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.     

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。     

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.     

基于改进协同过滤算法的个性化新闻推荐技术

针对传统的基于内容协同过滤算法只是依据用户历史访问矩阵向用户做出推荐,存在数据稀疏以及不能及时反映用户兴趣变化等问题,个性化新闻推荐技术在传统的协同过滤算法基础上提出了新闻文本内容相似度的计算方式和时间窗的概念,新闻内容相似度计算中还考虑了特征词的词性和在新闻中的位置的影响,时间窗用来建立适应用户兴趣随时间变化的模型;实验结果表明,改进后的算法有效地改善了新闻用户历史访问数据的稀疏问题,及时捕获用户兴趣,F-measure值相比传统的算法最大提高了11.5%,平均绝对误差值最高下降了8%,显著提高了推荐质量.     

基于改进协同过滤算法的农产品个性化推荐研究

随着农村电子商务的发展,农产品电商也慢慢进入人们的生活,在国家互联网+战略的推动下,农产品电子商务得到了快速发展,与此同时用户的个性化需求也渐渐地成为一种趋势。为了满足消费者的个性化的需求,提出针对农产品的改进协同过滤算法,其方法结合k-means算法,从而对聚类后的每个簇中的用户进行个性化推荐,此算法不仅可满足用户的个性化需求,而且在推荐产品的准确度和时间上有了较大的改善,进而帮助商家进行精准营销,提高农民收入。     

基于用户评分一致性的协同过滤个性化推荐算法

在目前信息高速发展的时代,个性化推荐作为信息过滤的重要手段,是解决信息超载的最有效方法之一。协同过滤一直是解决个性化推荐比较热门的技术,其主要思想是计算用户之间的相似性或计算项目之间的相似性,然后根据用户或项目之间的相似性对目标用户进行推荐。文章基于协同过滤的思想,提出了一种结合用户评分一致性的单模投影算法,首先在用户与项目的关系二部图中计算用户之间的评分一致性,然后把一致性赋值作为压缩之后的单模投影权值,最后用K近邻找到相似用户并做出个性化推荐。在MovieLens、 FilmTrust和Jester等真实数据集上的实验表明,基于评分一致性的推荐算法达到了较好的效果。     

利用内容推荐和协同过滤算法实现个性化评估

针对教学评估中存在着仅用试卷分析表无法实现个性化学习和评估的情况,将人工智能中的推荐系统技术应用到期末教学评估中.将推荐系统中的基于内容推荐算法和协同过滤算法分别应用到学生薄弱知识点的个性化学习和期末评估分析中,根据学生的知识掌握情况推荐相应资源进行个性化辅导.通过实验案例验证,该方法可以得出学生对知识点的掌握程度,并根据题目之间的相似性进行推荐.     

协同过滤推荐算法在e-Learning系统中的改进与应用

通过引入标签提取、相似矩阵等方法概念,提出了一种基于内容信息标签提取与协同过滤的混合型推荐算法,应用于e-Learning系统中,旨在解决传统协同过滤推荐算法存在的新用户冷启动问题,为新用户也能提供个性化资源服务功能。通过一系列基于MovieLens数据集进行的实验结果证明,本文改进的混合推荐算法,平均绝对误差维持在0.2~0.6,均方根误差在0.85~1.15之间,相比一些现有的冷启动问题解决方法误差降低了7%~11%,且实现方式更为简便,能够一定程度上解决系统冷启动问题,是一种切实有效的推荐算法。     

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。     

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.     

基于特征增益与多级优化的协同过滤个性化推荐算法

基于混合策略个性化推荐的思想,为进一步提升业务套餐型产品的个性化推荐的准确性,提出了基于特征增益与多级优化的协同过滤推荐算法(FACCF);其中融合了消费数据的时域特征、空域特征、消费倾向以及套餐特征。该算法首先基于客户的时域、空域行为特征,构建了CTAP概率主题模型实现协同过滤;其次,将过滤后的新特征、套餐主题与套餐特征结合进行优化;最后,基于贝叶斯网络对客户群体的消费倾向进行聚类分析,形成二次优化,获得个性化推荐列表。使用电信真实用户数据实证分析的结果表明,FACCF算法能够更准确地预测客户消费意愿。     

一种电子商务协同过滤推荐算法

依据当前社会发展趋势及电子商务发展要求,设计了一种以用户偏好挖掘为基础的电子商务协同过滤推荐算法。此算法将用户隐性及显性偏好知识,运用用户偏好挖掘技术进行深入挖掘剖析,促进以用户偏好知识的智能推荐及最近邻居社区的构建得以实现。从本次研究的实验结果显示,此种算法在预期效果上比较理想,对于协同过滤推荐的准确性和质量具有显著提升效果。     

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.     

基于社交网络和协同过滤的微博好友推荐算法

微博作为近年来用户数量较多的社交应用,其用户的信息压力也相对较大,推荐技术对于微博用户的体验和推广有很明显的帮助.本文将针对微博平台的好友推荐进行研究,分别采用基于社交网络分析和基于协同过滤技术的推荐算法.经过两种算法的实验对比得出结论:基于协同过滤的好友推荐算法具有较好的性能,在推荐好友数量较多的情况下依然具有较高的综合评价指标,提高了好友推荐的质量.     

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.     

协同过滤算法在专业推荐中的应用——以北京林业大学信息学院为例

大类分流时专业的选择决定了学生的就业方向,然而大多数学生并不能独立地选择合适的专业,所以智能专业推荐是十分必要的。该文通过阐述和分析协同过滤算法的特点和不足,提出了一种改进的协同过滤算法用于专业推荐中,解决了冷启动的问题,,提高了系统的可靠性。     

基于个性化隐私保护的协同过滤算法

差分隐私可以有效解决推荐系统的隐私泄露问题,但是其引入的噪声会降低推荐系统的性能.此外,不同用户对隐私保护的敏感性是不同的,考虑用户的个性化需求可以减少加入的噪声,有助于提高推荐系统性能.综合以上两个维度,在考虑用户评分敏感性的基础上,提出了一种个性化的差分隐私保护协同过滤算法.算法在用户本地划分评分的隐私敏感度,并采用随机翻转机制对隐私敏感评分进行隐私保护.服务器获取扰动后的数据,利用贝叶斯估计方法重构项目之间的联合分布以提高算法的推荐准确性.理论和实验结果表明,算法在保护用户隐私安全的同时具有良好的推荐性能.     

基于自相似矩阵的协同过滤推荐算法

针对推荐系统中存在的噪声问题,提出了一种基于自相似矩阵的协同过滤推荐算法.文中的自相似矩阵选取为原始矩阵,滑动窗口选取为评分值的行向量和列向量.通过建立评分值与自相似矩阵之间的线性关系,对原始评分矩阵进行预处理,得到新的评分矩阵.新评分矩阵既保留了原始矩阵的评分信息,同时也削弱了噪声数据对推荐系统的影响.实验表明,通过对原始矩阵的预处理,有效缓解了噪声数据在评分矩阵中所起的作用,提高了推荐系统的性能.     

一种改进的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是目前个性化推荐系统中应用比较广泛的一种算法,但也同样面临着数据稀疏性、冷启动、可扩展性等问题.本文主要针对数据稀疏性问题和冷启动问题导致的推荐效果不精确,提出了一种改进的数据填充方式和相似度计算方法.首先根据用户评分习惯对用户进行层次聚类,其次利用用户基本信息如年龄初步计算用户之间的相似度,并将共同评分项所占比值作为权重得到用户相似度,最后利用Slope-one算法计算前K个相似用户的填充值,加入相似度的权重以获得最终填充值.计算相似度寻找近邻集时,将用户基本属性作为相似度权重,并且引入Sigmoid函数来添加时间戳对相似度的影响,并得到最终的相似度计算方法. 实验结果表明,推荐精度得到了显著提高,数据稀疏性问题和冷启动问题得到了改善.