改进的基于相关相似性的协同过滤推荐算法

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。     

改进的协同过滤算法

针对传统的CF(Collaborative Filtering)算法和基于项目评分的CF算法中存在的数据稀疏、扩展性及计算效率低的问题,通过引用评价系数,对其相似性计算和推荐集的选取方法进行了改进,提出了一种改进的基于相关相似性的CF算法,产生更为准确的用户兴趣度预测,从而提高系统推荐的质量与推荐效率.对改进算法进行实验和性能对比与评价的结果表明,改进算法与传统算法相比,能显著提高推荐精度,平均绝对误差(MAE:Mean Absolute Error)为0.53-0.77.     

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.     

基于二部图的服务推荐算法研究

通过考虑Web服务的兼容性,提出了一个基于二部图的服务推荐方法(BIGSIR).BIGSIR方法将Web服务及服务之间的关系抽象成一个二部图,并基于二部图为用户推荐合适的Web服务;使用myExperiment上的工作流服务和Web服务的真实数据来验证方法的有效性.实验结果表明:除了一些孤立Web服务结点和工作流结点,执行BIGSIR方法的平均排名都在0.184~0.281之间,与GRM方法相比具有更好的推荐性能,同时还揭示了影响算法性能的因素;针对当历史使用信息不充分时算法的推荐效果不佳的情况,也提出了相应的拟解决方案.     

针对数据稀疏性的教育平台推荐算法研究

随着"互联网+"时代的来临,在线教育平台推荐系统在大数据技术的帮助下,相较于传统教育有着显著的优势.针对数据稀疏性的教育平台的推荐算法,对推荐系统数据的稀疏性问题及架构进行了分析,并对基于二部图的推荐算法进行了优化,最后对基于改进二部图的推荐算法进行了测试分析.结果显示,虽然二部图优化算法稳定性尚不足,但在整体推荐效果上具有一定的优势,二部图优化算法与协同过滤算法相比,在准确率和召回率上的优势,分别要高25％和23％.     

一种基于图神经网络的社会化推荐算法

现有的社会化推荐算法大多着眼于用户购买或点击等单一的交互行为,并未同时考虑收藏、浏览等多种不同的交互行为.而且当前的社会化推荐算法重点只关注推荐的准确性,忽略了推荐结果的可解释性.针对以上问题,提出了一种基于图神经网络的社会化推荐算法SRGN,将用户的社交关系和物品间客观存在的语义联系以特定的方式注入到算法架构中,并且利用消息传递的方式实现交互的多行为联合编码,从而提升推荐的准确性.此外,设计了可解释模块为推荐结果提供推荐的理由.在两个真实数据集上与其他8种算法进行对比实验,结果表明提出的算法在推荐性能和用户友好性上具有明显的优势.     

基于二分网络社团划分的推荐算法

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.     

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.     

基于标签辅助边优化的推荐算法

传统的二部图推荐模型只考虑了用户和物品的历史交互行为。为了提供更加准确、多样和可解释的推荐,需要在用户物品交互式建模的基础上充分考虑标签辅助信息及权值的计算方式。文中提出了基于自然语言处理的标签相似性辅助边优化的推荐算法（LWV）。该方法结合用户历史行为和标签辅助信息,通过word2vec在节点间生成新用于节点交互的边并构建边的权重,来更新基础推荐算法的推荐列表。最后,在公开数据集上对文中算法与基准算法在6个公共评测标准进行对比,实验结果表明,LWV更新过的推荐算法相比原算法在准确性、多样性和新颖性方面获得更好平衡。     

基于异质图神经网络的推荐算法研究

基于图神经网络的推荐算法通过从图中获取知识,提高了推荐的可解释性.然而随着推荐系统网络数据规模的不断扩大,用户-项目评分矩阵呈现出稀疏性问题,图神经网络难以学习到高质量的网络节点特征,导致推荐质量下降.本文将图神经网络与异质信息网络相结合,提出一种基于异质图神经网络的推荐算法.该算法使用异质信息网络对多源异质数据进行联合解码,将注意力机制引入用户-项目交互网络和用户社交网络的用户、项目聚合表示过程,从而实现用户-项目交互和用户社交两类网络间的节点及拓扑结构特征的有效融合.两个公开数据集上的对比实验结果表明,本文提出的算法在不断稀疏化的数据集上的推荐误差比基线方法少40％.     

提高会话推荐多样性的SRL推荐系统模型

现有的各种推荐多样性定义难以体现用户在会话期内推荐项目的多样性,且现有的各种提高推荐多样性的方法通常以牺牲推荐准确率为代价.提出了会话推荐多样性的概念,分析了现有推荐系统会话推荐多样性偏低的主要原因是推荐树中存在过多的重复节点.设计了一种会话推荐列表SRL(sessionrecommendationlist)推荐系统模型,为每个活跃用户建立会话推荐列表,能够有效避免推荐树中出现推荐环路或弱推荐环路.通过MovieLens数据集测试表明,SRL推荐系统模型可以大幅度提高会话推荐多样性,同时也提高了推荐准确率.     

基于网络信息的混合推荐算法研究

为解决因网络信息严重过载而导致用户获取有效信息困难的问题,笔者提出一种混合式网络信息推荐算法。首先为每个用户建立主题模型,同时应用该算法结合牛顿冷却定率平衡时间因素对用户偏好所产生的影响进行分析,再分别通过改进的协同过滤方法和基于内容的推荐方法满足用户对信息的多样性和个性化的需求。通过 实 践 证 明,该 算 法 在 推 荐 的 准 确 率 和 召 回 率 方 面 表 现 良 好,对 用 户 偏 好 的 预 测 效 果 良好,是有效的推荐方法。     

军事情报推荐技术发展综述

推荐技术作为解决情报过载的重要手段,已成为军事情报服务领域的研究重点之一,亟需根据现有研究成果进行总结综述,以期更好地服务于军事情报处理与利用。首先介绍推荐技术的军事应用背景、研究意义,其次,介绍推荐技术的一般框架,并对推荐技术的核心——推荐算法进行了重点综述,分析各类算法的优缺点,以及针对推荐算法应用于军事领域存在的问题给出解决方法;最后根据军事情报其应用特点,提出军事情报推荐技术未来可能研究的热点与方向,从而为后期研究提供依据与参考。     

An Laboratory Experiment for Comparing Effectiveness of Three Types of Online Recommendations

The widespread use of Internet accelerates the rapid development of business to customer electronic commerce. To reduce information overload and help their customers to make better purchase decisions, e-commerce websites are beginning to use online recommendations. This paper compares the effectiveness of three types of online recommendations, the personalized recommendation, best sellers, and consumers’ reviews, which are widely used in e-commerce. This research used a laboratory experiment combined with a questionnaire. This paper also establishes an integrated model of the facts that influence recommendation effectiveness.     

数据挖掘在课程与图书个性化推荐中的应用

数据挖掘技术在商业、工业等领域中的应用已相对成熟，而在高校中的应用仍处于起步阶段。参考数据挖掘在商业领域的应用，针对高校用户特点，从体系建设、算法使用、相关建议等方面，论述了基于数据挖掘的推荐算法在高校课程与图书个性化推荐中的应用。     

基于区域活跃用户的好友推荐和位置推荐算法

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.     

基于关联规则的课程信息推荐应用研究

网络教学系统中的课程资源丰富而繁多,借助数据挖掘技术,可以对这些资源进行有效挖掘,以期达到更充分、合理的使用.借助关联规则数据挖据方法,构建课程信息推荐模型,研究网络教学系统中的课程关联,为学生网络学习提供课程信息推荐.     

医学专业图书推荐算法比较研究

[目的]基于医学读者行为,提供合理的医学专业图书推荐算法。[方法]利用蚌埠医学院图书管理系统借阅历史记录,构建用户-项目偏好指标评价体系,针对目前流行的各种推荐算法进行对比实验。[结果]基于矩阵分解的推荐算法均方根误差分值较低,表现较好。     

一种基于商品基因的个性化推荐模型

个性化推荐技术在电子商务系统中得到了广泛应用．但现有的个性化推荐模型不能反映出商品的某些特殊属性对用户购买行为的影响及用户购买某商品的真正原因．引入生物界中基因的概念,提出了基于商品基因的个性化推荐模型,发现用户钟爱商品基因,并将钟爱商品基因遗传到用户选择的商品．该模型能更好地发现用户的购买动机,从而进一步提高个性化推荐精度和用户满意度．     

基于用户偏好加权的混合网络推荐算法

基于热传导或物质扩散理论的推荐算法首先利用网络结构得到对象间推荐关系,然后根据对象间关系预测用户喜欢的对象,而忽略了用户偏好。为了弥补这个缺陷,根据用户已选择对象的标签,利用TF-IDF方法构建用户偏好模型,以用户在预测对象标签上的平均偏好作为对该对象的偏好程度,采用加权方法与现有基于网络推荐算法混合运算。经在基准数据集MovieLens上测试表明,通过与目前效果最好的几种基于网络推荐算法进行加权混合运算,推荐结果在推荐精度、个性化、多样化等多种评价指标方面均比原有算法有明显提高。