基于聚类和分类的个性化文章自动推荐系统的研究

由于缺乏足够的反映用户兴趣的知识,以及巨大的在线计算量,导致互联网上现有文章自动推荐系统普遍存在盲目性和低效性的问题.针对以上问题,提出了一种基于聚类和分类的个性化文章自动推荐系统,利用机器学习的方法隐式地获取用户模型,并根据用户模型为用户提供个性化的文章自动推荐服务.该系统包括离线用户模型及用户群获取子系统和在线个性化文章推荐子系统两大部分,前者对文章进行聚类形成聚类兴趣点,构建基于聚类兴趣点的用户模型,并根据用户兴趣聚类形成各兴趣点的用户群;后者对待推荐文章进行分类,搜索到其所属的兴趣点,向该兴趣点的用户群进行主动推荐.理论分析和实验结果表明,该系统能够显著提高有效性和在线响应速度.所述的设计思想和技术也适用于其它互联网个性化信息自动推荐系统.     

一种基于用户行为反馈的兴趣度模型更新算法

个性化推荐技术在电子商务系统中得到了广泛应用.针对现有的用户模型不能及时根据用户自身兴趣偏移进行更新的问题,提出了一种基于用户行为反馈的兴趣度模型的更新算法,在创建好模型的基础上,分析用户的购买记录和用户的浏览行为,结合用户的兴趣内容,实现用户兴趣的自动更新,得到的针对新的用户兴趣的推荐商品列表,在此基础上结合用户的购买商品记录,实现推荐商品的个性化排序,从而向用户进行个性化推荐.实验对比结果表明,该算法能更好地发现用户当前的购买兴趣,从而进一步提高个性化推荐精度和用户满意度.     

基于Agent和推荐技术的网络教学模型研究

通过分析目前网络教学系统的不足,提出一种基于Agent和推荐技术相结合的网络教学模型.该模型通过Agent动态收集用户兴趣爱好,分析学生的学习行为,生成用户的兴趣模型,然后使用协同过滤技术将相关的资源推荐给其他用户.模型充分发挥了教师在教学中的作用,教师和学生之间可以互相推荐学习资源,提高了用户之间信息资源的共享和交互能力,提高了系统的个性化服务水平.     

面向本地和外地用户情感分析推荐模型

针对地理标签和评论信息的情感倾向对于推荐系统性能的影响,本文基于地理标签和用户评论情感分析提出有关兴趣点的推荐策略,并建立了一种基于内容的推荐模型.本系统首先对用户兴趣点信息进行有效的补充,并实现了用户兴趣点相似度度量.对无标签评论数据进行情感分析及挖掘,获取其情感倾向度.同时本系统结合了时间滑动窗口,更准确地把握用户评论和兴趣点的结合度.最终得到用户个性化推荐排名.本文方法涵盖了本地用户和外地用户的个性化推荐策略.通过实验数据表明,本文模型有效提高了推荐的准确度.     

基于综合用户信息的用户兴趣建模研究

为实现个性化服务,理解用户兴趣成为提供搜索服务的关键任务,因此针对传统的用户兴趣建模技术的一些不足,提出了基于浏览内容、浏览时间和操作时间的综合用户兴趣建模方法,将VSM和SVM引入用户兴趣模型的构建,并在此基础上给出了推荐系统的框架,实现了基于此模型的推荐系统.试验结果显示,系统较好的实现了用户感兴趣信息的推荐.     

基于Web2．0用户个性化推荐系统分析

为实现用户个性化服务,理解用户兴趣爱好．通过建立用户兴趣模型和推荐库．采用用户兴趣行为描述、重排序算法以及用户反馈算法,分析基于Web2．0用户个性化推荐系统．以提高推荐结果的准确性。     

基于BP神经网络与隐马尔科夫模型的推荐算法

针对个性化推荐系统中用户偏好的学习与高维稀疏数据处理问题.受到隐马尔可夫模型(HMM)结构特征启发,采用一种考虑上下文的两阶段用户偏好收集推理策略的个性化推荐算法.选择MD算法对系统历史评分信息进行挖掘处理,提取用户偏好分布频繁三项集作为隐含状态,将用户评分项目序列看作观测状态,从而抽象为一个HMM模型,结合BP神经网络进行第一阶段的HMM模型的用户偏好学习与推理.然后根据第一阶段的学习训练生成最优推荐集合.实验结果表明基于HMM的推荐算法比传统推荐算法具有更好的适应性和推荐质量.     

一种基于协同推荐的网页排序算法

针对目前搜索结果个性化排序算法中的用户兴趣模型构建难、相关度计算不精确等问题,提出了一种结合用户兴趣模型和协同推荐算法的个性化排序方法.该方法从用户的搜索历史,包括提交查询、点击相关网页等反馈信息来训练用户的兴趣模型,然后采用协同推荐算法获取具有共同兴趣的邻居用户,根据这些邻居对网页的推荐程度和网页与用户的相关程度来排序搜索结果.实验结果表明:该排序算法的平均最小精确度比一般排序算法提高了约0.1,且随着用户邻居数目的增长,最小精确度随之增长.与其他排序算法相比,采用协同推荐算法有助于提高网页与用户兴趣关联程度计算的精确度,从而提高排序的效率,有助于改善用户的搜索体验.     

基于排序学习的连续兴趣点推荐

针对位置社交网络中连续兴趣点推荐系统面临的个性化偏好、数据稀疏性和签到行为的隐式反馈属性等挑战,提出一种基于排序学习的连续兴趣点推荐模型。本文使用三阶张量模型对用户的连续签到行为进行建模,并利用LBSNs中的地理信息定义用户访问兴趣点的地理距离偏好,最后使用基于排序学习的优化标准优化求解模型参数。在两个真实的LBSNs数据集上的实验结果表明,本文提出的模型在推荐性能上优于当前流行的兴趣点推荐算法。     

一种基于桌面信息的个性化推荐方法

针对当前信息检索服务中存在的固有缺陷,提出了一种基于用户桌面信息抽取的个性化推荐方法.详细介绍了通过用户桌面资源信息抽取建立长期用户模型,以及通过工作场景信息抽取建立短期用户模型的算法.长期用户模型提供了完整全面的用户兴趣偏好信息,短期用户模型则为预测用户当前信息需求提供了依据.实验结果表明,基于用户桌面信息抽取的个性化推荐服务能较好地预测用户当前需求、具有良好的推荐效果.     

基于用户兴趣的个性化信息检索方法

目前检索工具的设计大多面向所有用户，而不考虑用户个人的兴趣，导致查准率较低. 由此提出一种基于用户兴趣的个性化检索方法. 该方法利用ODP，把用户的兴趣映射到一个树形结构上，当用户提出查询时，根据用户的兴趣为其提供相应的检索结果. 考虑到人类大脑周期性衰减的生理特点，使用户特征文件随时间动态更新. 实验结果表明，所提出的方法能够基于用户兴趣实现信息的个性化推荐，从而更好地满足用户的需求.     

基于用户隐式数据的个性化酒店推荐算法Symbol`@@

在基于物品协同过滤的基础上,对隐式反馈数据进行挖掘建模,设计了隐式反馈偏好评分规则,并据此赋予了计算酒店相似度公式的新定义。考虑到用户的基本特征也会对用户个性化需求产生影响以及单一算法的局限性,进一步引入了XGBoost模型,利用XGBoost训练对改进后的推荐结果进行过滤,得到较好的个性化酒店推荐系统。文中采用真实的脱敏数据,证明利用层叠模型构建个性化酒店推荐系统的推荐效果更加精准,对于酒店在线平台的个性化服务具有较强的参考价值。     

高校科研资源的个性化融合推荐

为满足高校师生对科研资源复杂的个性化服务需求,设计了高校科研资源个性化服务系统,简称个性化科研服务系统(PSRSS,personalized scientific research service system)。全面分析了高校科研用户的个性化科研资源服务需求,设计了基于数据层、融合多种推荐策略的推荐计算层、应用呈现层的多引擎融合推荐系统架构,基于不同推荐场景,比较了不同的推荐算法并对选择的算法进行了针对性优化,探讨了用户模型和科研资源模型的设计,实现了基于资源热度、项目内容相似度、相似用户协同过滤的Top-N推荐。系统提升了高校师生获取科研资源的体验,为高校科研资源个性化服务系统建设提供了新思路。     

基于加权二部图的个性化方案推荐

针对传统协同过滤算法难以解决数据稀疏性、冷启动及用户兴趣各异的问题,提出了基于加权二部图的个性化推荐方法,解决个性化设计方案推荐问题。采用加权二部图,基于用户特征和方案特征的评分,对用户和方案分类,减轻数据稀疏性,形成用户-方案规则库;采用加权网络的协同过滤算法,计算新用户特征与用户-方案规则库中用户特征的改进相似度,通过Top-N方法筛选高相似的方案集进行推荐,解决冷启动和用户兴趣各异的问题。最后与传统协同过滤算法、加权二部图个性化推荐进行比较,证明该方法的有效性和实用性。     

基于动态时间的个性化推荐模型

在推荐系统中,往往会存在数据的非实时性、稀疏性和冷启动性等问题,文中通过引入遗忘曲线来跟踪用户对资源偏好程度随时间变化情况,利用提出一种改进的K-Means聚类算法对用户集进行聚类,根据改进的个性化推荐算法对用户进行推荐,建立了一种基于动态时间的个性化推荐模型. 通过实验验证,文中提出的个性化推荐模型能够获取准确的用户偏好信息,并缓解冷启动问题,降低算法计算的时间空间复杂度,提高个性化推荐算法的推荐质量.     

一种基于用户偏好序列的协同过滤推荐

协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中,但随着系统规模的扩大,它不能真实地反映用户的兴趣偏好.针对此缺点,提出了一种新的协同过滤推荐算法,该算法根据用户偏好序列的相似性来搜索目标用户的最近邻居和产生推荐,从而有效地解决了传统协同过滤推荐中过分依赖不能真实反映用户兴趣偏好的用户等级评价的问题,改进了传统协同过滤算法中计算邻居用户的方法.实验结果表明,该算法在个性化推荐系统应用中取得了较好的推荐效果和推荐质量.     

基于内容的个性化新闻推荐

不同的用户有不同的兴趣指向,个性化推荐的核心在于如何提高推荐命中率.以新闻文档内容特征为基础,用ICTCLAS完成分词和频数统计,建立基于内容的新闻文档模型和动态的用户兴趣模型,实现新闻文档的比较、分类和个性化推荐,并用SSHA框架技术对系统进行设计.     

语义环境下个性化推荐系统建模

为解决现有个性化推荐系统中缺乏对语义信息处理能力的问题,建立了语义推荐系统模型,使用描述逻辑实现了该模型,并给出了推荐算法。在实现模型的过程中引入了两条规则实现了概念层次关系在兴趣程度和关联程度上的传递。实验证明,通过将用户的兴趣和待选资源的相关概念在语义层面进行适当扩展,语义推荐系统模型能产生更多符合用户兴趣的推荐项目。