基于NKL和K-means聚类的协同过滤推荐算法

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.     

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。     

基于聚类的优化协作过滤技术

基于内存的协作过滤算法主要利用用户对某站点项目的评分,计算2个用户之间的相似性,但该方法可扩展性差.基于模型的协作过滤算法通过训练数据预先计算出预测模型,弥补了上述方法的不足,但该模型没有考虑到个体的差异而限制了推荐的性能.在总结现有2种算法特点的基础上,提出一种新颖的协作过滤框架,它先从训练集中产生聚类,并以此为基础进行邻居预选择,再在预选择的邻居集合上使用基于内存的协作过滤算法.实验结果表明,该方法不仅提高了计算的效率,而且也提高了推荐的质量.     

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.     

个性化推荐系统中协同过滤算法研究

个性化推荐系统是解决互联网信息超栽的主要途径之一,协同过滤推荐是目前应用最广泛和最成功的个性化推荐系统。本文介绍了协同过滤推荐算法的基本思想、技术分类和最新研究进展,分析目前出现的代表性算法,总结协同过滤推荐算法中的关键问题和相关解决方案,最后总结了推荐系统的性能评测方法和未来的研究热点。     

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。     

基于影响集与修正权重的协作过滤推荐方法

协作过滤推荐算法是构造推荐系统最成功的推荐技术之一。提出了一种基于影响集与修正权重的协作过滤方法:该方法选择被用户共同评分的项目集计算项目间相似性,过滤其相似度超过预定阈值的项目集作为影响集,然后设置项目共同出现的频次参数进行权重调整;并结合影响集与权重调整作出评分预测。实验结果说明了该方法的可行性与有效性。     

协同过滤技术在高校选课推荐系统中的应用

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.     

基于协同过滤的在线教学视频推荐方法

在目前的在线教学系统中,用户对教学视频的选择具有一定的盲目性,根据这一特点,提出了一种基于协同过滤的在线教学视频推荐方法,可以将用户可能感兴趣的教学视频＂推＂给用户;首先将用户的观看视频纪录整理并保存至数据库中,依据各用户历史播放纪录以及用户的基本信息的兴趣差异来查询邻居用户,然后利用这些邻居用户的视频观看记录基于协同过滤的方法进行教学视频的推荐;改进了传统协同过滤推荐方法中普遍存在的稀疏性（Sparse）和冷启始（Cold Start）等问题,因此能使推荐更为精确;另外,通过用户是否观看所推荐的视频,可以对系统做出隐性评价以修正系统的参数,以提高推荐的准确性。     

基于混合协同过滤的个性化推荐方法研究

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.     

推荐系统中协同过滤技术的研究

目前推荐系统中应用最为成熟的技术为协同过滤推荐技术,但是随着用户和资源数量的日益增多,协同过滤推荐技术的问题愈发明显。数据稀疏性是实尚未解决的问题,本文通过在计算相似性时考虑到项目的重复因素,提出了一种优化后的协作推荐算法。最后通过实验证明了优化后算法的有效性。     

基于邻近项目的Slope One协同过滤算法

协同过滤是个性化推荐系统中的常用技术,数据稀疏性是影响协同过滤算法预测准确度的主要因素。提出了改进的Slope One算法,在该算法中,首先根据用户历史评分计算项目间相似性,然后依据项目相似性选取当前活跃用户评价过的k个相似项目记为邻近项目集合,并计算目标项目与其邻近项目的评分偏差,最后以项目间相似性为权重,计算当前活跃用户对目标项目的评分预测值。该算法使用邻近项目进行计算,降低数据的稀疏性,同时减少了计算量。使用标准MovieLens数据集对该算法的预测结果进行验证,结果表明：相对于原算法,该算法提高了预测的准确性,与其他协同过滤算法相比,推荐准确度也有明显的提高。     

个性化推荐算法研究

随着全球信息总量的爆炸式增长,信息超载问题无法避免且日趋严重化．个性化推荐系统是当前解决信息过载问题的有效技术．该文首先阐述了推荐系统概念定义及其三大组成模块,其次深入分析了个性化推荐算法,详细讨论了当前主流的四大类推荐算法:基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法、基于知识的推荐算法和混合的推荐算法,从多角度对各算法的优缺点进行对比,然后阐述了常用评价方法、评测指标及对测试标准进行分类,并且介绍了常用数据集,最后展望个性化推荐未来研究热点．     

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.     

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.     

移动农业信息推荐系统设计

设计了一个农业信息移动服务系统,该系统包括三个模块:农业信息展示模块、推荐系统模块和后台管理端模块,分别能够实现对农业信息的展示,农作物种子信息的推荐以及对整个系统信息的管理与维护。系统的移动端基于iOS系统采用Object-C语言进行开发;后台接口采用MVC架构模式,通过Java语言结合SpringMVC、Mybatis架构封装;推荐系统采用较前沿的协同过滤和Spark MLlib推荐系统技术,并且实现了推荐算法的参数调优。     

基于蚁群模糊聚类的协同过滤推荐算法

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...