文档介绍：第３５卷第３期 东 北 大 学 学 报 （ 自 然 科 学 版 ） Ｖｏｌ．３５，Ｎｏ．３
２０１４年 ３月 ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｏ 协作过滤（ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇ，ＣＦ）通过在
平均法、贝叶斯估计法等；有的研究者采用动态的 用户群中根据用户对相关项目的兴趣找到相似用
数据补全方法，如 ＫＦ滤波法、递归加权最小平方 户，同时综合这些相似用户的评价对项目进行评
法、极大似然估计法等办法［１］；另外，还有一些研 分［４－７］．如果把传感器看成用户，把传感器的监测
究者采用人工智能理论和信息熵的方法来研究缺 数据看成用户对项目的评分，那么传感器监测数
失数据的补全［１－３］．以上这些方法的一个共同特 据的缺失值补全问题也可以通过协作过滤的方法
点是未区分不同类型传感器的特点，只重视了传 完成．
收稿日期：２０１３－０６－１７
基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１０７３０６２）；辽宁省自然科学基金资助项目（２０１０２０６１）；沈阳市科技基金资助项目（Ｆ１２－
２７７－１－８０，Ｆ１２－０２９－２－００，Ｆ１１－２６４－１－３５）；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目 （Ｎ１１０６０４００２，
Ｎ１２０６０４００３）．
作者简介：李 飞（１９７５－），男，辽宁辽阳人，东北大学秦皇岛分校讲师，博士；张 斌（１９６４－），男，辽宁本溪人，东北大学教授，
博士生导师．