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关键词

能源 16

系统工程 15

智能制造 14

运载系统 11

2020 7

人工智能 7

开放的复杂巨系统 7

系统科学 7

系统集成 7

2019 6

仿真 5

仿真技术 5

农业科学 5

智能电网 5

物联网 5

电力系统 5

可持续发展 4

复杂系统 4

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排序：展示方式：

非独立同分布推荐系统：推荐范式转换的综述和框架 Artical

Longbing Cao

《工程（英文）》 2016年第2卷第2期页码 212-224 doi: 10.1016/J.ENG.2016.02.013

摘要：

虽然推荐系统在我们的生活、学习、工作和娱乐中扮演着越来越重要的角色，但是很多时候我们收到的推荐都是不相关的、重复的，或者包含不感兴趣的产品和服务。这些差的推荐系统产生的原因来源于一个本征假设：传统的理论和推荐系统认为用户和物品是独立同分布的(IID)。本文先讨论了推荐系统的非独立同分布性，紧接着介绍了非独立同分布性原理，目的是从耦合和异构性的角度来深入阐述传统的推荐系统的固有本质。这种非独立同分布推荐系统引起了传统推荐系统范式的转化—— 从独立同分布向非独立同分布进行转化，希望能够形成高效的、相关性高的、个人订制和可操作的推荐系统。这种系统创造了令人兴奋的能够解决包含冷启动、以稀疏数据为基础、跨域、基于群组信息和欺诈攻击等各种复杂情况的新的研究方向和解决方案。

关键词：独立同分布非独立同分布异构性关系耦合耦合学习关系学习独立同分布学习非独立同分布学习推荐系统推荐非独立同分布推荐

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自监督脓毒症治疗推荐算法 Research Articles

朱思涵1,浦剑2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第7期页码 926-939 doi: 10.1631/FITEE.2000127

摘要：本文将强化学习应用于个人治疗推荐，采用对样本不确定性进行建模并评估的方法，根据患者对治疗的反应和状态，将患者样本分为两个域，然后使用辅助迁移学习任务重建两个域的样本，使用特权学习的蒸馏方法与用于迁移学习的变分自动编码器框架关联低质量域和高质量域间的任务

关键词：治疗推荐；脓毒症；自监督学习；强化学习；电子病历

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一种基于非线性时空效应的个性化下一个兴趣点推荐方法

孙曦,吕志民

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第9期页码 1273-1286 doi: 10.1631/FITEE.2200304

摘要：下一个兴趣点（POI）推荐是基于位置的社交网络（LBSN）的一项重要任务，其目标是使用历史签到数据在特定情境下为用户推荐下一个兴趣点。实验结果表明，本文所提方法的推荐效果比主流的推荐模型有显著提升。

关键词：兴趣点推荐时空效应长短期记忆网络注意力机制

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王旭娜,谭清美

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第7期页码 963-980 doi: 10.1631/FITEE.1900236

摘要：传统推荐系统采用的协同过滤技术存在数据稀疏问题，同时传统的矩阵分解算法简单地将用户和项目分解为潜在因素的线性模型，这些局限性导致传统推荐算法推荐效果有限。在此情况下，出现了基于深度学习的推荐系统。当前深度学习推荐大多利用深度神经网络针对一些辅助信息建模，且在建模过程中根据输入数据类别，分别采用多条映射通路，将原始输入数据映射到潜在向量空间。然而，这些深度神经网络推荐算法忽略了不同类别数据间的联合作用可能对推荐效果产生的潜在影响。针对这一问题，本文提出一种基于多类别信息联合作用的前馈深度神经网络推荐方法——深度联合网络，以解决隐性反馈的推荐问题。另一方面，充分考虑不同类别信息的联合作用对推荐效果的影响。在公开数据集上的实验表明，我们提出的方法对现有方法有显著改进。经验证据表明，使用深度联合推荐可以提供更好推荐性能。

关键词：神经网络；深度学习；DAN；推荐

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基于同类用户的个性化查询词自动推荐方法 Regular Papers-Research Articles

Dan-yang JIANG, Hong-hui CHEN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第9期页码 1246-1258 doi: 10.1631/FITEE.1800010

摘要：查询词自动推荐（query auto-completion，QAC）通过预测查询词前缀对应的完整补全查询词帮助用户构造查询词。大多互联网搜索引擎利用用户的行为信息为用户提供个性化的查询词自动推荐列表。为提高推荐成功率，个性化的QAC方法需获取大量关于用户搜索兴趣和搜索意图的上下文信息。因此，这些方法通常受制于用户数据的稀疏性问题。本文提出利用同类用户的搜索记录解决用户数据的稀疏性问题，并提升个性化QAC方法的推荐性能。首先，通过主题模型得到用户的主题兴趣，建立每个用户的兴趣肖像，然后将兴趣肖像相似的用户聚集起来建立同类用户群。

关键词：查询词自动推荐；基于同类用户的信息检索；主题模型

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实现隐私保护个性化推荐服务 Review

王聪, 郑宜峰, 蒋精华, 任奎

《工程（英文）》 2018年第4卷第1期页码 21-28 doi: 10.1016/j.eng.2018.02.005

摘要：

推荐系统对于向用户提供个性化服务至关重要。通过个性化的推荐服务，用户可以享受各种有针对性的推荐，如电影、书籍、广告、餐馆等。此外，个性化推荐服务极大地推动了在线业务收入的增长。尽管存在诸多好处，但采用个性化推荐服务通常需要收集用户的个人数据以进行处理和分析，会让用户怀疑个人隐私遭到严重侵犯。因此，在尊重用户隐私的前提下开发实用的隐私保护技术来维护个性化推荐服务提供的数据尤为重要。在本文中，我们提供了与隐私保护的个性化推荐服务相关文献的综合调查。我们介绍了个性化推荐系统的总体架构、其中的隐私问题以及集中于隐私保护个性化推荐服务的现有研究。根据个性化推荐和隐私保护的核心支撑技术，我们对现有研究进行了分类，并对其优缺点进行了深入的讨论和对比，特别是针对隐私和推荐的准确性。与此同时，我们也确定了一些未来的研究方向。

关键词：隐私保护个性化推荐服务针对性推送协同过滤机器学习

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EncyCatalogRec：针对百科文章补全的目录推荐 Article

Wei-ming LU, Jia-hui LIU, Wei XU, Peng WANG, Bao-gang WEI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第3期页码 436-447 doi: 10.1631/FITEE.1800363

摘要：本文提出EncyCatalogRec，一种能为百科文章推荐相关目录，从而帮助用户更好完善百科内容的系统。首先，将百科文章和目录项表达为内嵌向量，基于局部敏感哈希方法检索得到相关文章，并以这些文章的目录项为候选项；然后，基于检索得到的文章及其目录项构建关系图，进一步转为乘积图；在乘积图上，将目录推荐问题转为直推式学习问题；最后，基于学习排序算法对推荐得到的目录项排序。

关键词：目录推荐；百科文章补全；乘积图；直推式学习

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针对异构隐式反馈的置信度估计方法 Article

Jing WANG, Lan-fen LIN, Heng ZHANG, Jia-qi TU, Peng-hua YU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第11期页码 1817-1827 doi: 10.1631/FITEE.1601468

摘要：由于其在现实世界中的易得性和丰富性，越来越受到推荐系统领域的关注。使用隐式反馈的常见做法是把隐式反馈当做正面或者负面的用户偏好，并附带不同的置信度。

关键词：推荐系统；异构隐式反馈；置信度；协同过滤；电商

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APFD：面向移动轨迹大数据的出租车路径推荐方法 Research Article

陈卫彬1,3,陈杨杨1,2,张亚1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第10期页码 1511-1521 doi: 10.1631/FITEE.2100476

摘要：详细研究了所得系统的稳定时间特性，并对所提策略进行仿真验证。

关键词：有限时间；协同路径跟踪；多智能体系统；障碍函数

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基于近似子树匹配的快速代码推荐方法 Research Article

邵宜超1,2,3,黄志球1,2,3,李伟湋1,2,3,喻垚慎1,2,3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第8期页码 1205-1216 doi: 10.1631/FITEE.2100379

摘要：软件开发人员通常需编写与已有代码具有类似功能的代码，而帮助开发人员重用这些代码片段的代码推荐工具可显著提高软件开发效率。近年来许多研究者开始关注这一领域，并提出多种代码推荐方法。另一些研究者从代码中提取特征并形成特征向量，从而计算代码间相似性并得到推荐结果。然而特征向量相似往往不代表原始代码相似，在将抽象语法树转换为向量的过程中存在结构信息丢失问题。对此，我们提出一种基于近似子树匹配的代码推荐方法。与现有基于特征向量匹配的方法不同，该方法在匹配过程中保留了查询代码的树型结构，从而找到与当前查询在结构上最为相似的代码片段。此外，通过哈希思想将子树匹配问题转化为树与列表间的匹配，使得抽象语法树信息可以用于对时间要求较高的代码推荐任务。为评估方法的有效性，构建了多个涵盖不同语言和粒度的代码数据集。

关键词：代码复用；代码推荐；树相似度；结构信息

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RepoLike:一种基于多特性的开源代码仓库个性化推荐方法 None

Cheng YANG, Qiang FAN, Tao WANG, Gang YIN, Xun-hui ZHANG, Yue YU, Hua-min WANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第2期页码 222-237 doi: 10.1631/FITEE.1700196

摘要：本文提出一种名为“RepoLike”的新方法，为开发人员推荐基于线性组合和学习排序的开源项目。使用项目受欢迎程度、项目间技术依赖关系和开发人员间的社会关系来度量开发人员与给定开源项目间的相关性。实验结果表明，该方法在推荐20个候选者时可达25%以上命中率，这意味着它可以向贡献者推荐紧密相关的开源仓库。

关键词：社会化编程；开源软件；个性化推荐；GitHub

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一种知识引导的基于中医学信息的药材推荐方法 Research Article

金哲,张引,苗嘉旭,杨易,庄越挺,潘云鹤

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第10期页码 1416-1429 doi: 10.1631/FITEE.2200662

摘要：近年来，随着人工智能技术的兴起，部分研究开始以数据驱动的方式学习中医的方剂，即根据病人的症状推荐一组药材。现有大多数药材推荐模型忽略了中医领域的知识，例如药材和症状之间的关系，中药药方形成逻辑，等等。本文提出一种以知识为引导、结合中医学信息的药材推荐方法。本文使用的知识包括从中医典籍及处方中提取的知识图谱，以此得到症状和药材之间的交互和共生关系。最后，在中医处方数据集上进行的实验表明，该方法优于目前主流的药材推荐算法。

关键词：中医；药材推荐；知识图谱；图注意力网络

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基于兴趣转移模型的协同过滤算法 Article

Bin JU,Yun-tao QIAN,Min-chao YE

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第6期页码 489-500 doi: 10.1631/FITEE.1500313

摘要：通过用户在平台上的浏览和购物次数来预测用户未来可能购买何种物品是推荐系统的热点问题。

关键词：推荐系统；协同过滤；多任务非负矩阵分解；泊松分布先验；跨域