我们关注的期刊影响因子[供各位老师同学和合作者参考]

热度 8 周涛 2011-6-29 15:34

Rev. Mod. Phys.51.695 Phys. Rep.19.438 Adv. Phys.21.214 Nature36.101 Nature Phys.18.423 Science31.364 PNAS9.771 PLoS ONE 4.411 EPL2.753 PRL7.621 PRE2.352 NJP3.849 EPJB1.575 J. Stat. Mech.1.822 J. Phys. ...

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结识新朋友，不忘老朋友-社交网络推荐研究进展

热度 5 周涛 2011-6-21 12:27

《 Make new friends, but keep the old 》简述 全名： Make new friends, but keep the old: recommending people on social networking sites 作者： Jilin Chen, Werner Geyer, Casey Dugan, Michael Muller, Ido Guy 发表于： CHI ’11: Proceedings of the 27th international ...

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科普一下协同过滤

热度 5 周涛 2011-6-17 04:05

协同过滤是最早提出，研究最深入，商业应用最广泛的个性化技术。协同过滤技术服务的对象是个体，却利用了所有用户的信息。在以用户为中心，基于相似性的经典协同过滤算法中，首先通过比较历史数据，计算目标用户和其他用户的相似性，然后把和目标用户非常相似的用户喜欢的商品推荐给目标用户。计算相似性的办法非常多 ...

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《网络度分布理论》读后

热度 11 周涛 2011-6-10 16:43

说句实话，很多国内的专著，都只是一些稀稀散散的文章，和国内外资料的拼凑，外行看着热闹，内行看起来纯粹是笑话。名字往往还大得惊人，动辄 xxxx 学，一副开创者要囊括一切的样子。以前我听胡岗老师的报告，有一种感觉，就是从窄门进去，却走出很宽的路来，现在看史定华先生这本书，又有同样的感觉。网络度分布 ...

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搜索引擎 vs. 推荐引擎

热度 10 周涛 2011-6-10 06:37

搜索引擎的出现，是解决信息过载问题的一个里程碑式的事件。搜索引擎的本质是帮助用户找到“他想要的东西”。用户在使用搜索引擎的时候，需要输入若干关键词进行查询，这就意味着用户使用之前，对于查询结果的内容和形式是存在预设的期望的。典型如查找某机构地址和联系方式，某网站主页，某八卦新闻详情……推荐引擎 ...

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关联规则挖掘 之 时间关联

热度 1 周涛 2011-6-9 22:43

相对于空间关联而言，时间关联的研究和应用都比较少，但事实上其应用价值并不一定比空间关联逊色！其实，顺序关联和周期关联两种模式都非常容易理解。顺序关联是指购买了商品 X 的消费者，倾向于在一个特定的时间间隔后购买商品 Y 。更严格地说，如果商品 X 和商品 Y 之间存在很强的时间关联性，则所 ...

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关联规则挖掘 之 空间关联

热度 5 周涛 2011-6-3 11:21

关联规则挖掘的根本目的是寻找商品销售记录中的相关性，从而更好地指导销售策略的制定。一个典型的规则是：“ 43% 购买了雀巢速溶咖啡的顾客都会购买雀巢咖啡伴侣”。基于这个规则，在实体超市中，应当把这两种产品放到相近的地方，而在网上超市中，如果顾客购买了雀巢速溶咖啡却没有购买咖啡伴侣，则可以在关联商 ...

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谁对谁说了什么-Twitter研究进展

热度 10 周涛 2011-6-2 07:55

《 Who says what to whom on Twitter 》简述 作者： Shaomei Wu, Jake M. Hofman, Winter A. Mason, Duncan J. Watts 发表于： WWW’11 Hyderabad, India: Proceedings of the 20th international conference on world wide ...

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ACM 推荐系统会议

热度 7 周涛 2011-5-6 16:44

推荐系统方面最顶尖的会议，10月份在芝加哥 ~~ http://recsys.acm.org/2011/index.shtml 其中有一个研讨班，名字叫做 “推荐系统的新颖性和多样性”，是我参加组织的~~ http://ir.ii.uam.es/divers2011/ 欢迎大家到会捧场

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