基于用户等级的协同过滤推荐算法

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.     

基于用户偏好度的双极协同过滤推荐算法

为了解决目前推荐方法中用户相似度计算不准确、推荐准确率较低的问题,建立一种基于用户偏好度的双极协同过滤推荐算法。计算用户间共同项目数量,当共同项目数量小于设定阈值时,选择用户、项目、项目属性特征构建用户对项目、属性的双极特征向量,表示用户的喜欢程度和讨厌程度。通过对双极特征向量进行加权计算,得到用户间相似度。在标准的MovieLens数据集上验证该算法。实验结果表明,该文算法的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)较其他算法降低了约9%,平均分值排名(R)降低了约10%。     

基于用户购买意愿力的协同过滤推荐算法

针对网购行为中商品浏览量排名靠前而销量滞后的问题, 在用户购买意愿力的基础上, 提出一种增强评分矩阵协同过滤推荐算法. 首先, 利用惩罚因子作为增强型矩阵的评价权重, 加权表征用户购物意愿力的商品画像, 取得增强型矩阵的预测评分; 其次, 融合以基于项目的协同过滤推荐, 建立由潜在兴趣商品间的项目相似度矩阵得到的基础型评分矩阵; 最后, 以TOP-N结果向购买意愿较强的目标用户推荐排名靠前的商品. 实验结果表明: 与传统基于项目的协同过滤推荐算法相比, 增强评分矩阵协同过滤推荐算法的推荐准确率提升2.48%, 召回率提升4.31%, 综合值F₁提升3.19%, 从而有效解决了用户感兴趣商品排名靠后, 且不被购买或购买次数较少的问题, 以达到购买意愿力较强、 目标用户更准的推荐宗旨, 进而提高推荐精度.     

基于用户评论文本情感分类的推荐算法ABFR

大数据时代,数据负载使得人们从互联网中获取有效信息的难度越来越大,单维度用户与系统的交互行为已经无法进行精确地推荐,而用户在系统中对物品的评论信息常常能够表达用户的情感倾向和兴趣偏好.利用自然语言处理的ALBERT模型结合BiLSTM神经网络来挖掘用户对物品评论文本中的情感倾向,将用户的情感倾向进行二分类并数值化代入到...     

基于用户非对称相似性的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法的数据稀疏以及用户关系衡量不准确的问题,提出了基于用户非对称相似关系的推荐算法.利用用户的潜在特征的样本数量,结合奇异值矩阵分解,计算用户之间非对称的相似度,明确用户间关系.仿真结果表明,随着邻居数量的增加,该算法的平均绝对误差始终优于传统算法,误差值在邻居数量为40~60之间值为最小,约为0.682,传统算法平均绝对误差值约为0.758,可以看出该算法判断用户关系较为准确,预测评分比传统算法更接近实际评分.     

基于用户的协同过滤推荐算法研究

本文介绍了基于用户的协同过滤推荐的算法,并分析该算法的优劣,提出了解决办法。     

基于标签重要程度的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法在用户隐式反馈数据挖掘不够充分、用户兴趣偏好模型过于粗糙,提出一种标签重要程度的协同过滤推荐算法。用户使用标签的种类和频率可以反映用户的偏好和偏好程度;在此基础上建立新的用户兴趣偏好模型,将标签对用户的影响程度进行量化,建立新的相似度计算方法。最后获得目标用户的近邻集合和预测评分,为目标用户实施有效推荐。实验结果表明该算法大幅度提高了推荐的精准度、缓解了冷启动问题。     

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).     

一种考虑双重相似度的协同过滤推荐算法

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.     

一种基于混合相似度的用户多兴趣推荐算法

针对传统协同过滤推荐数据稀疏会影响推荐质量,以及项目最近邻居集的计算忽略用户多兴趣及提高推荐的准确度问题,该文采用混合模型改进了相似性度量计算,综合Pearson相关系数与修正余弦相似性,提出了一种基于混合相似度的用户多兴趣推荐算法.实验表明:该推荐方法的相似度计算更高效,不仅提高推荐准确率,而且使用户有更好的推荐体验.     

基于自组织特征映射聚类的协同过滤推荐算法

个性化推荐系统是电子商务系统的一个重要研究内容,计算顾客之间的相似性或顾客聚类是产生良好推荐的关键．通过分析个性化推荐的应用特征,即顾客评分数据稀疏及其影响；在开放的电子商务环境中,新顾客不断加入和顾客偏好的迁移,使顾客簇不断发生变化,提出了一种基于自组织特征映射聚类的协同过滤推荐算法,对高堆稀疏的样本进行动态聚类．它具有下列特点：①在自组织特征映射聚类中,引入抑制函数,使其能够适应顾客评分数据的稀疏性；②设置神经元的分裂和合并过程,使其能够满足顾客聚类的动态变化．通过实验分析,表明该算法能够适应顾客评分数据稀疏和顾客聚类的动态变化特征,从而提高推荐质量．     

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...     

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。     

基于Timed-HITS与协同过滤的混合推荐算法

用户间的信任关系、用户对商品的偏好兴趣及商品的时效性都会影响对商品的推荐效果.将这些因素引入到基本的HITS算法中,对HITS算法进行了改进.将用户对商品的偏好兴趣矩阵进行了改进,利用隐馈数据通过逻辑回归算法估计用户对商品的偏好兴趣,对评分为零的情况赋予了不同的偏好兴趣度,这样更符合实际.将改进的HITS算法和协同过滤算法相结合得到一个混合推荐算法,同时将用户分为活跃用户和非活跃用户分别进行推荐.将提出的算法在Movielens数据集上进行了试验,结果表明该算法在一定程度上缓解了数据稀疏和冷启动的问题,推荐效果优于基于用户的协同过滤算法.     

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.     

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.