基于内容和协同过滤加权融合的音乐推荐算法

随着互联网的普及以及音乐库的高速更新换代,用户对音乐的需求变得越来越大,传统的推荐算法已经无法满足用户及时准确地寻找到所喜欢的音乐.因此,针对传统音乐推荐算法的不足,通过对协同过滤推荐算法的分析,提出基于内容和协同过滤加权融合的音乐推荐算法.与传统推荐算法及部分相关推荐算法比较,加权融合推荐算法计算出的推荐结果可以更高效快速地将用户感兴趣的音乐推荐出来.     

基于复杂属性商品的混合协同过滤推荐模型

协同过滤作为应用最广、研究最多的推荐算法,但依旧面临数据稀疏性、冷启动、数据质量差等固有问题,同时也鲜有研究者从实用角度基于商品性价比方面提高预测精确度.为此,本文综合考虑用户主观评分和商品客观评分,并在此基础上结合情境预过滤、社会网络理论以及专家意见提出了一种混合协同过滤推荐模型,在一定程度上缓解了上述缺点.并通过真实网上汽车销售数据实验,表明该模型相对传统协同过滤具有更高的预测精度,更适用于具有复杂属性的商品.     

协同过滤算法的优化研究

对协同过滤算法中用户相似性计算方面进行优化,在计算用户相似性的公式中添加用户兴趣偏差度作为权重,以提高相似性计算的准确性.通过实验对改进的算法进行了验证,结果表明改进的算法提高了推荐系统的准确度.     

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。     

感知用户的Item-based协同过滤算法

传统的Item-based协同过滤算法中,项目相似度与目标用户是无关的,这可能导致计算出来的项目相似度,对于目标用户来说是不准确的.针对这个缺陷,提出了一种感知用户的Item-based协同过滤算法.该算法综合考虑到目标用户对项目相似度的影响,为不同的用户建立了不同的目标相似度.采用MovieLens数据集作为测试数据,平均绝对误差作为评价指标,实验结果表明,该算法可以有效地提高准确率.     

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。     

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.     

引入用户权威性的分类协同过滤推荐算法的研究

最近近邻算法在挑选目标用户的“邻居”存在高稀疏性,在算法中引入用户的权威性,可以通过“用户评价过的资源数量”、“用户身份背景”和“资源的角度”三个方面计算用户的权威值和相似性,使数据稀疏具有最小的平均绝对偏差。     

基于个性化情境和项目的协同推荐研究

为提高基于项目的协同过滤推荐SlopeOne算法的预测结果,在算法的项目相异性计算和评分预测过程中引入个性化情境因素.首先对基于项目的协同推荐方法进行综述,然后针对不同情境下的评分记录进行项目间相异性计算,根据此结果计算检验集中的项目在不同情境下的预测评分,并以预测结果为依据为每个用户得到个性化情境,进而为用户对新的资源项目进行评分预测.最后在标准的Movielens数据集上进行实验,其中,U2的训练集和测试集用来训练个性化情境,其他数据集用来检验算法的预测结果.通过对改进的推荐算法与经典的基于项目的协同过滤算法SlopeOne进行比较,实验数据表明改进后算法的推荐结果有较大提高.     

基于邻近项目的Slope One协同过滤算法

协同过滤是个性化推荐系统中的常用技术,数据稀疏性是影响协同过滤算法预测准确度的主要因素。提出了改进的Slope One算法,在该算法中,首先根据用户历史评分计算项目间相似性,然后依据项目相似性选取当前活跃用户评价过的k个相似项目记为邻近项目集合,并计算目标项目与其邻近项目的评分偏差,最后以项目间相似性为权重,计算当前活跃用户对目标项目的评分预测值。该算法使用邻近项目进行计算,降低数据的稀疏性,同时减少了计算量。使用标准MovieLens数据集对该算法的预测结果进行验证,结果表明：相对于原算法,该算法提高了预测的准确性,与其他协同过滤算法相比,推荐准确度也有明显的提高。     

基于项目类别相似性的协同过滤推荐算法

随着电子商务站点用户和商品项数量的不断增长,用户评分数据稀疏性问题成为基于项目的协同过滤推荐算法的瓶颈;文章提出了项目类别相似性的计算方法,并将项目类别相似性与传统的项目评分相似性进行加权组合,得到项目综合相似性,从而在提高最近邻居项目搜寻准确度的同时也缓解了数据稀疏性问题;实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量.     

一种改进的K-means聚类的协同过滤算法

针对海量新闻的个性化推荐算法进行研究,提出一种改进的推基于K-means聚类的协同过滤用户推荐算法.该算法首先随机初始化了K个质心,按照重新定义过的新的用户相似度公式将用户进行K-means聚类,并选取相似度最大的作为当前用户所属类别;然后再重新定义了质心并进行迭代聚类;最后在每一个用户类里应用基于用户的协同过滤推荐算法,并给用户合理的个性化推荐.仿真实验测试表明,新算法能够提高推荐的准确率,并且有效提高了扩展性.     

A collaborative filtering recommendation algorithm based on item and cloud model

Recommender system is an important content in the research of E-commerce technology. Collaborative filtering recom-mendation algorithm has already been used successfully at recom-mender system. However,with the development of E-commerce,the difficulties of the extreme sparsity of user rating data have become more and more severe. Based on the traditional similarity measuring methods,we introduce the cloud model and combine it with the item-based collaborative filtering recommendation algorithms. The new collaborative filtering recommendation algorithm based on item and cloud model (IC-Based CF) computes the similarity de-gree between items by comparing the statistical characteristic of items. The experimental results show that this method can improve the performance of the present item-based collaborative filtering algorithm with extreme sparsity of data.     

一种改进的协同过滤推荐算法

基于互联网的推荐系统为广大用户提供了一个信息共享平台,给用户提供便利,但是初期信息量少,矩阵过于稀疏,所以本文利用矩阵分解中的SVD分解,对协同过滤中的matrix进行运算,再次输入到协同过滤的模型中,从而进一步提高推荐系统的准确性.实验结果表明,该方法较单纯的协同过滤推荐算法评估指标RMSE上有明显降低,表明误差会降低.协同过滤推荐算法作为是推荐系统中使用较广泛的算法之一,因此一点点改进都是有必要的.本文后面提及了张量,为之后引入时间序列,类别(利用NLP识别所属类),标签等维度,利用张量分解建立用户、物品、评分,时间,类别,标签等多维度的推荐系统.     

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.     

基于长尾理论的物品协同过滤Top-N推荐算法

传统的基于物品的协同过滤算法在计算物品相似度时,热门商品难以与冷门商品相似,从而冷门商品的推广就更为困难。针对上述问题,在传统的物品协同过滤算法基础上,提出一种改进的类TF-IDF物品相似度算法,同时考虑并排除刷分现象对物品推荐产生的负面影响,使冷门商品在基于长尾理论的推荐系统中有更高的覆盖率和准确率。以MovieLens上的数据集作为实验数据进行实验,实验结果表明,改进后的算法在保持甚至提高准确率的前提下,有效地提高在推荐冷门商品时系统的覆盖率。     

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.     

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.