基于混合协同过滤的个性化推荐方法研究

针对传统协同过滤算法存在的数据稀疏性和推荐范围问题,提出一种混合协同过滤推荐方法.该方法将两种传统算法结合,并综合考虑了项目标签属性等信息.首先利用基于项目的协同过滤算法生成预测评分,并替换原始用户-项目评分矩阵中的零值.其次利用基于用户的协同过滤算法计算填充后矩阵的用户相似度,以及预测评分并产生最终推荐.最后基于MovieLens数据集实验证明,该方法能够有效提高推荐精度,扩大推荐范围.     

基于用户多种关联信息和项目聚类的推荐算法

基于用户背景信息的推荐算法中仅通过降低矩阵稀疏性来预测用户评分,造成算法的推荐准确率偏低。为解决上述问题,提出一种基于用户多种关联信息和项目聚类的推荐算法。首先通过加入用户与项目间的关联信息改进相似度计算方法来更加准确计算获取相似用户,将最相似的前K个用户作为目标用户的最近邻;然后根据目标用户最近邻对项目的评分预测目标用户未评分项目的预评分,并把预评分填充到用户项目评分矩阵;最后通过协同过滤算法得到最终预评分,在此基础上结合项目聚类产生推荐项目列表。通过MovieLens数据集上的实验结果表明,该算法有效降低了矩阵稀疏性、减小评分误差和提高准确率。     

基于属性偏好和邻居信任度的协同过滤推荐算法

针对协同过滤算法推荐准确度低和数据稀疏的问题,提出了一种基于属性偏好和邻居信任度的协同 过滤算法,首先利用用户的非共同评分项评分和项目属性信息,构建用户-属性评分矩阵,再结合共同评分项的 评分计算相似度;然后利用K近邻方法获取用户的最近邻居;最后学习用户的属性偏好,结合提出的邻居信任度, 计算用户的预测评分.实验结果表明,该算法有效地利用了项目属性和用户更多的评分信息,缓解了数据稀疏的 问题,提高了推荐准确度.     

基于项目属性和局部优化的协同过滤推荐算法

针对数据稀疏性问题对于传统协同过滤推荐带来的影响,提出基于项目属性和局部优化的协同过滤推荐算法(collaborative filtering recommendation algorithm based on item attribute and local optimization,简称CUCF).算法首先改进jaccard系数来优化评分的项目相似性;其次引入拉普拉斯平滑方法对基于项目属性的项目相似性进行优化;最后结合两方面的相似性结果,并且利用局部优化方法选择目标的近邻对象作为推荐群.实验结果表明,该算法减小了数据稀疏性对推荐结果的负面影响,有效地降低了预测结果的平均绝对误差MAE.实验进一步对比了其他4种不同推荐方法,预测精度提高7.1%~15.5%,从而证明了CUCF方法在预测准确率方面能够取得较好的效果.     

基于深度神经网络和概率矩阵分解的混合推荐算法

针对个性化推荐中用户和项目描述信息未充分利用,用户评分矩阵数据集极端稀疏的情况,提出了基于深度神经网络和概率矩阵分解(PMF)的混合推荐算法.首先,对用户和项目描述信息进行预处理,形成包含用户偏好特征的用户和项目特征集,再将各特征输入深度神经网络模型中进行训练.同时,利用概率矩阵分解模型,根据用户评分矩阵通过最大后验估计优化得到潜在特征向量;然后,通过对概率矩阵分解模型的用户和项目潜在特征向量以及深度神经网络模型的真实特征向量进行迭代更新,收敛得到融合用户和项目真实信息的潜在特征向量;最后,利用该特征向量对用户进行个性化推荐.实验证明,本文算法较经典推荐算法以及前人算法在均方误差与平均绝对误差指标上均有改善,说明本文算法的有效性.     

基于奇异值分解和项目属性的推荐算法

为了解决评分数据的稀疏性和用户最近邻的精确性问题,文章提出了一种基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和项目属性的协同过滤推荐算法。该算法首先采用SVD方法对用户-项目评分矩阵降维,得到用户矩阵和项目矩阵,根据项目矩阵计算项目间的评分相似度,同时根据项目属性计算项目间的属性相似度,将2种相似度的结果加权计算得到项目间的相似度,最后采用最近邻的方法预测目标用户对待评分项目的评分。在MovieLens数据集上的实验结果表明,该文所提出的方法可以有效应对用户评分稀疏的问题,并能提高推荐的准确性。     

融合矩阵分解和XGBoost的个性化推荐算法

针对传统的协同过滤推荐算法中评分矩阵过于稀疏和算法准确度不高的问题,提出一种融合矩阵分解和XGBoost算法的推荐算法(MFXGB,Matrix Factorization XGBoost),其特点是利用SVD++算法(SVD,Singular Value Decomposition)对用户项目评分矩阵进行填充,避免过多的缺失值对算法精确度的影响,再利用XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)算法训练有监督的模型用于预测用户评分.为了克服计算成本过高的困难,提出利用K-均值聚类方法进行特征提取用于训练XGBoost模型.将MFXGB算法应用于MovieLens数据集进行实验分析,结果显示,MFXGB算法的推荐精确度比传统的3种方法分别提高了8.91％、10.18％和11.79％,效果明显优于传统的推荐算法.     

基于项目类别相似性的协同过滤推荐算法

随着电子商务站点用户和商品项数量的不断增长,用户评分数据稀疏性问题成为基于项目的协同过滤推荐算法的瓶颈;文章提出了项目类别相似性的计算方法,并将项目类别相似性与传统的项目评分相似性进行加权组合,得到项目综合相似性,从而在提高最近邻居项目搜寻准确度的同时也缓解了数据稀疏性问题;实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量.     

基于NKL和K-means聚类的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法(CF)存在用户-项目矩阵稀疏以及推荐准确率较低等问题,提出了一种基于NKL和K-means聚类的协同过滤推荐算法(NKL-KM).首先,NKL-KM算法定义了一种新的相似性度量方法,该方法在进行相似性度量时考虑了各项目评分的分布以及评分值差异.其次,NKL-KM算法将K-means算法与CF算法结合,提高了推荐算法精度.最后,在MovieLens和Netflix数据集上进行算法对比实验,实验结果表明NKL-KM算法有较高的推荐精度.     

基于抽样近邻的协同过滤算法

针对实时推荐过程中实际数据的稀疏性, 满足条件的项目或用户较少, 导致推荐精度较低的问题, 提出一种采用抽样近邻的协同过滤算法. 该算法充分利用评分用户矩阵提供的信息, 增加了参与到预测评分计算过程中的用户或项目, 从而解决了传统协同过滤算法在实际应用中的不足. 实验结果表明, 在增加在线计算时间较少的情况下所给算法可有效提高推荐精度.     

项目教学法示例——电子技术实训项目

以智力竞赛抢答器的设计与制作过程作为电子技术实训的示例,详细说明了项目教学法的过程和关键步骤。     

一种提升题库安全性的选题策略

题库的安全性是实施计算机化自适应测验的关键问题.受原有的动态a分层方法和均值不等式启发,构造了动态a分层的选题策略.模拟实验结果表明:新的选题策略保持了原有动态a分层的测验精度,进一步提高了测验的安全性.     

义位的归纳与义项的处理

义位与义项虽然是两个不同的概念范畴，但在词典编纂中却完全可以统一起来。为了使词典的释义更加科学准确地反映词义的实际内容，就需要利用义位归纳的成果合理地编排义项，使两者的内容尽量相符，以显示词义的全貌和义位之间的引申脉络。     

关于莱布尼兹型函数项级数的一致收敛性判别法

本文给出了莱布尼兹型函数项级数的定义、一致收敛性判别定理,并用它来判断几个函数项级数的一致收敛性。     

题库系统存储结构研究

合理的试题存储结构能显提高题库系统的整体性能．分析传统的试题存储结构存在的问题，提出题干、答案、知识点分别存储的方法，完成题库系统的存储模型设计，并在具体系统中实现．     

超几何分布与二项分布的有机联系

用普遍联系的观点从五个方面阐述了超几何分布与二项分布之间的密切联系。     

基于项目管理的软件开发

软件配置管理（SCM）已经广泛运用到软件开发中，但它并未对软件开发项目的成本、人员等进行有效的管理。本文先对项目管理进行简单的阐述，然后将软件开发作为一个项目，以项目管理技术对软件开发过程中的人力资源管理进行全面的管理，并着重阐述了软件开发项目中项目估算、人员配置及管理的问题。     

单片机综合性实验项目的设计

介绍了一套用于单片机综合性实验的电路设计方案,并在电路原理、实验项目内容、实验的组织过程等方面进行了详细的说明。     

关于科研的选题

本文从科研选题的实践性、创新性、可行性等方面论述了选题的重要性及选题成功的条件，揭示了提高科研成果质量的首要问题是正确选题。