关联规则评分预测的协同过滤推荐算法

协同过滤算法是目前应用于电子商务个性化推荐系统中的一种最成功的推荐算法。为缓解因数据稀疏性问题导致的算法推荐质量下降,将关联规则分析引入协同过滤算法中,预测部分未评分项目的评分值,再运用传统的基于用户的协同过滤算法实施推荐。实验结果表明:与传统的协同过滤算法相比,采用关联规则预测评分可以一定程度提高算法推荐质量。     

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.     

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.     

混合推荐技术在Web挖掘中的研究

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。     

协同过滤技术在个性化推荐中的运用

协同过滤技术是目前运用最广泛的个性化推荐技术之一,但随着系统规模的不断扩大,用户评分数据极端稀疏等问题使其推荐质量严重下降.因此,文章提出将维数简化和聚类的方法运用到协同过滤技术中,从而较好地解决协同过滤推荐技术中存在的稀疏性、扩展性等问题,快速准确地产生个性化推荐结果.     

基于用户相似度的协同过滤算法改进

协同过滤技术作为目前最常见的个性化推荐技术之一,被广泛认可和应用.作为基于内容的算法执行方式,协同过滤在准确性上具有相当的优势.该算法的核心问题是相似度的计算.本论文介绍了传统协同过滤算法,并对原有的相似度公式进行了优化,使得相似度计算更具有准确性.实验表明,文中提出的优化方法在推荐精度上有显著提高,降低了平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE).     

融合分类与协同过滤的情境感知音乐推荐算法

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.     

用户协同过滤个性化图书推荐算法的改进与实现

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.     

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.     

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RFM模型和协同过滤技术的酒店房型推荐算法

为了提升酒店房型个性化推荐效果,将RFM模型与协同过滤技术相结合,设计了一种酒店房型推荐算法,并通过实验验证了该算法的准确性和有效性优于传统的协同过滤推荐算法.     

跨领域推荐技术综述

随着信息技术和互联网的飞速发展,信息过载的问题日趋严重.个性化推荐系统是解决这一问题的热门技术.推荐系统的核心在于推荐算法,在过去的十年里,基于单领域的协同过滤推荐算法应用最为广泛.但用户和项目数量的急剧增长使得传统的协同过滤推荐算法面临冷启动和数据稀疏问题的挑战.跨领域推荐旨在整合来自不同领域的用户偏好特征,针对每个用户自身特点进行智能化感知,精准满足用户个性化需求,从而提高目标领域推荐结果的准确性和多样性,现已成为推荐系统研究领域中的热门话题.本文首先对跨领域推荐技术进行系统地研究和分析,概述跨领域推荐算法的相关概念、技术难点;其次对现有的跨领域推荐技术进行分类,总结出各自的优点及不足;最后对跨领域推荐算法的性能分析方法进行详尽的介绍.     

基于协同过滤的电力信息运维知识个性化推荐模型

提出了基于协同过滤的电力信息运维知识个性化推荐模型.首先给出了电力信息运维知识个性化推荐模型的建立流程;其次引入隐式评分机制,将运维人员的学习行为转换为对电力信息运维知识的隐式评分;再次对传统协同过滤算法的不足进行改进;最后基于改进协同过滤算法构建个性化推荐模型,对电力信息运维知识进行推荐.实验结果表明,该个性化推荐模型能够有效提高推荐效果,具有实际意义.     

基于Hadoop的学生推荐选课系统的设计与实现

随着各种在线选课系统的广泛使用,教学管理部门对学生选课的管理变得越来越方便高效;但是,大多数选课系统在学生选课时不能准确地为学生提供个性化的推荐课程,针对目前在线选课系统中存在的个性化推荐缺失的问题,该研究采用易于扩展的开放式推荐流程和架构,基于Hadoop平台展开探讨,通过对Hadoop运行机制的研究,结合对推荐系统和推荐算法的分析,设计并实现了学生推荐选课系统。系统基于协同过滤算法,通过对学生信息、课程信息和选课信息的数据分析与挖掘,最终为用户计算出最可能需要的推荐课程。     

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。     

基于模糊聚类的并行推荐算法

为提高传统协同过滤算法在个性化推荐系统中的大数据处理能力,研究了一种基于模糊聚类的并行推荐算法。在Hadoop平台下首先通过PCA降维和FCM聚类对用户物品评分矩阵进行预处理,采用皮尔逊相关系数计算用户间的相似度,通过得到的聚类簇集合构建最近邻集合,生成基本预测评分。最后实现算法的并行化处理并得到推荐结果。实验结果表明,与基于PCA降维的协同过滤和单机式传统协同过滤算法相比,该算法提高了推荐的准确性和实时性。     

基于混合机器学习优化的协同过滤算法

协同过滤算法是一个在各领域广泛使用的启发式推荐算法,但传统协同过滤算法存在冷启动、数据稀疏性、用户分类精度低等问题.以协同过滤算法中重要的分类模型为切入点,对协同过滤算法进行改进.在选取分类算法方面,使用支持向量机算法与K最近邻算法进行模型融合,得到一个适用于协同过滤模型的分类算法,用其代替传统协同过滤算法中的分类算法.实验结果表明,改进的个性化推荐算法模型能较好解决传统协同过滤算法存在的问题,在对用户喜好的推荐精度上有明显优化作用.     

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．     

结合情景和协同过滤的移动推荐算法

针对移动个性化推荐问题,通过将用户的情景信息引入到协同过滤推荐过程,提出一种结合情景和协同过滤的移动推荐算法。该算法首先通过情景相似度的计算来获得用户当前情景的近似情景集;并对"用户-项目-情景"三维模型采用情景预过滤方法进行降维,得到传统协同过滤"用户-项目"二维模型,然后结合Slope one算法进行项目的偏好预测和推荐。实验表明,该算法与传统协同过滤、Slope one算法相比,具有更高的推荐精确度。     

基于朴素贝叶斯降噪的协同过滤算法

协同过滤作为推荐系统中应用最为广泛的推荐算法,在如今信息时代的个性化推荐中占据了重要的地位。但是用来进行协同过滤推荐的初始评分数据集中,蕴含着大量的垃圾评分和无效信息。这些噪音数据始终影响着推荐结果的准确性。为了解决垃圾评分带来的推荐误差问题,提出用朴素贝叶斯算法来对数据集中的垃圾评分和无效信息进行数据降噪处理。朴素贝叶斯算法通过构建贝叶斯分类器的训练模型来计算待分类评论为垃圾评论的概率,和为正常评论的概率,并加以比较,来判断是否为垃圾评论。使用除去垃圾评论干扰的数据集进行基于项目的协同过滤推荐。实验结果证明这种方法能有效地满足不同用户、不同偏好的个性化推荐,同时具有更高的推荐精准度。