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.     

基于网页关键词的个性化Web推荐算法

个性化Web推荐系统是利用用户的浏览行为定制符合用户结构和内容的过程。在综合应用协作过滤和内容过滤方法的基础上,通过对网站网页关键词的评估,提出了一种新的个性化Web推荐算法,研究了基于网页关键词的个性化模型,网站页面中关键词的权重计算,基于协作过滤的新用户推荐,基于内容过滤的再次推荐方法,以及基于用户群的用户兴趣调整方法。实验证明,本算法能够以较高的效率对用户进行网页推荐。     

基于信任社区的个性化推荐策略研究

针对传统的协同过滤算法推荐准确率较低的问题,提出一种基于信任社区的个性化推荐策略.首先利用社区发现算法,从用户网络中挖掘出具备类似兴趣喜好的信任社区,然后实施基于社区的个性化推荐.为及时发现用户的兴趣迁移及恶意攻击节点,引入一种信任度的反馈评价机制,将交易后的评价数据与预期值进行比较,以实现信任度的自适应更新.实验数据显示,该算法使得系统推荐准确率得到有效提高,从而提高了用户对系统的信任度.     

基于用户兴趣和项目周期的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法以没有限定推荐对象类型、无需用户反馈信息等优势在众多个性化推荐算法中脱颖而出。但是现有算法缺乏对用户之间的差异和用户自身的兴趣考虑,对用户和项目之间的潜在关联考虑不充分,这些问题均会影响推荐精度。该文提出一种基于用户兴趣和项目周期的协同过滤推荐算法,该算法在计算相似度时引入用户兴趣权重UI、项目时间等因素,并采用融合因子将改进后所得用户和项目信息进行综合,获得推荐列表。对比实验得出:该算法在推荐精确度上提高了11.034%,研究结果表明:该算法可有效提高推荐精确度。     

基于结果聚类分析的个性化推荐模型

提出一种基于结果聚类分析的个性化推荐模型。首先根据用户的访问行为建立用户兴趣模型,再利用多种信息的融合算法对搜索结果重新排序,最后对结果进行聚类分析,调整不同类别文档的权重后进行推荐。教学科研信息推送实验结果表明,基于结果聚类分析的个性化推荐模型能提高推荐效果。     

基于重叠社区发现的社会网络推荐算法研究

协同过滤算法已成为用来为用户提供个性化服务以处理海量信息最常用的方法之一.本文提出一种基于重叠社区发现的社会网络推荐算法,该算法同时考虑了群组用户的兴趣以及他们复杂的内部关系,通过将重叠社区发现算法和基于模型的社会推荐算法进行创新融合,以实现重叠社区的发现、建立,和基于社区的智能推荐.基于开放数据集,本文设计了一系列相关实验以验证算法的有效性和准确性.实验结果表明本文提出的算法可以实现高效且准确的社会网络推荐.     

基于六度分割理论的社交好友推荐算法研究

为了更好地拓宽用户社交圈并且通过新朋友获取更多的信息资源,好友推荐成为社交网络最为青睐的对象。该文在分析现有朋友推荐算法的基础上,提出基于六度分割理论的社交好友推荐算法。首先,该方法以好友分级思想为基础,根据用户的历史行为对用户进行评级,将评级相似的用户合并为一个群组,以减少进行大规模好友推荐时的时间代价;其次,考虑用户之间的共同关注关系,以及用户与好友交流的时间差额,计算用户与好友之间的相似程度。采用新浪微博数据集验证算法的性能,最终实验证明:该算法准确性和召回率都得到了提升。     

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.     

基于语义行为和社交关联的好友推荐模型

现今社交媒体是建立社交联系的重要媒介,好友推荐对于扩展人们的关系网络起到至关重要的作用,准确的用户特征提取和分析是社交网络中好友推荐的关键.传统的好友推荐方法一般都是根据部分用户属性信息或行为信息进行推荐,所以对用户特征的描述不完整,推荐的效率和准确率远非预期.提出基于用户语义行为和社交关联的推荐模型应用于社交媒体平台上的好友推荐.为了获得准确的预测,使用LDA(Latent Dirichlet Allocation)对语义信息进行主题建模,得到基于主题的用户语义行为特征表达;使用DeepWalk算法对用户社交关联网络图进行特征提取,得到准确的社交关联特征表达;使用反向传播神经网络来预测用户潜在的社交关联,为用户精准推荐好友.该模型实现了利用用户语义行为和社交关联预测用户潜在的社交关联,可以根据潜在社交关联进行精准的好友推荐.     

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.