基于关联规则优化的个性化推荐系统

针对当前个性化推荐系统处理数据效率较低的问题,提出了一种混合聚类关联规则优化的个性化推荐系统实现方法.深入分析了基于Web网络服务平台的电子商务个性化推荐系统的结构组成,将数据分析与推荐算法实现分为离线和在线处理两部分,阐述了算法初始化、关联实现以及推荐数据集合生成和兴趣模型预测的具体原理,并给出了算法的实现步骤.最后,基于提出的系统构建模型,建立了一种基于混合聚类关联优化的图书网络推荐平台.实验结果表明,该方法具有较高的推荐精度和推荐效率,更适合大数据环境的推荐系统.     

下一代移动推荐系统

推荐系统的目的是通过利用用户的评价信息,实现从过载的信息中识别出用户感兴趣的内容.移动环境下的空间数据复杂性较高,并且用户的上下文信息更加模糊,从而使得移动个性化推荐相比于传统领域面临更大的挑战.本文通过介绍传统推荐算法和移动环境下个性化推荐的特性,给出了移动推荐的挑战;在基于GPS信息的出租车线路推荐和旅游包推荐两个移动案例基础上,提出了移动序列推荐问题及基于约束的旅游推荐问题,并给出了相应的解决方案.     

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Multi-Agent的电子商务个性化推荐系统模型的设计与研究

为了更好地提高电子商务推荐系统的个性化、自动化、持久化程度,提出了一种基于Multi-Agent的电子商务个性化推荐系统的整体架构模型．它采用Agent技术将个性化推荐系统中的功能模块构建为智能体,并在智能控制方式下采用线下信函式推荐和线上混合推荐技术来构建核心推荐模块．对该模型中各组成部分的功能和设计思想进行了阐述．     

基于用户兴趣的个性化推荐技术综述

网络时代下,个性化推荐系统是解决"信息爆炸"现象的重要技术.介绍了个性化推荐系统的研究现状并分别对个性化推荐系统的几项关键技术进行了阐述及推荐评价.最后提出了推荐系统未来的发展趋势.     

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。     

个性化推荐系统的研究进展

互联网技术的迅猛发展把我们带进了信息爆炸的时代。海量信息的同时呈现,一方面使用户很难从中发现自己感兴趣的部分,另一方面也使得大量少人问津的信息成为网络中的“暗信息”,无法被一般用户获取。个性化推荐系统通过建立用户与信息产品之间的二元关系,利用已有的选择过程或相似性关系挖掘每个用户潜在感兴趣的对象,进而进行个性化推荐,其本质就是信息过滤。个性化推荐系统不仅在社会经济中具有重要的应用价值,而且也是一个非常值得研究的科学问题。事实上,它是目前解决信息过载问题最有效的工具。文中根据推荐算法的不同,分别介绍了协同过滤系统,基于内容的推荐系统,混合推荐系统,以及最近兴起的基于用户一产品二部图网络结构的推荐系统。并结合这些推荐系统的特点以及存在的缺陷,提出了改进的方法和未来可能的若干研究方向。推荐系统的研究受到了信息科学、计算数学、统计物理学、认知科学等多学科的关注,它与管理科学、消费行为等研究也密切相关。能够为不同学科领域的科研工作者研究推荐系统提供借鉴,有助于我国学者了解该领域的主要进展。     

可解释个性化推荐学习平台的构建与算法研究

目前在线学习平台的个性化推荐功能过于注重推荐效果的准确性、多样性和新颖性,忽视了学生的用户体验等问题,为此,提出构建可解释个性化推荐在线学习平台。首先,对平台的系统框架进行设计,详细研究了实现算法,并对可解释个性化推荐功能的核心算法及形成可解释性语句的推荐流程进行了重点阐述。然后,利用多种推荐算法混合计算的方式对学生进行课程的个性化推荐,并根据对应特征生成解释语句以表明推荐理由。其结果是能有效提高学生对推荐课程的认可度和学习效率,改善平台的个性化推荐效果和用户体验,从而提高了平台的可信度和透明度。     

基于评论主题的个性化评分预测模型

针对现有基于评论分析的推荐算法没有充分考虑个性化的问题, 通过对评论进行主题分析, 挖掘用户的喜好, 分别建立基于用户和物品的个性化评分预测模型。在真实数据集上进行实验验证, 结果表明该模型有效地提高了推荐系统的评分预测性能。     

一种基于CBR的个性化推荐算法

随着搜索引擎的快速发展,个性化搜索、社会化搜索已经成为搜索引擎发展的主要发展方向.本文针对用户搜索经验的再利用问题,探索个性化搜索算法.在简要介绍前期工作基础上,重点讨论了用户建模技术、检索案例以及案例排名等问题,提出了一种基于CBR的个性化推荐算法,并在ExpertRec推荐系统进行实验,结果表明,该算法推荐效果良好...     

基于特征迁移的在线教育导师推荐方法

在推荐系统中,数据稀疏和数据冷启动问题一直是待解决的重要难题。针对推荐系统中用户数量过少、评价数据稀疏、模型启动困难等问题,以及针对在线教育领域存在特征关联的特性,提出了一种全新的基于特征迁移的导师推荐方法。为了迁移出更多有用的信息,该方法基于有限的领域特征,在目标领域和训练领域之间建立了一个基于特征相似度的桥梁。首先,获取训练领域和目标领域的推荐矩阵。然后,向量化用户和项目的特征空间,计算目标领域和训练领域之间特征的相似度。最后,构建特征迁移模型对目标领域进行迁移,得出目标推荐矩阵。研究结果表明,提出的方法能够很好地解决在线教育导师推荐领域中数据冷启动以及数据稀疏问题,与传统的推荐方法相比取得了很好的效果。     

智能电网需求侧个性化推荐系统

基于智能电网的双向通信基础设施与先进量测设备,个性化推荐技术从收集的需求侧大数据中获取知识,为优化电网运营提供有力支持,并向终端用户推荐面向能源的产品/服务/建议。研究首先探讨了个性化推荐技术的原理以及在需求侧中引入个性化推荐技术的前景;其次,介绍了实现智能电网需求侧推荐系统的关键技术,并对现有研究工作以及未来构建的需求侧个性化推荐系统进行分析;最后,讨论了实现需求侧个性化推荐系统可能遇到的挑战。     

基于网络信息的混合推荐算法研究

为解决因网络信息严重过载而导致用户获取有效信息困难的问题,笔者提出一种混合式网络信息推荐算法。首先为每个用户建立主题模型,同时应用该算法结合牛顿冷却定率平衡时间因素对用户偏好所产生的影响进行分析,再分别通过改进的协同过滤方法和基于内容的推荐方法满足用户对信息的多样性和个性化的需求。通过 实 践 证 明,该 算 法 在 推 荐 的 准 确 率 和 召 回 率 方 面 表 现 良 好,对 用 户 偏 好 的 预 测 效 果 良好,是有效的推荐方法。     

提高会话推荐多样性的SRL推荐系统模型

现有的各种推荐多样性定义难以体现用户在会话期内推荐项目的多样性,且现有的各种提高推荐多样性的方法通常以牺牲推荐准确率为代价.提出了会话推荐多样性的概念,分析了现有推荐系统会话推荐多样性偏低的主要原因是推荐树中存在过多的重复节点.设计了一种会话推荐列表SRL(sessionrecommendationlist)推荐系统模型,为每个活跃用户建立会话推荐列表,能够有效避免推荐树中出现推荐环路或弱推荐环路.通过MovieLens数据集测试表明,SRL推荐系统模型可以大幅度提高会话推荐多样性,同时也提高了推荐准确率.     

基于协同过滤的在线教学视频推荐方法

在目前的在线教学系统中,用户对教学视频的选择具有一定的盲目性,根据这一特点,提出了一种基于协同过滤的在线教学视频推荐方法,可以将用户可能感兴趣的教学视频＂推＂给用户;首先将用户的观看视频纪录整理并保存至数据库中,依据各用户历史播放纪录以及用户的基本信息的兴趣差异来查询邻居用户,然后利用这些邻居用户的视频观看记录基于协同过滤的方法进行教学视频的推荐;改进了传统协同过滤推荐方法中普遍存在的稀疏性（Sparse）和冷启始（Cold Start）等问题,因此能使推荐更为精确;另外,通过用户是否观看所推荐的视频,可以对系统做出隐性评价以修正系统的参数,以提高推荐的准确性。     

基于标签辅助边优化的推荐算法

传统的二部图推荐模型只考虑了用户和物品的历史交互行为。为了提供更加准确、多样和可解释的推荐,需要在用户物品交互式建模的基础上充分考虑标签辅助信息及权值的计算方式。文中提出了基于自然语言处理的标签相似性辅助边优化的推荐算法（LWV）。该方法结合用户历史行为和标签辅助信息,通过word2vec在节点间生成新用于节点交互的边并构建边的权重,来更新基础推荐算法的推荐列表。最后,在公开数据集上对文中算法与基准算法在6个公共评测标准进行对比,实验结果表明,LWV更新过的推荐算法相比原算法在准确性、多样性和新颖性方面获得更好平衡。     

基于区域活跃用户的好友推荐和位置推荐算法

针对目前多数基于位置的推荐算法中未考虑用户的实时位置和时间因素, 使得推荐缺乏实时性的问题, 提出一种基于区域活跃用户的推荐算法, 以解决传统基于位置的推荐算法中存在冷启动的问题. 首先, 发掘用户当前所在位置的区域活跃用户, 以此作为推荐标准, 为用户进行推荐. 其次, 在位置推荐中引入时间因素, 使推荐更具准确性和实时性. 实验结果表明: 该算法融入的区域活跃用户好友数可提升推荐系统的实时性; 算法融合的位置信息可使推荐更准确.     

一种基于意图隐藏的对等网推荐可信度评价模型

对等网信誉系统的一个关键问题是如何提高推荐信息的可用性。现有模型将推荐节点的交易可信度等同于其推荐可信度,因而容易造成恶意推荐节点对信誉系统的虚假推荐和共谋推荐攻击。提出了一种基于意图隐藏的推荐可信度评价模型。在该模型中,一方面恶意推荐节点无法判断节点的查询意图,因而很难采取针对性行为;另一方面,基于历史推荐满意度的评价方法能对节点的推荐可信度进行有效评价。分析和仿真结果验证了模型的有效性。     

基于用户购买意愿力的协同过滤推荐算法

针对网购行为中商品浏览量排名靠前而销量滞后的问题, 在用户购买意愿力的基础上, 提出一种增强评分矩阵协同过滤推荐算法. 首先, 利用惩罚因子作为增强型矩阵的评价权重, 加权表征用户购物意愿力的商品画像, 取得增强型矩阵的预测评分; 其次, 融合以基于项目的协同过滤推荐, 建立由潜在兴趣商品间的项目相似度矩阵得到的基础型评分矩阵; 最后, 以TOP-N结果向购买意愿较强的目标用户推荐排名靠前的商品. 实验结果表明: 与传统基于项目的协同过滤推荐算法相比, 增强评分矩阵协同过滤推荐算法的推荐准确率提升2.48%, 召回率提升4.31%, 综合值F₁提升3.19%, 从而有效解决了用户感兴趣商品排名靠后, 且不被购买或购买次数较少的问题, 以达到购买意愿力较强、 目标用户更准的推荐宗旨, 进而提高推荐精度.     

医学专业图书推荐算法比较研究

[目的]基于医学读者行为,提供合理的医学专业图书推荐算法。[方法]利用蚌埠医学院图书管理系统借阅历史记录,构建用户-项目偏好指标评价体系,针对目前流行的各种推荐算法进行对比实验。[结果]基于矩阵分解的推荐算法均方根误差分值较低,表现较好。