导读:本文包含了相似性度量算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:协同过滤,推荐系统,相似性度量,自编码器
相似性度量算法论文文献综述
邹锋[1]（2019）在《基于深度神经网络和改进相似性度量的推荐算法》一文中研究指出为了提高协同过滤推荐系统对于稀疏数据的推荐效果,提出一种基于深度神经网络和改进相似性度量的推荐算法。分析普通Jaccard相似性度量指标处理稀疏数据集的不足之处,对Jaccard相似性提出改进方案。设计交互的两个自编码器,一个自编码器利用显式反馈数据分析用户对于项目的偏好,其优化目标为最小化重建误差和正则成对排列损失;另一个自编码器利用隐式反馈数据分析用户对于项目的潜在偏好,其学习目标是采样数据集的负项集,利用隐式反馈数据增强显式反馈自编码器的学习效果。基于不同规模稀疏数据集的实验结果显示,该算法有效地增强了稀疏数据集的推荐准确率,实现了合理的推荐效率。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年11期）
宗琴,彭荃,秦万英[2]（2019）在《一种基于模糊矩阵的空间面对象相似性度量算法》一文中研究指出针对地理信息科学中相似性描述尚未考虑其模糊性本质这一现状,将空间面对象相似性度量进行程度划分,而不是界定在相似和不相似两个绝对地带,从而将空间面对象的相似性度量转化为相似程度评判。以纵横轴比、矩形度、面积凹凸比、周长凹凸比和方向为相似程度评判因子,通过模糊矩阵组建评判矩阵,将空间面对象相似性度量模拟为专家评判系统,最终获取待比较的空间面对象之间的相似程度。通过实例验证,算法具有一定可行性,为相关空间查询、空间分析、空间推理、制图综合、地图匹配等起到一定参考作用。(本文来源于《北京测绘》期刊2019年10期）
赵庶旭,马秦靖,刘李姣[3]（2019）在《一种基于相似性度量和动态加权投票的随机森林算法（英文）》一文中研究指出随机森林模型易于理解,普适性强,常用于分类、预测等问题,但其采用无选择性集成和简单的少数服从多数投票原则进行最终结果判定,忽略了模型中各决策树之间的强弱差异,从而降低了模型的预测精度。针对该缺陷,提出了一种基于混淆矩阵的改进随机森林模型(Ramdom forest model based on confusion matrix, CM-RF)。在构建模型过程中通过相似性度量有选择性地构成决策树簇,并在最终投票环节使用动态加权投票融合方法进行结果输出。实验结果表明,该方法能减少低性能决策树对输出结果的影响,从而提升随机森林模型的正确率与泛化能力。(本文来源于《Journal of Measurement Science and Instrumentation》期刊2019年03期）
张振宇,朱培栋,赵东升[4]（2019）在《一种用于病案相似性度量的弱监督学习算法》一文中研究指出弱监督机器学习算法解决标签模糊类的问题具有更好的优势,该类算法缓解了数据标签的精度要求。病案的相似性度量就是这类问题,其对医疗数据的应用有着极其重要的基础性作用。鉴于现有病案相似性度量算法通常只基于病理关系的理论规则模型提出,忽略了数据本身包含的信息,文中提出一种弱监督机器学习算法应用于病案相似性度量。该算法首先基于多指标概率分配的方法进行病案组的构建,避免陷入局部最优的情况;然后根据理论模型进行标签赋值,充分利用理论信息;最后通过输入、损失函数、学习模型的分析,从机器学习的角度进行病案的相似性度量。与经典病案相似性度量算法相比,该算法提高了病案相似性度量的准确性,解决了高成本标签的问题。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2019年09期）
乔美英,刘宇翔,陶慧[5]（2019）在《一种基于信息熵和DTW的多维时间序列相似性度量算法》一文中研究指出提出一种基于信息熵和动态时间规整(DTW)的多维时间序列相似性度量的方法。首先,基于马氏距离(mahalanobis distance)的DTW,不仅考虑了多维时间序列的各个变量间的相互关系,而且对于长度不同的时间序列,通过动态规整可以进行准确地对齐。其次,利用信息熵理论,通过最小化损失函数,对马氏距离矩阵进行学习,来获得全局最优的马氏矩阵。为了验证所提算法的效果,选用UCI数据集中的5个数据集,采用最近邻分类算法对其进行分类实验。实验结果表明:该算法相比于其他算法,具有较高的分类准确率,且时间消耗较少。(本文来源于《中山大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
周擎[6]（2019）在《基于副作用相似性度量和内容推荐算法的药物重定位》一文中研究指出药物重定位旨在为已有药物寻找其新的适应症。药物重定位比起传统药物开发流程,能够显着减少时间与经费投入。随着生物信息学的迅猛发展,研究者开始尝试使用各种计算方法构建相关计算模型来解决这一问题。药物副作用作为药物在人体直接的临床表征引起了相关学者的注意,并被应用于药物重定位的研究。本文从药物副作用的定量分析着手,代替了现有方法仅简单考虑某药物是否存在某副作用的定性研究,构建了DSCB(Drug repositioning based on side effects similarity measures and Content Based Recommendations algorithm)模型。DSCB的主要思想为药物之间相似的副作用暗示着它们或许存在相似的治疗效果。本研究将临床实验与市场反馈的药物副作用信息抽象为文本词频并构建空间向量模型。通过基于内容的推荐算法来为已有药物预测其新适应症,为相关研究者提供了一种新的药物重定位计算模型构建思路,也揭示了一些新的潜在的药物与疾病之间的治疗关系。DSCB模型的预测结果在已有数据集中取得了62%的准确率,且其中78%的药物-疾病对曾被文献提及。最后,本文对预测的多非利特与癌症及西地那非与阿尔兹海默的治疗关系展开调查,从分子机制的角度进一步证实了该模型的可靠性。(本文来源于《华东师范大学》期刊2019-03-01）
陈万鹏,崔虎平[7]（2018）在《基于相似性度量的城市路网实体匹配算法》一文中研究指出城市路网实体匹配是为了在不同数据源中,识别出同一条城市道路实体。由于城市路网数据质量要求较高,数据的表达形式较为复杂,语义信息和道路数据记录方式多样,因此需要构建适合城市路网实体的匹配算法。本文通过对路网数据的语义特征、空间结构特征和城市路网数据特点进行分析,结合现有路网相似度评价策略,提出了综合语义特征相似性度量方法,空间结构相似度计算中融入道路实体方位关系的相似度量,以及路网方向变化角率的计算方法来归一化地评价道路的形状相似度。最后基于加权平均的思想设计了城市路网特征相似性综合评价算法。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2018年12期）
高云飞,付霖宇,瞿军,王菊香,邢志娜[8]（2019）在《基于相似性度量的改进KS算法对近红外光谱分析模型的影响研究》一文中研究指出研究近红外光谱分析模型中的样本有效划分问题,针对经典KS算法依据距离度量描述高维度光谱数据间差异时效果不尽人意甚至失去意义的问题,结合目前相似性度量方法的不足,构造出一种新的相似性度量函数,采用光谱特征和性质特征相结合的方式计算样本间差异,提出一种改进的KS算法以寻求样本差异的最佳表达方式。通过与其他改进方法的对比,从有效性和对近红外光谱分析模型的影响两方面对所提改进算法进行分析,验证了所提算法的合理性和优越性。(本文来源于《电光与控制》期刊2019年06期）
彭天昊,潘有顺,杨胜林[9]（2018）在《基于MapReduce的聚类算法相似性度量分析研究》一文中研究指出相似性度量在聚类算法设计中起关键作用,使用合适的距离度量函数能够反映数据对象间的相似性。本文对聚类算法中数据对象间相似性度量的特征进行了系统性归纳总结,通过MapReduce编程模型实现对各种相似性度量聚类算法的实验比较分析,将为聚类分析研究者提供参考。(本文来源于《现代信息科技》期刊2018年11期）
陈雁,卿济民,林必毅,刘春秋[10]（2018）在《基于相似性度量的视频信息检索算法》一文中研究指出近年来,随着视频监控技术的不断发展,视频监控几乎已经覆盖了我们生活的各个角落,视频监控技术的成熟给我们的生活安全带来了保障,但是同时我们也要注意到视频监控技术的发展产生了海量的监控数据,这些数据的检测和运算往往只能通过人工来进行,如果无法实现海量视频数据的智能化检索,那么信息量越大所需要消耗的人力物力也就越多,因此本文就是基于这种背景提出了海量视频信息的检索算法。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2018年19期）
相似性度量算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对地理信息科学中相似性描述尚未考虑其模糊性本质这一现状,将空间面对象相似性度量进行程度划分,而不是界定在相似和不相似两个绝对地带,从而将空间面对象的相似性度量转化为相似程度评判。以纵横轴比、矩形度、面积凹凸比、周长凹凸比和方向为相似程度评判因子,通过模糊矩阵组建评判矩阵,将空间面对象相似性度量模拟为专家评判系统,最终获取待比较的空间面对象之间的相似程度。通过实例验证,算法具有一定可行性,为相关空间查询、空间分析、空间推理、制图综合、地图匹配等起到一定参考作用。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
相似性度量算法论文参考文献
[1].邹锋.基于深度神经网络和改进相似性度量的推荐算法[J].计算机应用与软件.2019
[2].宗琴,彭荃,秦万英.一种基于模糊矩阵的空间面对象相似性度量算法[J].北京测绘.2019
[3].赵庶旭,马秦靖,刘李姣.一种基于相似性度量和动态加权投票的随机森林算法（英文）[J].JournalofMeasurementScienceandInstrumentation.2019
[4].张振宇,朱培栋,赵东升.一种用于病案相似性度量的弱监督学习算法[J].计算机技术与发展.2019
[5].乔美英,刘宇翔,陶慧.一种基于信息熵和DTW的多维时间序列相似性度量算法[J].中山大学学报(自然科学版).2019
[6].周擎.基于副作用相似性度量和内容推荐算法的药物重定位[D].华东师范大学.2019
[7].陈万鹏,崔虎平.基于相似性度量的城市路网实体匹配算法[J].测绘与空间地理信息.2018
[8].高云飞,付霖宇,瞿军,王菊香,邢志娜.基于相似性度量的改进KS算法对近红外光谱分析模型的影响研究[J].电光与控制.2019
[9].彭天昊,潘有顺,杨胜林.基于MapReduce的聚类算法相似性度量分析研究[J].现代信息科技.2018
[10].陈雁,卿济民,林必毅,刘春秋.基于相似性度量的视频信息检索算法[J].电子技术与软件工程.2018