社会化标签语义相似度的协同过滤算法

为解决传统的协同过滤算法不能准确理解用户的喜好,影响推荐准确率和推荐效果,提出基于社会化标签语义相似度的协同过滤算法.算法以标签语义相似度为基础,将项目资源和相关标签的语义信息纳入,显著提高了推荐系统的预测性能.研究结果表明:与以具体评分数据为基础的算法相比,该算法较好地解决了词相似度和句子相似度计算问题,推荐准确度和性能较以往的协同过滤算法有明显提高,改善了推荐效果.     

融合语义相似度的协同过滤推荐算法

针对协同过滤推荐算法没有考虑推荐对象间语义关系的问题,提出一种融合推荐对象语义相似度的改进型协同过滤推荐算法.首先利用知识图谱表示学习算法将推荐对象的语义信息嵌入到一个低维语义空间;然后计算推荐对象之间的语义相似度,把该语义相似度融合到协同过滤推荐算法的相似度计算中,弥补协同过滤推荐算法没有考虑推荐对象自身语义知识的缺陷.实验结果表明,该改进型算法相比传统协同过滤推荐算法,具有更高的准确率、召回率和覆盖率.     

学习资源精准推荐模型及应用研究

根据属性特征推荐资源,由于存在冷启动和稀疏性问题,限制了在线学习资源推荐的性能.基于知识表示和协同过滤,将学习者的学习水平和学习风格等特征融入推荐过程,进行协同过滤个性化推荐,提出了一种学习资源精准推荐模型,构建了学习者和学习资源知识表示模型;通过实验表明知识表示-协同过滤相结合的推荐算法在个性化推荐和推荐准确度方面优于传统的CF算法.     

基于项目语义的协同过滤算法

本文针对传统协同过滤算法存在的推荐精度低问题,提出了基于项目语义的协同过滤推荐算法。在项目相似性的计算过程中,融合了项目语义和历史评分数据两方面的信息,解决了传统算法中的数据稀疏性问题。在MovieLens数据集上的实验表明,该算法能够提高系统的推荐精度。     

基于协同过滤算法的团购个性化推荐系统

为解决团购网站无法针对用户进行个性化推荐,结合传统的基于项目和基于用户的协同过滤算法,提出组合的协同过滤算法模型,同时采用商品推荐和好友推荐的双重推荐模式,满足团购个性化推荐的需要.通过离线测试的方法对推荐系统的性能进行仿真实验.结果表明:改进后的算法在推荐效果上是有效的,对协同过滤算法起到了改进作用.     

基于K-means的语义协同过滤推荐算法

传统的基于图书和读者的协同过滤方法缺乏语义知识,易混杂不符合读者喜好的噪音数据,从而影响聚类效果和推荐的准确度.针对该问题,提出一种基于K-means的语义协同过滤推荐算法.为了反映读者对图书的偏爱程度,首先定义读者-图书关联矩阵,然后通过K-means聚类算法寻找相邻集合,在聚类过程中兼顾关联矩阵和语义知识,分别计算读者和图书的相似度,最后通过相似程度排序向用户推荐图书.结果表明,该算法在保证计算效率的情况下能显著提高推荐的准确度.     

混合用户和项目协同过滤的电子商务个性化推荐算法

针对传统的协同过滤算法在电子商务系统中存在数据稀疏性和扩展性方面的问题,提出了一种混合用户和项目协同过滤的电子商务个性化推荐算法。该算法采用聚类技术,将基于用户协同过滤和基于项目的协同过滤结合起来进行双重聚类,结合基于用户协同过滤和基于项目协同过滤两方面的优点,从而获得更好的性能。实验表明,通过与其他推荐算法的比较,文中算法具有较高的推荐质量,更好的准确率和召回率。     

基于社交网络和协同过滤的微博好友推荐算法

微博作为近年来用户数量较多的社交应用,其用户的信息压力也相对较大,推荐技术对于微博用户的体验和推广有很明显的帮助.本文将针对微博平台的好友推荐进行研究,分别采用基于社交网络分析和基于协同过滤技术的推荐算法.经过两种算法的实验对比得出结论:基于协同过滤的好友推荐算法具有较好的性能,在推荐好友数量较多的情况下依然具有较高的综合评价指标,提高了好友推荐的质量.     

基于用户等级的协同过滤推荐算法

提出一种基于用户等级的协同过滤推荐算法, 解决了传统协同过滤推荐算法的扩展性问题. 该算法首先定义用户等级函数, 依据用户所评价的项目数确定用户等级; 并通过仅在用户等级的邻域内查找近邻的方法, 提高协同过滤推荐的效率. 实验结果表明, 该算法与传统协同过滤推荐算法相比, 在不影响推荐质量的前提下, 极大地提高了推荐效率.     

融合改进的内容与协同过滤的博客推荐方法

在中文博客系统中,受限于用户特征信息的稀少,使用协同过滤算法的准确率往往不高,而基于内容推荐算法,又会影响推荐结果的多样性.因此,文章提出了一种融合改进的内容推荐与协同过滤相结合的推荐方法.首先,采用协同过滤算法发现用户的潜在兴趣并通过谱聚类改进协同过滤的相似度计算,提高处理效率;其次,基于改进的内容的推荐算法构建用户的既有兴趣模型,计算潜在推荐内容与既有兴趣模型的匹配度;最后,通过逻辑回归算法融合协同过滤与内容推荐的结果.实验结果显示,文章所提出的推荐方法相对于单一的协同过滤和内容推荐可以显著提高推荐的结果的准确率和召回率,具备良好的推荐效果.     

改进的基于相关相似性的协同过滤推荐算法

分析了传统CF算法和基于项目评分的CF算法中存在的问题,对其相似性计算和推荐集选取方法进行了改进,并提出了一种优化的CF算法。实验结果表明,该算法同传统CF算法相比能显著提高推荐精度,同基于项目评分的CF算法相比能够有效减少计算复杂度。     

基于抽取规则和本体映射的语义搜索算法

针对目前语义搜索过程中存在效率低、 用户推荐误差大等问题, 提出一种基于抽取规则和本体映射的语义搜索算法. 首先根据用户语义搜索要求抽取语义中的元素和属性, 解决数据利用率低的缺陷; 然后建立语义模型, 构建本体之间的元素及属性之间的映射, 消除用户需求和计算机之间的语义偏差; 最后将语义搜索算法应用于用户个性化推荐系统. 实验结果表明, 该语义搜索算法有效提高了搜索效率, 降低了用户个性化推荐误差.     

基于共同属性和标签共现的标签消歧算法

为了提高基于标签的个性化推荐技术的准确率,提出了一种基于共同属性和标签共现的标签消歧模型,对已有的基于聚类的标签消歧算法进行改进,针对不同的标签语义问题分别采用不同的方法,缓解了原算法不能识别不同语义的问题。对于多义词语义问题,使用同义词模型进行消歧;对于近义词、同义词语义问题,使用近、同义词模型进行消歧,并将该模型应用于个性化推荐算法。利用公共数据集MovieLens Latest Datasets进行了个性化推荐实验。实验表明,当用户推荐项目数量递增时,推荐算法的准确率和召回率都有提高,能有效消除标签中存在的歧义。     

基于情感语义的个性化推荐研究

把情感语义引入了推荐系统,设计了基于情感语义的推荐系统模型.通过发现商品潜在的情感因素并对顾客情绪进行识别,提出了由情感匹配程度计算情感支持度的方法,给出了情感与关联规则挖掘结合的个性化推荐算法.实验验证了研究的可行性和有效性.     

基于二分网络社团划分的推荐算法

传统的基于用户的协同过滤(User-based CF)推荐算法的推荐效率随着数据的不断增加而降低.本文在User-based CF算法中引入二分网络社团发现理论,提出一种基于二分网络社团划分的推荐算法(RACD).首先通过用户与项目之间的关系建立用户-项目二分网络,然后通过RACD对该网络进行社团划分,得到用户的社团信息,最后通过同一社团中的其他用户对目标用户进行项目的推荐.在经典网络数据集上的实验结果表明,RACD能够有效提高推荐系统实时推荐效率.     

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.     

改进的个性化推荐算法

协同过滤技术是个性化推荐系统中最早也是最为成功的技术之一。但是随着电子商务系统用户数目和商品数目的日益增加，整个项目空间上用户评分数据极端稀疏，传统的CF（协同过滤）方法均存在各自的不足。本文分析了传统cF算法中存在的问题，对其相似性计算方法进行了改进，提出了一种优化的cF算法。实验结果表明，该算法同传统CF算法相比能显著提高推荐精度。     

A collaborative filtering recommendation algorithm based on item and cloud model

Recommender system is an important content in the research of E-commerce technology. Collaborative filtering recom-mendation algorithm has already been used successfully at recom-mender system. However,with the development of E-commerce,the difficulties of the extreme sparsity of user rating data have become more and more severe. Based on the traditional similarity measuring methods,we introduce the cloud model and combine it with the item-based collaborative filtering recommendation algorithms. The new collaborative filtering recommendation algorithm based on item and cloud model (IC-Based CF) computes the similarity de-gree between items by comparing the statistical characteristic of items. The experimental results show that this method can improve the performance of the present item-based collaborative filtering algorithm with extreme sparsity of data.