基于少量示例的个性化Web信息自动获取系统

基于关键词的搜索引擎满足了人们一定的需要,但由于其通用的性质,并不能满足用户的个性化需求,为此,设计并实现了一个基于示例的个性化Web信息自动获取系统.该系统采用了一种新的基于少量Web示例网页和语料库词频统计的特征抽取算法和过滤阈值设定方法.实验结果表明,较基于关键词的搜索引擎而言,该系统能充分考虑用户的兴趣偏好(示例),长期、主动地向用户提供更加准确的Web信息获取服务.     

基于协作过滤的Web日志数据预处理研究

协作过滤是当今应用较为成功的个性化服务技术，Web日志可以为个性化服务技术提供重要的数据源，只要对日志数据进行高效预处理，就能提高协作过滤算法有效性和个性化服务质量。结合实际日志数据的处理，给出了基于协作过滤的Web日志数据预处理过程结构图和一种可行的数据预处理方法，该方法不仅可以提供更加干净、规则的数据源，而且在用户兴趣度量方面，弥补了以往诸多兴趣度量方法的不足，为协作过滤算法提供了更加准确的数据支持。     

基于协作过滤的Web日志数据预处理研究

协作过滤是当今应用较为成功的个性化服务技术,Web日志可以为个性化服务技术提供重要的数据源，只要对日志数据进行高效预处理，就能提高协作过滤算法有效性和个性化服务质量。结合实际日志数据的处理，给出了基于协作过滤的Web日志数据预处理过程结构图和一种可行的数据预处理方法，该方法不仅可以提供更加干净、规则的数据源，而且在用户兴趣度量方面，弥补了以往诸多兴趣度量方法的不足，为协作过滤算法提供了更加准确的数据支持。     

基于兴趣度的聚类协同过滤推荐系统的设计

协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中.随着用户数目和网页数目的日益增加,整个用户矩阵数据极端稀疏并且实时性效果不理想.传统的推荐方法解决不了这些问题.本文结合兴趣度和聚类技术对客户的个人兴趣进行评价,提出了基于兴趣度的聚类协同过滤推荐系统,实验表明,该算法能够有效避免传统方法带来的弊端,提高系统的推荐质量.     

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.     

基于矩阵聚类的协作过滤算法

通过分析现有的协作过滤技术,提出了基于矩阵聚类的协作过滤算法,把矩阵聚类算法和协作过滤相结合,自动划分原始用户———资源评分矩阵,依据划分后的子数据矩阵生成推荐结果.实验结果表明,提出的基于矩阵聚类的协作过滤算法优于传统协作过滤算法,减少了近邻搜索范围,提高了算法的推荐精度.     

一种基于多属性评分的协同过滤算法

协同过滤算法是个性化推荐领域中使用最为广泛的算法,传统协同过滤算法是基于全部属性评分对项目进行推荐,而用户在项目选择或对项目满意度评价时主要关注项目的关键属性,因此传统协同过滤算法的推荐准确度和个性化服务水平不高.针对此问题,提出了一种基于多属性评分的协同过滤算法,文中算法通过获取用户对项目多个属性的评分,以准确描述用户的个性化偏好,再通过信息熵来对用户的历史属性评分变化幅度进行计算,同时对用户的属性评分相似性计算,从而对项目进行综合推荐.最后,经实验分析验证了所提算法切实可行.用户的历史属性评分反映了用户之前的评分习惯和对项目属性的个性化偏好,基于多属性评分的协同过滤推荐不仅能够提高推荐准确度,而且在一定程度上解决了数据稀疏问题.     

基于数据挖掘技术的网页个性化推荐系统分析

介绍了＂网络迷航＂现象及WEB数据挖掘技术,讨论了网站用户浏览行为及获得用户浏览行为模式的方法,构建了模拟网页个性化推荐系统,使网站的页面设计更具个性化,节省搜索网页的时间.     

基于加权二部图的个性化方案推荐

针对传统协同过滤算法难以解决数据稀疏性、冷启动及用户兴趣各异的问题,提出了基于加权二部图的个性化推荐方法,解决个性化设计方案推荐问题。采用加权二部图,基于用户特征和方案特征的评分,对用户和方案分类,减轻数据稀疏性,形成用户-方案规则库;采用加权网络的协同过滤算法,计算新用户特征与用户-方案规则库中用户特征的改进相似度,通过Top-N方法筛选高相似的方案集进行推荐,解决冷启动和用户兴趣各异的问题。最后与传统协同过滤算法、加权二部图个性化推荐进行比较,证明该方法的有效性和实用性。     

基于项目内容和评分的时间加权协作过滤算法

文中围绕传统的协作过滤推荐算法存在的局限性展开研究,提出了一种基于内容和评分的时间加权协作过滤算法.首先,计算用户已评分项目的时间权重,在此基础上,分别计算项目间基于内容和基于评分的时间加权相似度的值;然后,将二者相结合,计算用户间的相似度,形成兴趣更加接近的邻居集,进而进行高质量的推荐.实验结果表明,该算法不仅提高了推荐精度,降低了数据的稀疏性,而且算法的扩展性也得到了有效改善.     

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web数据挖掘的协同过滤推荐算法

随着电子商务的发展状大,缺乏个性化服务成为制约电子商务发展的关键问题。基于web数据挖掘的电子商务推荐系统可以满足电子商务未来发展趋势的需要。本文以一组数据为实例阐述了基于web数据挖掘的协同过滤推荐算法是如何进行数据表示、近邻查询以及推荐产生这三个阶段的有效实施的。     

Personalized Service System Based on Hybrid Filtering for Digital Library

Personalized service systems are an effective way to help users obtain recommendations for unseen items, within the enormous volume of information available based on their preferences. The most commonly used personalized service system methods are collaborative filtering, content-based filtering, and hybrid filtering. Unfortunately, each method has its drawbacks. This paper proposes a new method which unified partition-based collaborative filtering and meta-information filtering. In partition-based collaborative filtering the user-item rating matrix can be partitioned into low-dimensional dense matrices using a matrix clustering algorithm. Recommendations are generated based on these low-dimensional matrices. Additionally, the very low ratings problem can be solved using meta-information filtering. The unified method is applied to a digital resource management system. The experimental results show the high efficiency and good performance of the new approach.     

一种基于用户偏好序列的协同过滤推荐

协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中,但随着系统规模的扩大,它不能真实地反映用户的兴趣偏好.针对此缺点,提出了一种新的协同过滤推荐算法,该算法根据用户偏好序列的相似性来搜索目标用户的最近邻居和产生推荐,从而有效地解决了传统协同过滤推荐中过分依赖不能真实反映用户兴趣偏好的用户等级评价的问题,改进了传统协同过滤算法中计算邻居用户的方法.实验结果表明,该算法在个性化推荐系统应用中取得了较好的推荐效果和推荐质量.     

基于协同过滤的可信Web服务推荐

提出一种基于开放网络环境和用户协同过滤的可信Web服务推荐方法TWSRCF(trustworthywebservicerecommendationbasedoncollaborativefiltering).首先根据用户的查询请求得到一组功能相同或相似的候选Web服务集合,然后基于用户的历史共同评价得到目标用户的偏好相似用户集合,并求得候选Web服务集合中每个服务的可推荐用户集合,并根据可推荐用户的相似度、评价值和可信度计算各候选服务的推荐度,按照推荐度对各候选服务进行排序并向目标用户推荐.实验结果表明,随着用户评价数量的增加,该方法所获得的服务推荐效果也逐渐明显.     

基于用户评论的协同过滤推荐算法

提出融合用户评论的协同过滤推荐算法,通过挖掘电商网站的用户评论信息,获取用户评论中的产品特征和意见,通过计算每个特征意见对的极性,得到特征矩阵,结合用户意见质量形成的用户评分矩阵,求出用户评分的相似度.最后结合特征矩阵和用户评分相似度得出目标用户的综合相似度,并由预测评分得出产品推荐表,对用户进行产品推荐.实验结果表明,提出的算法与常用的推荐算法相比,改善了推荐的质量,同时推荐精度得到提高.     

一种基于URL路径的页面用户聚类方法

结合Web用户浏览行为的特点,提出了一种基于路径的Web页面相似度聚类算法,使用用户的浏览行为描述和用户对页面的访问次数建立Web站点的访问矩阵,并在此基础上对站点进行URL用户聚类。最后,使用标准数据集进行了试验,证明基于此种相似度计算方法的URL聚类算法对Web用户聚类是有效的。