首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
王景波  郑丽英 《科技信息》2010,(33):I0074-I0075
协同过滤算法是至今最成功的个性化推荐技术之一,被应用到很多领域中。但传统协同过滤算法不能及时反映用户的兴趣变化以及类似特征用户对用户相似度的精度具有影响等因素,针对这个问题,提出了一种混合推荐技术。实验表明,推荐系统的推荐质量得到显著提高。  相似文献   

2.
针对传统协同过滤推荐算法(CF)存在用户-项目矩阵稀疏以及推荐准确率较低等问题,提出了一种基于NKL和K-means聚类的协同过滤推荐算法(NKL-KM).首先,NKL-KM算法定义了一种新的相似性度量方法,该方法在进行相似性度量时考虑了各项目评分的分布以及评分值差异.其次,NKL-KM算法将K-means算法与CF算法结合,提高了推荐算法精度.最后,在MovieLens和Netflix数据集上进行算法对比实验,实验结果表明NKL-KM算法有较高的推荐精度.  相似文献   

3.
针对传统协同过滤算法存在的数据稀疏性和推荐范围问题,提出一种混合协同过滤推荐方法.该方法将两种传统算法结合,并综合考虑了项目标签属性等信息.首先利用基于项目的协同过滤算法生成预测评分,并替换原始用户-项目评分矩阵中的零值.其次利用基于用户的协同过滤算法计算填充后矩阵的用户相似度,以及预测评分并产生最终推荐.最后基于MovieLens数据集实验证明,该方法能够有效提高推荐精度,扩大推荐范围.  相似文献   

4.
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.  相似文献   

5.
针对用户情境信息,提出一种融合分类与协同过滤的情境感知音乐推荐算法. 首先,通过计算用户情境信息的相似度,由协同过滤算法得到初始音乐推荐列表;然后通过机器学习算法训练分类模型,得出用户在特定情境下的音乐类型偏好;最后将协同过滤得到的推荐列表与分类模型得到的音乐类型偏好进行融合,为特定情境的用户提供个性化音乐推荐. 该算法不仅有效地降低了推荐过程的复杂度,还使传统的协同过滤推荐算法具备了情境感知的能力. 实验结果表明,该方法可以有效地提高个性化音乐推荐系统的性能.  相似文献   

6.
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.  相似文献   

7.
使用基于类别的用户点击率的统计方法,对传统的协同过滤推荐算法进行改进.该方法根据用户的点击率和项目特点,将概念分层细化,从而改进用户-项目矩阵中存在的稀疏问题.该方法不但能形成准确推荐,而且可以预测该类用户的未来推荐模式.采用Minnesota大学的MovieLens数据集进行实验,实验结果表明,改进的推荐算法与传统的协同过滤推荐算法相比,在用户较集中的区域,其推荐精度明显较高,更重要的是当用户数据增多时,改进的算法有较强的稳定性.  相似文献   

8.
读者想要迅速从海量图书资源中找到需要的图书是其面临的难题,个性化图书推荐服务为解决这一难题提供了有效手段.针对传统用户协同过滤算法存在的问题,依据用户协同过滤推荐算法基本原理,以基本数学模型为基础,从解决数据稀疏性、用户兴趣随着时间迁移而衰减、用户特性影响用户兴趣等方面进行了改进,并设计了算法实现流程,为应用系统开发提供解决方案.研究结果表明,通过对用户协同过滤个性化图书推荐算法的改进,有效提高了图书资源检索和推荐的智能水平,满足了用户的个性化需求,解决了软件开发关键性技术问题.  相似文献   

9.
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.  相似文献   

10.
在传统协同过滤推荐技术的基础上,采用基于项目-用户加权的协同过滤算法来实现高校课程推荐.在Top-N方式下,通过绝对偏差和根均方差验证了项目-用户加权算法的推荐精度更高.  相似文献   

11.
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。  相似文献   

12.
基于语义相似性的资源协同过滤技术研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
为解决协同过滤推荐系统中所存在的可扩展性、稀疏性等问题带来的推荐性能下降,提出新的基于资源语义知识协同过滤算法,算法综合考虑了资源语义和用户评价的影响,改善基于资源协同过滤算法性能.实验表明,基于资源语义的协同过滤算法相对于传统协同过滤算法可提高推荐性能.  相似文献   

13.
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.  相似文献   

14.
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.  相似文献   

15.
为解决传统协同过滤算法在产生推荐时实时性较差性问题,提出了一种基于蚁群模糊聚类的协同过滤推荐算法.该算法将分两个步骤产生推荐.离线时,应用蚁群模糊聚类技术,对基本用户进行聚类;在线时,利用已有的用户蚁群聚类寻找目标用户的最近邻居,并产生推荐.实验表明,基于蚁群模糊聚类的协同过滤推荐算法能提高推荐产生的速度,即实时性得到...  相似文献   

16.
协同过滤算法为推荐系统提供了一种方法,但传统的协同过滤方法推荐精度低.提出一种考虑用户评分相似性的协同过滤算法,通过在皮尔逊相关系数中加入项目数量相似度和用户评分相似度两个因素来计算用户间的相似度,以产生更合理的邻居用户,提高推荐精度,完成对用户的推荐,同时邻居用户的选取采用动态阈值设定方法.实验结果表明,所提出的算法相比传统方法选择出的邻居更为精确,推荐质量更高.  相似文献   

17.
二阶有向相似性对协同过滤算法的影响   总被引:2,自引:2,他引:0       下载免费PDF全文
考虑用户的二阶相似性信息,提出了一种改进的协同过滤个性化推荐算法.实证统计发现,经典的基于产品映射的用户相似性定义中包含很多流行产品的信息,因此,无法准确度量用户的兴趣关联,通过引入有向的二阶相似性,算法可以有效降低大众主流喜好对目标用户相似性定义的影响.Movielens数据集上的实验结果显示,算法的准确度可以达到0.080 8,相对于经典的协同过滤算法,其准确性提高了22.08%,且当推荐列表长度L=50时,推荐列表的多样性可以达到0.775,较经典的协同过滤算法提高了10.87%.研究表明,二阶有向相似性信息对个性化推荐算法有很大影响.  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号