这是我说的第三种，这第三种有很多种情况，其中有一个就是，可能你们都知道这个，它的基本原理是我有好多Cass在这，当来了一个新的cass我就找到了一个过去的跟它类似的Cass，那个过去的Cass用的什么样的解，我就把那个解换一换来用你这个解。其实我们每个人每天都在做类似的事情，比方说我们每个人都感冒过好多次，每一次感冒我们都打针、吃药、喝热水、睡觉来解决问题，我们都要一个解。当你再次感冒了你就会想这次感冒跟我哪次感冒很一样呢？好像跟我去年11月份那次感冒很一样，没有流鼻涕，那次我是怎么样好的呢？你就用那个方案拿来解决今天这个问题。那么在这个它也就用到了这样的一个方法来提供推荐。 现在这几种基本的方法几乎没有任何的应用，只使用单纯一个方法，几乎没有了，几乎所有的应用，包括发表的文章都是混合其中的两种或者多种方法，还有，在这些最基本的方法上做开发。目前的开发虽然有好几年了，但是它现在还存在着几个问题，这几个问题谁都想解决，大家想这么试试，那么试试，也解决了不少，但还不是特别满意。我就来给大家说说这几个问题。第一个问题是太多的空格，人们光买东西不打分，太多产品没人打分，都是空的，算都没法算。第二个就是新用户问题，我就是个新用户还懒得回答你问题，我还想让你给我推荐。还有一个是预测的准确性，因为我们有的时候不搞集体应用无所谓准确性，当你真的搞集体应用的时候公司就得要这准确性。把我们这套方法用于澳大利亚手机公司的时候他们是怎么用的？他们要推荐出来这个人，手机公司里有一个大的中心叫，雇了一帮女孩子就是往外打电话，估计出来这个用户马上要跳槽，从移动跳到联通，要跳槽，那你得先算准了他要跳槽，然后就给他推荐一个特好的，想把他留下来。那你得把这些都给，我们都放到网上的嘛，那些女孩子打了十个电话最后那十个人说我根本就没想走，或者说你给我推荐的产品我根本不喜欢，那不就白打了嘛，所以预测的精确性非常非常重要。另一个就是不确定性因素，这里边在考虑用户类似性等等特别的不确定因素。 下面我就给大家说一下第二个问题，在过去一两年里的开发，解决这样一些问题。第一个就是，这个主要解决那些特别多空格的问题。我们都知道有社会网络，特别是给企业之间都有，两个企业之间有没有信息往来，两个用户之间有没有打好多电话？是不是两个人都MSN上网等等。有时候网上给我推荐买这个、买那个我不听，但是熊梦英老师是我的好朋友，她一告诉我买我马上就听，为什么呢？我特别她。现在我们就把这个用起来了，把它用在这样就可以来解决好多空格的问题。当然你做还有一个传递等等，就把图论的理论用进来了，主要的目的就是来准确地计算用户之间的，就这一条，只要你把用户之间的计算准那你推荐精确度就高了。不要以为我们俩年龄相当这么简单，因为好多时候是两个企业，一会儿我给大家来讲。用了主要就为了提高计算的精确性。 第二个是。我们举个最简单的例子，刚才我们在一个饭馆吃了午饭，我们可能吃了好几个饭馆，这个饭馆我说好，那个饭馆你也说好，但是你说好和我说好可能根本不是一个意思。你说的好是因为特好吃，饭做得好吃，我说的好是因为那个环境特别干净，房顶特别高，说话我们都能听得清楚。他说好是因为特便宜，一个电影来了，现在《一九四二》出来了好几个人都说好，好不好说的也不一样，我说的好是因为凡是冯小刚的电影我都说好，你说好可能就是你就喜欢这种历史片，比较震撼的文艺片，另一个人说好可能就是因为张国立这个演员。因此这个东西如果光单项打分就不科学，我们考虑到多项。比如说一个，假设有四个项目，演员、导演、制片人、故事情节，这个人是打的2288、5599，不管第一个数，第一个数是平均值，它是给四个电影的打分，或者是四个饭馆的打分。还有一个人是打8822、9955，假设你要看平均值，这俩都是7、都是5，那这俩肯定是特别类似的用户，但是你要看具体的发现他打高的他打低，他打低的他打高，这俩特别不一样，不但是不类似，而且是特别不类似。所以你要是类似用户找不准，你这预测值肯定准不了。 我们通过多项的情况就看用户2和用户3这俩5599，也不对，但是你可能找到了这个用户5，用户5和用户3类似，因为他高他低，他也是高和低，虽然平均值不一样。我举这个例子的意思是通过这种方法能够提高准确的预测，这个是我们软件系统，因为我是软件学院的，我们所有东西，数学模型、算法、软件实践这是三部曲，任何东西找到一个研究问题把数学模型搞好，我们就把它变成算法，必须得实践出软件来。这是一个软件实践的结构。 在考虑用户的时候，因为你找到社会网络这些东西有很多很多的都是语言变量，用中文人家写了一个帖子你顶，顶是一种文字，你一说特不好，这里有很多很多的语言变量，因此我们来处理语言变量，用处理，来提高的精确性。这里面包括的一些，也包括模糊值的一些东

　　下面我就给大家说一些这么多新的开发它们都用在哪儿了。一是我们用了电子政务，电子政务主要是考虑到了电子政务的个性化。大家知道电子政务，我对我们国内的电子政务很熟悉，你们都不知道为什么熟悉，从2002年我们国内就长期地派电子政务的代表团到澳大利亚去，几乎每年都有，从国务院办公厅、信息部、信息产业部到各省，我就成了每次他们去要给他们做介绍澳大利亚电子政务的固定人选。第一次他们怎么挖掘到我的呢？是他们在网上查有没有在澳大利亚搞电子政务的，找到了几个，这几个里又搜索，有没有会说中文的？他们就不用找翻译了，发现就是我，我们学校就又强力推荐，以后我就进入了它的，每次他们就找我。因为要给他们讲澳大利亚电子政务的发展，我同时又做一些简简单单的研究，关于中国电子政务的发展，他也给我们介绍。为什么他们老选择澳大利亚电子政务？一个是澳大利亚的电子政务搞得早、搞得好。第二个是澳大利亚电子政务是三级，联邦一级、州一级、市一级，这个跟中国大同小异。他要去新加坡，新加坡就是一级，国家就是城市，城市就是州，就是一级。它想搞一个跟中国有点类似的可以借鉴。 澳大利亚电子政务，当然欧洲也是这样，一般大概都起步于1994、1995年那个时候真正电子政务起步，将近10年了。在那个时候把政务信息放网上，接着过了几年以后就可以在网上下载表、填表再上载。然后在网上付钱，现在澳大利亚电子政务什么钱都在这付，包括你上火车不买票，因为澳大利亚，悉尼好多地铁站没人售票，你买了就进，不买也可以进，有票也能出，好多地方没票也能出，根本没人查票。只有碰上1%的情况下在火车上有人走来走去给你查，但是查到了以后就罚一个狠的，这是肯定的。有学生告诉我说因为查的概率很低，所以就算罚一次狠的也比每次都买票便宜。我说你这可不行，你这到时候就进入黑记录了。这个罚了票以后不是罚得很狠吗？谁有那么多现金？没有吧，让你出示个证件，张三、李四给你记录了，让你自己交罚款，到哪交？电子政务网站。我就跟你说这电子政务已经到了想生小孩，你快生小孩了到电子政务网站查查，到哪选择医院，选择医生，提前培训班怎么样当妈妈，建立一个妈妈的小组，参加一系列学习关于婴儿培养等等，一概都在网上。 你不是想成立个公司吗？太好成立了，一天搞定。第一先上网给你公司起个名字，人家查查这个名字有没有类似的，有没有一样的，这个需要时间，如果有一样的不行，换名，然后申请一个号，申请一个地址，基本上这就完了。电子政务搞到了现在这些地方都成了，唯独有两个问题需要解决，一个是电子政务的数据集成，一个就是电子政务服务的个性化，电子政务服务的个性化已经提到一个电子政务一个新阶段的标志。那怎么样对于电子政务的个性化呢？其中就是一个最好的办法，我们就开发了一个，这是一个国家资助项目，我们想开发一个电子政务个性化的办法，这个是来干什么用的呢？就是作为政府来帮助一个小企业找一个它的上家或者下家合作伙伴。 澳大利亚小企业特别多，而且澳大利亚差不多的企业都跟进出口有点关系，澳大利亚中午吃饭还说，澳大利亚的矿是富矿，又露天开采，我们宝钢就天天在那等着，没有空过，等着装满了走，下一船又到了。因为没有澳大利亚的矿宝钢的炉子就得熄火。这是从大的来说，小的衣服、鞋、袜子那太多了都Made in China。所以它找上下家的问题是一个非常重要的问题，我们就开发了一个叫系统。这个系统需要有计算机Java的背景和背景，所以我就没有弄，因此不能给你们演示。大概告诉你们这样一个软件系统的结构，这是一些界面。澳大利亚生产酒，生产酒它把酒卖给谁，谁是最好的买家，通过政府帮助他们。同时什么地方它要进葡萄，哪个葡萄园是最好的等等，这是一个电子政务的应用。这里我们用到了（20：58英文），再加上来提高预测的准确性。这个叫做，我们可以看到这是一些推荐的企业。 另外一个就是，澳大利亚第二大手机公司他们让我们给他们做的，我们跟他一起工作了有两年了，把我们新开发的算法，开始我们是拿他们做实验，做完实验以后给他们看初步结果，他们非常高兴，我们现在就有一组三个人，他给我们专门搞了个办公室，就在他们公司里呆着。因为那个数据我们拿不来，太大了，像移动公司你能拿哪儿去？拿也拿不来。第二，太保密了，都是张三李四的，所以只能是派到那去，这个是我们给他们开发系统的一些简单的界面。有个性推荐，这个是中小型企业推荐的，推荐是属于整个，我们一下给推荐四种最佳的情况，一种一种你可以自己来选哪个最好的，最后自动的生成PDF，就是一个合同，你来跟他们企业签合同。同时手机和相关的固定电话，还有数据下载这就是一系列的。我们在这方面的结果在过去几年里发表在这样几个杂志里。比方说决策知识系统，计算智能，等等，如果有兴趣的同学你可以给我发E-mail，我可以告诉你仔细的名字、抬头和链接。 最