一种有效缓解协同过滤推荐评价数据稀疏问题的算法

在采用协同过滤算法构建个性化推荐的系统中,经常面临用户评价数据稀疏问题,这将严重降低个性化推荐的准确度.针对此问题,提出了一种混合加权预测填充算法,从用户访问的资源特征以及该资源在整个用户群体中被访问的热度出发,对用户访过的但未给出评价的数据进行预测并填充,从而降低了由于用户评价数据缺失所造成的评价矩阵稀疏程度,提高推荐准确度.在MoiveLense数据集上的试验结果表明,该算法能够明显地提高推荐准确度.     

一种基于用户行为反馈的兴趣度模型更新算法

个性化推荐技术在电子商务系统中得到了广泛应用.针对现有的用户模型不能及时根据用户自身兴趣偏移进行更新的问题,提出了一种基于用户行为反馈的兴趣度模型的更新算法,在创建好模型的基础上,分析用户的购买记录和用户的浏览行为,结合用户的兴趣内容,实现用户兴趣的自动更新,得到的针对新的用户兴趣的推荐商品列表,在此基础上结合用户的购买商品记录,实现推荐商品的个性化排序,从而向用户进行个性化推荐.实验对比结果表明,该算法能更好地发现用户当前的购买兴趣,从而进一步提高个性化推荐精度和用户满意度.     

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.     

一种优化的推荐算法

对个性化推荐系统算法进行改进,首先,不仅考虑用户所选的商品,而且考虑用户的打分,从而将资源分配法扩展为含权资源分配;其次,考虑用户的同有相似性.把这两方面相结合,发展了新的算法.数值试验表明,改进后的方法显著提高了推荐的精度和个性化程度.     

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.     

一种基于层次分析的多维属性混合推荐算法

针对推荐算法的数据稀疏性和冷启动问题,本文基于层次分析法将用户多维属性融入协同过滤推荐算法中,采用非线性拟合方法进行权重分配,混合了基于协同过滤的推荐算法.同时,改进后的算法依据用户评分数量的不同采用不同的推荐策略,实验数据集选用MovieLens公共数据集,根据实验结果来看,本文中主张的混合推荐算法的MAE值比传统推荐算法更小,具有更高的推荐准确率.     

电商基于大数据的关键技术研究

电商使用个性化推荐系统分析用户的兴趣偏好,帮助用户从庞大的商品目录中挑选真正适合自己需要的商品,为每个用户提供个性化服务。在很多电商个性化推荐技术中,作为当今运用最广泛、最成功的推荐策略,从而改善了SVM算法在电商数据挖掘方面的性能,并且验证了采用数据挖掘算法应用到电商研究是可行的,并且具有较高的准确性。     

基于大数据的人工智能跨境电商导购平台信息个性化推荐算法

传统算法计算与存储开销大,影响推荐结果准确性,不适于含大规模数据的人工智能跨境电商导购平台信息的个性化推荐的。为此,通过大数据技术研究人工智能跨境电商导购平台信息个性化算法,使得大数据技术在Hadoop平台实现,通过Map将任务分解成多个任务,采用Reduce将分解后多任务处理结果集合在一起,获取最终处理结果。通过两个MapReduce与一个map对平台中用户偏好获取算法进行并行化处理。针对用户偏好,通过关联规则挖掘获取和用户偏好相符的商品,推荐给用户。结果表明:所提算法推荐准确率、召回率和平均精度均高于其他算法;所提算法推荐商品符合用户偏好;所提算法推荐商品信息点击率与转换率最优。可见所提算法推荐精度高,推荐商品信息可满足用户偏好,应用性强。     

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．     

基于改进BP神经网络的个性化推荐算法研究

个性化推荐是根据用户的喜好向用户推荐个性化的产品、信息或服务等,在大数据时代能有效地解决信息过载的问题。提出基于改进BP神经网络的个性化推荐算法,研究了如何建立混合推荐模型,采用BP神经网络训练提高算法中用户相似度计算的准确性。在真实数据集上的实验结果表明,该算法能有效减小用户相识度计算偏差,提高用户个性化推荐的推荐质量。