基于决策树分类的个性化农产品移动信息服务系统

针对农产品移动信息服务的需求,结合分类算法和个性化推荐算法,提出了一种基于分类的推荐算法.利用决策树分类方法对农产品进行分类,获得分类后的数据,采用协同过滤算法分析分类数据,查找兴趣相似的用户,将感兴趣的农产品信息推荐给正在使用系统的用户.实验结果表明:与传统的推荐方法及相比,该系统向用户推荐了兴趣度更高的农产品移动信息.     

基于双向情感分析的实时性音乐推荐系统设计

目前的音乐推荐系统,一般采用基于个体兴趣的推荐方法,这种方式虽然能满足大部分情景下的用户需求,但无法感知到用户实时性的心情变化。考虑到不同情绪状态下用户对于音乐的需求往往也会发生改变,提出一种基于双向情感分析的算法并构建了实际系统,实时分析用户的情感需求来进行音乐推荐。一方面基于音乐在频域的梅尔倒谱系数构建特征分类器完成歌曲的情感分类;另一方面通过获取用户在社交网络中的实时文本信息,基于自然语言理解分析出用户当前的情感需求,最终为用户产生音乐推荐列表,实现基于情境感知的实时音乐推荐。实验表明,使用该个性化推荐算法具有更高的准确性,用户群体可以获得更为满意的用户体验。     

基于图神经网络特征交叉的协同过滤算法

学习用户和项目有效的向量表示是推荐系统的核心目标,现有的推荐模型大多通过深度神经网络或专门设计的特征交叉,来学习用户-项目间的特征交叉生成用户(项目)向量表示,但并未将用户(项目)特征间的交叉信息编码到嵌入向量中充分利用特征交叉信息,且多个特征交叉信息对于生成最终的用户(项目)向量表示的影响不同.基于此,构建两个图神经网络模块,学习用户(项目)特征间的交叉信息、用户-项目之间的特征交叉信息,并通过计算注意力分数对特征交叉信息进行加权,得到用户(项目)的特征信息;然后通过门控循环神经网络(GRU)聚合原始的特征信息和网络层学习到的特征交叉信息,得到最终的用户(项目)向量表达;最后通过用户向量与项目向量的元素积得到最终的推荐结果.在数据集MovieLens 1M、Book-Crossing和Taobao上验证了模型的有效性.     

Trust-based context-aware mobile social network service recommendation

The service recommendation mechanism as a key enabling technology that provides users with more proactive and personalized service is one of the important research topics in mobile social network (MSN). Meanwhile, MSN is susceptible to various types of anonymous information or hacker actions. Trust can reduce the risk of interaction with unknown entities and prevent malicious attacks. In our paper, we present a trust-based service recommendation algorithm in MSN that considers users’ similarity and friends’ familiarity when computing trustworthy neighbors of target users. Firstly, we use the context information and the number of co-rated items to define users’ similarity. Then, motivated by the theory of six degrees of space, the friend familiarity is derived by graph-based method. Thus the proposed methods are further enhanced by considering users’ context in the recommendation phase. Finally, a set of simulations are conducted to evaluate the accuracy of the algorithm. The results show that the friend familiarity and user similarity can effectively improve the recommendation performance, and the friend familiarity contributes more than the user similarity.     

一种基于商品基因的个性化推荐模型

个性化推荐技术在电子商务系统中得到了广泛应用．但现有的个性化推荐模型不能反映出商品的某些特殊属性对用户购买行为的影响及用户购买某商品的真正原因．引入生物界中基因的概念,提出了基于商品基因的个性化推荐模型,发现用户钟爱商品基因,并将钟爱商品基因遗传到用户选择的商品．该模型能更好地发现用户的购买动机,从而进一步提高个性化推荐精度和用户满意度．     

基于万有引力的个性化推荐算法

本文把物理学中的万有引力定律引入推荐系统,提出一种个性化推荐算法,即基于万有引力的个性化推荐算法。算法把用户使用的标签看作用户喜欢物体的组成颗粒,标注项目的标签被看作项目物体的组成颗粒,社会标签的类型就是颗粒的类型,由此构建了用户喜好物体模型和项目物体模型。喜好物体和项目物体间存在着万有引力,并且引力大小遵循万有引力定律。计算喜好物体和项目物体间的万有引力,并把该引力大小作为二者的相似度度量,引力越大,二者的相似度就越高,对应的项目物体就越有可能被用户喜欢。实验结果证明本文提出的算法可以获得好的推荐性能。     

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.     

云计算环境下旅游信息适应性自组织推送算法研究

针对当前推送旅游信息质量不高,而无法满足使用者需求的问题,提出一种旅游信息适应性自组织推送方法。通过求出目标使用者和其他使用者之间的相似度,找到目标使用者的最近邻集合。利用模糊遗传算法确定加权函数,通过加权函数实现使用者对旅游项目评分的更新,以适应使用者变化的旅游兴趣。求出目标使用者对某旅游项目兴趣度预测值,将预测值最高的旅游项目推送给使用者。实验结果表明,所提算法推送旅游信息质量高,可满足使用者需求。     

一种新的基于LDA-MURE模型的音乐个性化推荐算法

针对基于音乐作品信息的音乐作品个性化推荐及协同过滤方法的不足,通过分析音乐作品需求者的音乐试听数据及下载数据,并结合LDA(latent Dirichlet allocation)主题挖掘模型,提出一种基于LDA-MURE模型的推荐算法.实验结果表明,与基于音乐作品需求者的协同过滤算法和基于音乐属性项目的协同过滤算法相比,LDA-MURE算法可更高效地向音乐作品需求者推荐感兴趣的音乐作品.     

结合项目类别信息的协同过滤推荐算法

针对个性化推荐系统中协同过滤算法面临的数据稀疏问题以及用户相似性度量的不准确,提出了一种结合类别信息的协同过滤推荐算法。该算法利用用户评分数据计算用户之间对类别关注的相似性,并将用户对类别关注的相似性和用户评分相似性进行组合,得到用户综合相似性,从而提高了最近邻居搜索的准确度,缓解了数据稀疏性问题。实验结果表明,该方法能够有效地避免传统相似性度量方法存在的问题,使得数据稀疏性对最终推荐结果的负面影响变小,在一定程度上提高系统的推荐精度。     

结合项目类别信息的协同过滤推荐算法

针对个性化推荐系统中协同过滤算法面临的数据稀疏问题以及用户相似性度量的不准确,提出了一种结合类别信息的协同过滤推荐算法。该算法利用用户评分数据计算用户之间对类别关注的相似性,并将用户对类别关注的相似性和用户评分相似性进行组合,得到用户综合相似性,从而提高了最近邻居搜索的准确度,缓解了数据稀疏性问题。实验结果表明,该方法能够有效地避免传统相似性度量方法存在的问题,使得数据稀疏性对最终推荐结果的负面影响变小,在一定程度上提高系统的推荐精度。     

定向信息推荐下多维信任数据协同推荐算法研究

随着通信用户数量的逐渐增加,当前多维信任数据协同推荐算法无法有效满足用户对资源多样性、准确性和发掘能力的要求。为此,提出一种新的定向信息推荐下多维信任数据协同推荐算法。通过矢量空间模型对用户兴趣进行描述,将具有代表性的用户看作该类用户的聚类中心,建立用户对资源的偏好矩阵,求出依据综合信任值的用户相似度;重复选择聚类中心,直至符合既定阈值。获取用户聚类结果后,选择待推荐用户所处聚类中和该用户相似的若干用户,依据上述近邻对目标资源的评分值实现目标用户对目标项目的预测。给出定向信息推荐下多维信任数据协同推荐算法的实现过程,输出Top-N多维信任数据推荐集合。实验结果表明,所提算法预测精度和资源多样性高,发掘能力强,推荐效果好。     

稀疏数据下基于用户偏好的协同过滤算法

协同过滤(collaborative filtering,CF)是推荐系统中最常用和最成功的推荐技术之一.现实中的数据往往比较稀疏,用户之间缺少共同评定项目,使一些传统的相似性度量无法进行计算;此外,传统的协同过滤算法忽视了用户偏好问题,这样会造成推荐精度的下降.针对这些问题,从用户全局项目和地方评级信息分析影响用户兴趣偏好的因素,通过计算用户评级信息在全局的概率分布和使用海明贴近度计算用户的兴趣偏好度,利用Jeffries-Matusita距离得出关于用户偏好的相似度算法,将相似度算法与加权的Jaccard相似度算法有效结合,提出了一种在稀疏数据下基于用户偏好的协同过滤算法模型.实验结果表明,提出的模型性能优于传统协同过滤算法,并且在更为稀疏的数据集上也有很高的准确率.     

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.     

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.     

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。     

基于用户行为的公共图书馆移动信息服务设计

当前多数公共图书馆的移动信息服务水平不高。文章综合全国范围移动用户调查报告,分析了移动用户的媒介选择与信息获取行为倾向,以及公共图书馆移动信息服务对应的人群分布特征;提出了公共图书馆移动信息服务应嵌入到大众的日常生活情境,尊重、适应和引导其信息获取行为;给出了信息查询、资源呈现和服务协作等的服务设计策略。     

基于Web内容挖掘的论坛发贴分类推荐技术

随着Internet基础结构的不断扩大和其所含信息的持续增长,Internet用户感觉越来越容易在WWW服务中"资源迷向".目前提高用户使用效率的方法有页面预取技术、站点动态重构技术和Web个性化推荐技术等.因为网站的页面内容才是用户真正感兴趣的,本文应用了一种基于Web内容挖掘的文本分类技术来实现论坛中贴子的分类推荐...     

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.