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《合肥工业大学学报(自然科学版)》2015,(8)
为降低消费者在网络购物过程中的选择代价、提高商家的销售业绩,文章设计了一种基于进化计算的产品推荐算法。该算法在对用户操作日志和用户资料分析的基础上构建用户兴趣模型,并在该模型基础上构建了进化模型,进化模型既可以对用户感兴趣的产品属性进行保留,又可以对用户潜在的兴趣进行探测,通过进化模型产生的推荐集对用户进行相关产品的推荐。分析结果表明,与已有的推荐算法相比,该算法向用户推荐的产品具有较高的可靠性。 相似文献
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从个性化推荐的应用特点出发，提出了一种基于SOFM神经网络的个性化推荐模型，对高维稀疏的样本进行动态聚类．它具有下列特点：（1）在SOFM学习中，引入抑制函数（Restraining Function），使其能够适应顾客评分数据的极端稀疏；（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频繁变动．通过实验分析表明，该模型能够明显提高推荐质量。 相似文献
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《贵州师范大学学报(自然科学版)》2017,(1):87-92
个性化推荐系统中应用得最广泛的是协同过滤算法,而相似度的计算是协同过滤算法的核心。针对传统相似性度量方法中将用户对单个产品与单类产品的喜好未加以区分的不足,提出了一种基于用户兴趣与喜好的相似性计算方法。该方法根据用户兴趣与喜好,将对某个产品与某类产品的喜好程度区分开来,再通过加权的方式形成最终计算同类产品不同用户间的相似性。最后,采用Movie Lens数据集进行算法测试,测试实验结果表明,该计算方法的计算质量有明显提高。 相似文献
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提出一种端到端的基于产品方面的神经网络推荐模型。该模型利用产品方面标签注意力机制,建模了用户偏好和项目特性之间的联系,并对用户和项目采用方面级别的表示,模拟用户与项目间的细粒度交互过程,从而获得更精确和更具解释性的推荐结果。在COAE中文汽车领域数据集和Yelp基准数据集上分别进行实验,结果表明,所提模型的性能明显优于ANR和NARRE模型。 相似文献
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针对网络在线产品评论,利用Apriori算法从在线产品评论中挖掘出产品的热门属性,提取情感词汇并确定词汇和属性的搭配关系;对情感词汇进行模糊化表示,通过构建产品属性与推荐度的模糊推理规则,实现个性化产品推荐计算.以京东商城网站手机产品评论为例进行了实际计算,结果表明,该方法较传统的按销量排序方法更具个性化和针对性. 相似文献
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消费者网络评论的情感模糊计算与产品推荐研究 总被引：2，自引：0，他引：2
以消费者心理和情感分析为基础,根据消费动机分类理论,对网络评论评价和情感进行模糊建模,建立了消费者评价和情感模糊语料库,并结合消费者对产品属性的偏好,提出一种新的产品综合评价和情感计算方法,进而以综合评价和情感作为推理前件,建立模糊推理规则库,实现了针对不同购买动机类型消费者的产品推荐推理。 相似文献
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遗传算法的数学基础张文修 ,梁 怡 , 编著遗传算法 ( ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ)是模拟自然界生物进化过程与机制求解问题的一类自组织与自适应的人工智能技术 ,已广泛应用于计算机科学、人工智能、信息技术及工程实践 .本书重点在于阐述遗传算法的数学基础 .全书共分 3章 ,第 1章给出了遗传算法的几何理论 ,第 2章给出了遗传算法的马尔可夫链分析 ,第 3章给出了遗传算法的收敛理论 .本书可以作为研究遗传算法的参考书 ,也可以作为应用数学、计算机科学、系统科学等专业研究生的教材 .新书推荐 相似文献
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