2021年1月23日发(作者：sike)
【
PT
】

[J].
【
AU:
】


shambour,Qusai






Xu, Yisi





Lin, Qing





Zhang, Guangquan
【
AB
】
The web provides excellent opportunities to businesses in various aspects of
development such as finding a business partner online. However, with the rapid growth of
web information, business users struggle with information overload and increasingly find it
difficult to locate the right information at the right time. Meanwhile, small and medium
businesses (SMBs), in particular, are seeking one-to-one e-services from government in
current highly competitive markets. How can business users be provided with information
and services specific to their needs, rather than an undifferentiated mass of information?
An effective solution proposed in this study is the development of personalized e-services.
Recommender systems is an effective approach for the implementation of Personalized
E-Service which has gained wide exposure in e-commerce in recent years. Accordingly,
this paper first presents a hybrid fuzzy semantic recommendation (HFSR) approach which
combines item-based fuzzy semantic similarity and item-based fuzzy collaborative filtering
(CF) similarity techniques. This paper then presents the implementation of the proposed
approach into an intelligent recommendation system prototype called Smart BizSeeker,
which can recommend relevant business partners to individual business users,particularly
for SMBs. Experimental results show that the HFSR approach can help overcome the
semantic limitations of classical CF-based recommendation approaches, namely sparsity
and new cold start item problems.
【题目】：基于
Web
的个性化推荐系统使用的业务合作伙伴
---
模糊< br>语义技术

【刊登杂志】
:
计算智能

【摘要】< br>网站为企业在各方面的发展提供了极好的机会，例如找到一个在线的业务合作
伙伴。
然而 ，随着网络信息的快速增长，
商业用户正在和信息过载做斗争，
并且在正确的时
间找到 正确的信息的难度在不断增加。同时，特别是中小型企业（中小企业），在当前竞争
激烈的市场中从政府 寻求的是一对一的电子服务。
怎么为企业用户提供他们需要的的信息和
服务，
而不是一 种未分化的海量信息？本文中就为个性化服务发展提出了一个有效的解决方
法。
推荐系统是实施 个性化的全方位服务的一种有效的方法，
近年来在电子商务中得到了广
泛的提及。相应的，本文 首先提出了一种混合模糊语义推荐（
HFSR
）的方法，这种方法结
合了基于项目的模 糊语义相似度和基于项目的模糊协同过滤（
CF
）相似的技术。本文就介
绍了在一个智 能推荐系统原型中该方法的实现，这个实现方法称为智能
bizseeker
，它可推
荐相关个人商务用户的业务合作伙伴，
特别是对中小企业。
实验结果表明，
HFSR< br>方法可以
帮助克服基于推荐的经典
CF
语义的限制方法，即稀疏性和冷开始新项 目问题。

【
PT
】

[J].
【
AU
】

AU Amigoni, Francesco



Continanza, Luca
【题目】：基于网格的方法解决多智能体系统中招聘问题

【刊登杂志】
:
计算智能

【摘要】
多智能体系统构成的分布式计算和人工智能之间的交叉口 的一个独立的课题。
作为算法的技术和多智能体系统的应用已在过去的二十年中持续发展，
达到 显著的成熟阶段
后，
许多方法上的问题已经解决了。
本文中我们的目的是通过考虑选择 或招聘的问题来帮助
该方法的评估，
多代理系统代理的一个子集，
从一组可用的代理来 满足特定的要求。
这个遇
到的问题称之为补充的问题，
比如在匹配和任务分配中。我们提出并研究招聘问题的一个新
的正式的方法，
基于网格的代数形式主义的方法。
由此产生的正式框架可以支持自动招募算
法的发展。

【
PT
】

[S].
【
AU
】

Zhao, Qiangfu
BE Madani, K





Dourado, A





Rosa, A





Filipe, J
【摘要】
Artificial
intelligence
(AI)
has
been
a
dream
of
researchers
for
decades.
In
1982,
Japan
launched
the
5th
generation
computer
project,expecting
to
create
AI
in computers, but failed. Noting that logic approach alone is not enough, soft
computing
(e.g.
neuro- computing,fuzzy
logic
and
evolutionary
computation)
has
attracted great attention since 1990s. After another 2 decades, however, we have
not got any system that is as intelligent as a human, in the sense of
performance
Instead
of
trying
to
create
intelligence
directly,
we
may
try
to
create

first,
and
obtain
intelligence

speaking,
awareness
is
a
mechanism
for
detecting
any
event
which
may
or
may
not
lead
to
complete
understanding. Depending on the complexity of the events to detect, aware systems
can
be
divided
into
many
levels.
Although
low
level
aware
systems
may
not
be
clever
enough to provide understandable knowledge about an observation;they may provide
important
information
for
high
level
aware
systems
to
make
understandable
decisions.
In this paper we do not intend to provide a survey of existing results related to
awareness computing. Rather, we will study this field from a new perspective, try
to clarify some related terminologies, and propose some problems to solve for
creating intelligence through computational awareness.

【题目】：计算意识：另一种方式走向智能化

【刊登杂志】
:
计算智能

【
SE
】

Studies in Computational Intelligence
【摘要】
人工智能
(AI )
一直是研究人员几十年来的梦想。
1982
，日本推出的第五代电子
计算机 ，期待创造人工智能计算机，但失败了。注意的是，逻辑方法本身是不足够的，自从
20
世纪< br>90
年代以来软计算（例如，神经计算，模糊逻辑和遗传计算）已经引起了极大的关
注。
然而又过了
20
年，
我们没有研究出任何向人类智能的智能系统，
即 意义上的
“
综合性能
”
。
我们不是试图去创建直接的智能，而是可能 会首先尝试创建
“
意识
”
，然后

“
循序渐进”
的获
得智能。简单地说，
意识是一种机制，用于检测任何可能的或可能不会完全 理解事件。
根据
事件的复杂度检测、
感知系统可以分成很多层次。
虽然低层次 的感知系统可能不足够聪明来
提供关于观察可理解的知识，他们可能为高层次感知系统进行理解的决策提 供重要的信息。
在本文中，
我们不打算提及现有与感知计算相关的成果。
相反，
我们将从新的角度对这一领
域进行研究，试图阐明一些相关术语，并提出解决的一些通过计算意识来创 造智能的问题。

【
CT
】第三计算智能国际会议

【
CT
】国际复杂分析和潜在的理论会议

【
CY
】月
24-26
日，
2011
【
CY
】
6
月
20-23
日，
2011
【
CL
】巴黎，法国

【
CL
】

CTR
丰富的数学，蒙特利尔，加拿大



【
PT
】

[S].
【
AU
】
Agarwal, Manish
Biswas, Kanad K.
Hanmandlu, Madasu
【
BE
】
Madani, K
Dourado, A
Rosa, A
Filipe, J
【
AB
】
This
chapter
extends
the
fuzzy
models
to
the
probabilistic
domain
using
the
probabilistic
fuzzy
rules
with
multiple
outputs.
The
focus
has
been
to
effectively
model
the
uncertainty
in
the
real
world
situations
using
the
extended
fuzzy
models.
The extended fuzzy models capture both the aspects of uncertainty, vagueness and
random
occurence.
We
also
look
deeper
into
the
concepts
of
fuzzy
logic,
possibility
and
probability
that
sets
the
background
for
laying
out
the
mathematical
framework
for the extended fuzzy models. The net conditional probabilistic possibility is
computed that forms the key ingredient in the extension of the fuzzy
models. The proposed concepts are well illustrated through two case- studies of
intelligent probabilistic fuzzy systems. The study paves the way for development
of computationally intelligent systems that are able to represent the real world
situations more realistically.

【题目】：

处理模糊模型的概率域

【
SE
】计算智能研究

【刊登杂志】
:
计算智能


【摘要】
本章用具有多个输出的概率模糊规则的模糊模 型扩展概率域。重点是
使用扩展模糊模型对现实情况的不确定性进行有效建模。
扩展模糊模型在 不确定
性，
模糊和随机发生等方面进行捕捉。
我们也期待更深入的模糊逻辑概念，以数
学框架为背景的可能性和概率性为扩展模糊模型奠定了基础。
网条件概率可能性
是计算形成的主要成分扩展的模糊模型。
拟议的概念是通过两个的个案研究得到
很好的说明智 能概率模糊系统。这项研究为计算机智能系统的发展开辟了道路
,
能够代表更实际真实世界情况 。


【
CT
】第三计算智能国际会议

【
CT
】国际复杂分析和潜在的理论会议

【
CY
】月
24-26
日，
2011
【
CY
】
6
月
20-23
日，
2011
【
CL
】巴黎，法国

【
CL
】

CTR
丰富的数学，蒙特利尔，加拿大


【
PT
】

J.
【
AU
】
Le Bras, Yannick
Lenca, Philippe
Lallich, Stephane
【
AB
】
Many studies have shown the limits of the support/confidence framework
used in Apriori -like algorithms to mine association rules. There are a
lot of efficient implementations based on the antimonotony property of
the support, but candidate set generation (e.g., frequent item set
mining) is still costly. In addition, many rules are uninteresting or
redundant and one can miss interesting rules like nuggets. We are thus
facing a complexity issue and a quality issue. One solution is to not
use frequent itemset mining and to focus as soon as possible on
interesting rules using additional interestingness measures. We present
here a formal framework that allows us to make a link between analytic
and algorithmic properties of interestingness measures. We introduce the
notion of optimonotony in relation with the optimal rule discovery
framework. We then demonstrate a necessary and sufficient condition for
the existence of optimonotony. This result can thus be applied to
classify the measures. We study the case of 39 classical measures and
show that 31 of them are optimonotone. These optimonotone measures can
thus be used with an underlying pruning strategy. Empirical evaluations
show that the pruning strategy is efficient and leads to the discovery
of nuggets using an optimonotone measure and without the support
constraint.
IS 4
BP 475
EP 504
DI 10.1111/j.1467-8640.2012.00422.x
PD NOV 2012
PY 2012
【题目】：
OPTIMONOTONE
措施优化规则的发现

【刊登杂志】
:
计算智能

【摘要】
许多研究表明了支持
/
置信度框架的极限在类
Apriori
算法挖掘相关规
则中的应用 。有很多基于的
antimonotony
财产

的支持的高效的实现，但候 选集
的产生（例如，频繁项集挖掘）仍然是昂贵的。此外，许多规则是无趣的或多余
的，人们可 以错过有趣的规则，像掘金。因此，我们面临着一个复杂的问题和一
个质量问题。
一个解决方案 是不使用频繁项集挖掘而是尽可能的集中在用在额外
的趣味性措施中的有趣的规则。我们在此报告一个正 式的框架
,
它允许我们作出
分析和算法性能的趣味性措施之间的联系。我们介绍
optimonotony
在关系最优
规则发现框架的概念。然后我们展示一个充分必要条件
optimonotony
的存在
。
因此，这个结果可以被应用到分类措施中 。我们研究了
39
种古典措施的情况，
显示其中
31
种关于
optimonotone
的措施。这些
optimonotone
措施可以因此被< br>用于一个底层修剪策略。
实证评估表明
,
修剪策略是有效的
,
并导致发现使用一个
optimonotone
掘金测量并没有支持约束。

TC 0
ZB 0
Z8 0
Z9 0
SN 0824-7935
UT WOS:002