得到的k*m 个子svm的预测结果集成. 特征选择是从一组数量为D 的原始特征中选出数量为d(D>d)的一组最优特征采用遗传退火算法进行特征选择.随机生成长度为 D 的二进制串个体其中1 的个数为d 。连续产生这样的个体M 个M 为种群规模其大小影响着遗传算法的最终结果及其执行效率M。 特征选择的目的是找出分类能力最强的特征组合需要一个定量准则来度量特征组合的分类能力。度量特征选择算法优劣的判据很多各样本之所以能分开是因为它们位于特征空间的不同区域如果类间
距离越大类内各样本间的距离越小则分类效果越好。 各种新搜索算法和评估标准都应用到特征选择算法中。如粗糙集算法,神经网络剪枝法,支持向量机的评估标准,特征集的模糊嫡评价,马尔可夫算法等
入侵检测系统的数据含有大量的冗余与噪音特征,使得系统耗用的计算资源很大,导致系统训练时间长,实时性差,检测效果不好,引入特征选择算法能够去除高维数据中无用和冗余的信息,保留对分类效果起关键作用的信息,在不影响分类效果的同时减少数据量,降低了数据存储复杂度,减轻系统负荷,提高入侵检测系统的检测速度,增强入侵检测系统的健壮性。 入侵检测问题从机器学习的角度看实际上是一个分类问题,分类器的性能不仅与分类器设计算法有关,而且与选择的特征子集有关。一个高度相关的特征子集可有效改进分类器的性能,因而特征选择(属性约简)具有重要的理论意义和应用价值。 集成学习(Ensemble Learning)是通过将一组学习器以某种方式组合在一起可以显著提高学习系统的泛化能力（有监督的分类器集成和半监督的分类器集成）。 神经网络集成可以显著地提高神经网络系统的泛化能力,被视为
Java实现通用组合算法的介绍
Java实现通用组合算法的介绍 Java实现通用组合算法，存在一个类似{31311133，33113330}这样的集合，经过8取5组合，其他位置用非字母数字字符替代，比如使用*号，得到类似{3***1133，***13330，... ...}这样的集合; 现在有这样的需求： 存在一个类似{31311133，33113330}这样的集合，经过8取5组合，其他位置用非字母数字字符替代，比如使用*号，得到类似{3***1133，***13330，... ...}这样的集合; 还要求对于{3***1133，***13330}这样的集合，再次经过5取3组合，其他位置用非字母数字字符替代，比如使用*号，得到类似{*****133，*****330，3***1*3*，... ...}这样的集合。 对于这样的要求，实现的思路如下： 首先，主要思想是基于信息编码原理，通过扫描字符串，将10组合变为01组合。 其次，对于每个数字字符串，设置一个单线程，在单线程类中设置一个List用来存放待处理数字字符串(可能含有*号，或者不含有)中每个数字的(而非*号)索引位置值; 再次，设置BitSet来标志每个位置是否被*号替换得到新的组合字符串。 最后，在扫描原始待处理数字字符串的过程中，根据设置的字符列表List中索引，来操作BitSet，对于每一个BitSet得到一个新的组合。 使用Java语言实现如下： package org.shirdrn; import java.util.ArrayList; import java.util.BitSet; import java.util.Collection;
排 列 组 合 公 式 及 排 列 组 合 算 法 ( 2 0 2 0 )
[学习C++ ]C++ STL 全排列函数详解(排列组合与匹配算法)--1 一、概念 从n【现场实战追-女孩课-程】个不同元素中任取m（m≤n）个元素，按照一定的顺序排列起来，叫做从n个不同元素中取出m个元素的一【扣扣】个排列。当m=n时所有的排列情况叫全排列。如果这组数有n个，那么全排列数为n!个。 比如【⒈】a，b，c的全排列一共有3！= 6 种分别是{a, b, c}、{a, 【О】c, b}、{b, a, c}、{b, c, a}、{c, a, b}、{c, b, a}。 二、常【１】用操作 1.【６】头文件 #inc【9】lude algorithm 2.【５】使用方法 这里【２】先说两个概念：“下一个排列组合”和“上一个排列组合【б】”，对序列 {a, b, c}，每一个元素都比后面的小，按照字典序列，固定a之后，a比bc都小，c比b大，它的下一个序列即为{a, c, b}，而{a, c, b}的上一个序列即为{a, b, c}，同理可以推出所有的六个序列为：{a, b, c}、{a, c, b}、{b, a, c}、{b, c, a}、{c, a, b}、{c, b, a}，其中{a, b, c}没有上一个元素，{c, b, a}没有下一个元素。
1）next_permutation：求下一个排列组合 a.函数模板：next_permutation(arr, arr+size); b.参数说明： arr：数组名 size：数组元素个数 c.函数功能：返回值为bool类型，当当前序列不存在下一个排列时，函数返回false，否则返回true，排列好的数在数组中存储 d.注意：在使用前需要对欲排列数组按升序排序，否则只能找出该序列之后的全排列数。 比如，如果数组num初始化为2,3,1，那么输出就变为了：{2 3 1} {3 1 2} {3 2 1} 2）prev_permutation：求上一个排列组合 a.函数模板：prev_permutation(arr, arr+size); b.参数说明： arr：数组名 size：数组元素个数 c.函数功能：返回值为bool类型，当当前序列不存在上一个排列时，函数返回false，否则返回true d.注意：在使用前需要对欲排列数组按降序排序，否则只能找出该序列之后的全排列数。 三、代码 #include iostream
【IT专家】求用SQL实现一个排列组合的算法题
本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系 求用SQL实现一个排列组合的算法题 2018/04/29 10 想得到图二的结果简单来说，图一是要去做排列组合的基础的数据，基础数据只有1,2,3三个不同的值，图二是图一通过排列组合后的最简结果，把里面能合并的数据合并，不能合并的数据继续用原始的数据写出来即可。。请问这个要如何实现。如： 1 1 2 1 1 1 2 3 可以合并为 1 1 2 1,3 如 1 2 2 1 1 2 2 3 3 2 2 3 3 2 2 1 可以合并为1,3 2 2 1,3 但是像原始数据1 3 2 3 就没法和别的数据做排列组合的合并，那么在result表中就继续保留为 1 3 2 3 当然，我这只是部分数据，实际数据很多，可能最终result的结果在算法不同的情况下得到的排列组合方式也不一样，我希望能得到selectcount(*)fromt_sort_and_comb_result的结果最小的算法为最优解。请问这个如何实现。可以用SQL，循环，游标，存储过程等等方法，只要能得到最优的结果。selecta，b，c，litangg（d，’，’）withingroup （orderbyd）fromt groupbya，b，c --注意：拼接后的长度，不能超过4000。selecta，b，c，litangg（d，’，’）withingroup（orderbyd）fromt groupbya，b，c --注意：拼接后的长度，不能超过4000。您说的这种方式只考虑了一个字段，而我的需求不只是D列这一个字段需要组合，而是A,B,C列均有存在组合的可能，如t_sort_and_comb_result表中的第三条记录，第三条记录就是由4条记录合并而来的。。当然实际的数据，是有十几个列，几千行数据的合并，每一个列都可能存在一个or多个组合，把能合并的数据合并，不能合并的数据保持原样。得到的结果条数最少为最优解。您说的这种方式和我写groupby然后用wm_concat方式合并感觉差不多哦~我在网上找了下，感觉listagg并不能直接解决我的问题。另外litangg-- listagg 是的，可能需要多层嵌套，按照一楼的解法，每次组合一个字段，把这个结果继续拿去做嵌套查询，有多少列就嵌套多少次，那样可能能得到一个合并后的结果，但并不一定是最优结果。拆分成同样还是出现组合的数据可能出现在任何字段。可能有一个字段是组合的，也可能是多个字段组合的。请问有什么号办法呢？引用1楼wmxcn2000的回复: 楼主研究下listagg这个函数，真好适合你现在的需求。大概如下selecta，b，c，litangg（d，’，’）
基于协同过滤算法的电影推荐系统
基于协同过滤算法的电影推荐系统
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高级数据挖掘期末大作业
基于协同过滤算法的电影推荐系统 本电影推荐系统中运用的推荐算法是基于协同过滤算法（Collaborative Filtering Recommendation）。协同过滤是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。 电影推荐系统中引用了Apache Mahout提供的一个协同过滤算法的推荐引擎Taste，它实现了最基本的基于用户和基于内容的推荐算法，并提供了扩展接口，使用户方便的定义和实现自己的推荐算法。 电影推荐系统是基于用户的推荐系统，即当用户对某些电影评分之后，系统根据用户对电影评分的分值，判断用户的兴趣，先运用UserSimilarity计算用户间的相似度.UserNeighborhood根据用户相似度找到与该用户口味相似的邻居，最后由Recommender提供推荐个该用户可能感兴趣的电影详细信息。将用户评过分的电影信息和推荐给该用户的电影信息显示在网页结果页中，推荐完成。 一、Taste 介绍 Taste是Apache Mahout 提供的一个个性化推荐引擎的高效实现，该引擎基于java实现，可扩展性强，同时在mahout中对一些推荐算法进行了MapReduce 编程模式转化，从而可以利用hadoop的分布式架构，提高推荐算法的性能。 在Mahout0.5版本中的Taste，实现了多种推荐算法，其中有最基本的基于用户的和基于内容的推荐算法，也有比较高效的SlopeOne算法，以及处于研究阶段的基于SVD和线性插值的算法，同时Taste还提供了扩展接口，用于定制化开发基于内容或基于模型的个性化推荐算法。 Taste 不仅仅适用于Java 应用程序，还可以作为内部服务器的一个组件以HTTP 和Web Service 的形式向外界提供推荐的逻辑。Taste 的设计使它能满足企业对推荐引擎在性能、灵活性和可扩展性等方面的要求。 下图展示了构成Taste的核心组件：
基于协同过滤算法的推荐系统设计
基于协同过滤算法的推荐系统设计 一、绪论： 长尾理论。 二、协同过滤算法的定义： （一）预定义： 要实现协同过滤算法，需要做以下的预定义： 1、邻域： 给定集合X，映射U：X→P(P(X))（其中P(P(X))是X的幂集的幂集），U 将X中的点x映射到X的子集族U(x)），称U(x)是X的邻域系以及U(x)中的元 素（即X的子集）为点x的邻域，当且仅当U满足以下的邻域公理： U1：若集合A∈U(x)，则x∈A。 U2：若集合A，B∈U(x)，则A∩B∈U(x)。 U3：若集合A∈U(x)，且A ?B ?X，则B∈U(x)。 U4：若集合A∈U(x)，则存在集合B∈U(x)，使B ?A，且?y∈B，B∈U(y)。 2、皮尔逊相关系数： 皮尔逊相关系数是一种度量两个变量相似程度的一种方法，若变量X和变量Y线性相关，则其皮尔逊系数的z值域为[-1,1]。系数值为1表示完全正相关； 系数值为-1表示完全负相关。 3、曼哈顿距离： 4、欧几里得距离： 5、余弦相似度： 6、 Jaccard相似度： （二）基于用户的协同过滤算法： 在实际应用中，如果一个用户C需要得到个性化的推荐，那么根据这个用户过去喜欢过的物品，计算出与这个顾客有着相似偏好的用户，继而把这些相似的用户所喜欢的、且C没有喜好过的物品推荐给用户C，这就是基于用户的协同过滤算法的主要思路。 该方法主要包括两个步骤： 1、寻找和查询用户具有相似偏好的用户群体。 2、找到这些用户所喜欢的物品集合，选取其中用户最为感兴趣的子集推荐给 查询用户。 在步骤1中，我们使用相似度来度量两个用户之间的相似度。相似度的计算方法可以调用预定义中的皮尔逊相似度、余弦相似度、曼哈顿距离、欧几里得距离和jaccard相似度。记用户A和用户B之间的相似度为sim 在得到用户的相似度之后，我们需要给查询用户返回根据其兴趣度的T opK结果，我们用如下公式衡量用户的兴趣度： 公式 其中S(u,K)代表相似用户集中的前K个用户，N(i)代表喜欢物品i的用户集合。 R代表用户u对物品i的感兴趣程度。 下图代表基于用户协同过滤算法的主要流程： （三）基于物品的协同过滤算法： 在基于用户的协同过滤算法的基础上，又发展出了基于物品的协同过滤算法。 这主要是因为在一般的网站应用中，用户的数量往往远远大于物品的数量，这就造 成了计算用户之间的相似度成为一件非常耗时的工作：以余弦相似度为例。设一个
信息熵特征选择方案样本
基于互信息的特征选择 1. 模型 定义D1 病集S 由有关心脏病病种i X ( i =1, 2, …, n) 组成, 令患者的疾病信息熵1-2为: )(1log )()(1i n i i X P X P X H ∑=-= (1) 显然疾病信息熵具有Shannon 信息熵的性质, 反映了临床中具体病人的客观信息及实际医疗干预过程中所表现的信息在总体特征上的平均不确定性. 定义D2: 一个诊断病例库能够表示为关于病例特征的矩阵形式 n m ij x Casebase ?=][ (2) 其中, ij x —病例库中第j 个病例的第i 个属性值; m —病例特征数量; n —病例库规模; 定义D3: 一个信息系统( IS) 能够表示为 ,,,r r f R I U R V f ∈=<> (3) 其中, U 是对象的非空有限集合, R 是属性的非空有限集合, r r R V V ∈= 是属性值 的集合, V r 表示了属性任意r R ∈时的属性值范围, :r f U R V ?→ 是一个信息函数, 它指定U 中每一个对象 x 的属性值. 1 马笑潇, 黄席樾, 等. 基于信息熵的诊断过程认知信息流分析[J]. 重庆大学学报: 自然科学版, ,25(5):25-28. 2 王园, 吉国力, 魏磊. 信息熵在临床定量诊断分析中的研究及应用[J]. 厦门大学学报: 自然科学版, ,43(B08):353-356.
当R 中的属性集可进一步分解为条件属性集合C 和决策属性集合D, 且满足 ,R C D C D =? ?=?时, 信息系统(IS)称为决策系统(DS)3. a i 为某一条件属性, 则决策属性D 对某一条件属性a i 的依赖程度能够利用下式计算4-5: ( 4) 式中, R C 、 R D 分别表示条件属性集合C 和策属性集合D 在论域上的等价关 系.()D C R H R 表示R D 相对于R C 的条件熵.(,)i I a D 的值越大, 则条件属性a i 对决策属性D 的重要性越大.如果(,)0i I a D =, 则说明a i 对于D 不起作用, 能够删除.在基于属性信息增益的约简方法中, 计算案例库属性集的每个属性的信息增益, 并约定属性的信息增益大于某个阈值时就将该属性归入最优属性子集, 否则弃用属性. 1.3 基于互信息的特征选择6: 三种经典的基于互信息的特征选择算法, 分别为信息增益、 互信息和交叉熵, 以及于互信息最大化的特征选择算法7。 3 张文宇. 数据挖掘与粗糙集方法[M]. 西安电子科技大学出版社, : 49. 4 屈利, 苑津莎, 李丽. 基于事例推理的电力系统短期负荷预测[J]. 电力科学与工程, ,24(2):59-63. 5 程其云, 孙才新, 周湶, 等. 粗糙集信息熵与自适应神经网络模糊系统相结合的电力短期负荷预测模型及方法[J]. 电网技术, ,28 (17): 72-75. 6 Li Y F, Xie M, Goh T N. A study of mutual information based feature selection for case based reasoning in software cost estimation [J]. Expert Systems with Applications, , 36(3, Part 2): 5921-5931. 7唐亮,段建国,许洪波,梁玲.基于互信息最大化的特征选择算法及应用[J]. 计算机工程与应用, ,44(13):130-133