基于用户协同过滤的图书推荐系统的设计与实现

协同过滤挖掘是利用具有相似喜好的读者或相似的物品来实现相关推荐的信息挖掘。通过深入挖掘图书馆书籍借阅中记录的信息,提出了一个基于用户协同过滤技术的图书推荐系统的设计与实现方案。实验结果表明该系统具有较为准确的预测功能,对图书推荐工作具有较好的参考价值。     

一种混合推荐系统的设计与应用

针对B2C网上购物的实际背景和要求,设计了一个运用多种技术相结合的个性化推荐系统模型,这种推荐模型既能有效解决单独关联规则推荐不适合同类产品推荐问题,又能有效解决协同过滤算法不适合异类产品推荐问题;既能有效处理电子商务中产品种类和类别层次繁多的产品推荐问题,又能加快推荐速度,在电子商务系统中具有良好的推荐效果和应用价值.     

基于读者评论的图书推荐系统研究

分析了国内图书推荐系统的研究现状,以豆瓣读书中读者对图书的评论为数据源,利用Apriori关联规则挖掘算法及MapReduce并行化处理技术,实现了图书推荐系统.结果表明,基于读者评论的图书推荐系统能够高效地实现为用户推荐图书的功能.     

基于数据过滤Apriori算法的图书推荐模型

可以从读者的图书借阅记录中挖掘有价值的数据,识别读书佦好,提供个性化的图书借阅推荐服务.Apriori算法存在单一用户的单一借阅记录在整体数据集中变成离群点,导致分析时间和内存开销显著增加的问题.通过设定置信度、支持度和过滤度的阈值,对原数据集进行过滤;再使用Apriori算法对新的数据集进行关联规则分析.带有数据过滤...     

电子商务推荐系统中推荐技术研究

本文简要地介绍了电子商务推荐系统的概念、作用和构成，详细地论述了电子商务推荐系统所采用的推荐技术，并对这几种推荐技术存在的问题进行了分析。     

基于协同过滤的高校推荐选课系统的设计与实现

为了克服学生在选课过程中的盲目性,高校在考虑学生专业、偏好以及学习程度等方面的基础上,普通使用选课系统为学生推荐适用课程.但目前的高校选课系统中缺乏个性化课程、选课效率过低,本文提出了一种基于协同过滤的高校推荐选课系统的设计与实现.经过实验表明,该系统完全能够解决选课系统的个性化推荐问题,在增强课程资源利用率的基础上,极大的调动了学生的学习兴趣,并进一步提高了高校学生的选课质量.     

混合推荐技术在Web挖掘中的研究

协同过滤算法是至今最成功的个性化推荐技术之一,被应用到很多领域中。但传统协同过滤算法不能及时反映用户的兴趣变化以及类似特征用户对用户相似度的精度具有影响等因素,针对这个问题,提出了一种混合推荐技术。实验表明,推荐系统的推荐质量得到显著提高。     

一种基于协同过滤和混合相似性模型的推荐算法

针对推荐系统协同过滤方法中存在的数据稀疏和冷启动等问题,提出一种基于协同过滤和混合相似性模型的推荐算法。该算法首先计算用户在不同项目间的相似性,然后结合项目特性和标签信息权重来描述用户、项目、特性和标签之间的关系;其次,设定用户偏好因子和不对称因子调整不同用户间的评分偏好;最后,结合用户间相似性、项目综合权重,以及评分偏好构建混合相似性模型,并加入用户时间权重信息解决项目冷启动问题。在公开的MovieLens数据集上的实验表明,该算法在各种评估指标上比其他相关方法获得更显著的结果。     

基于协同过滤的电子农务推荐系统模型研究

通过阐述传统的协同过滤算法,分析其特点以及存在的不足,提出了一种改进的协同过滤算法.建立了推荐系统模型,并将这个模型应用到一个电子农务平台中.     

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.     

基于改进的协同过滤算法的练习测试推荐系统

在传统的协同过滤推荐算法的基础上,设计了一个基于改进的协同过滤算法的练习测试推荐系统。首先,根据学科、试题和学生的特点,有效的解决了矩阵稀疏和"冷启动"的问题;其次,使用机器学习中的K-means聚类算法对用户进行聚类,且初始聚类中心由Prim最小生成树算法确定,增加了聚类的稳定性;然后在每个聚类中搜索用户的最近邻居,缩小了计算用户之间相似度问题的规模;最后,通过实验将改进的算法与传统的算法进行了比较。实验结果表明,改进的算法提高了推荐系统的质量和准确度。     

基于Android的音乐推荐系统的设计与实现

大数据时代,信息爆炸式增长,网络资源面临信息过载问题。如何能够有效获取所需信息,推荐系统应运而生。基于Android的音乐推荐系统主要实现用户管理、音乐推荐、音乐搜索等功能。尤其是音乐推荐,能够根据用户的兴趣或喜好自动推荐歌曲,有利于向用户推送长尾音乐。系统经过测试,功能基本实现,能够满足用户听音乐的兴趣或喜好需求。     

基于Web的网上推荐图书系统——以北京化工大学图书馆网上推荐图书系统为例

探讨了研究开发一种比较完善的基于Web的网上推荐图书系统的必要性和可行性,介绍了北京化工大学图书馆开发的基于Web的网上推荐图书系统,利用此系统可以很好地实现读者推荐新书的个性化服务。     

推荐系统中协同过滤技术的研究

目前推荐系统中应用最为成熟的技术为协同过滤推荐技术,但是随着用户和资源数量的日益增多,协同过滤推荐技术的问题愈发明显。数据稀疏性是实尚未解决的问题,本文通过在计算相似性时考虑到项目的重复因素,提出了一种优化后的协作推荐算法。最后通过实验证明了优化后算法的有效性。     

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.     

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。     

基于混合蛙跳模糊聚类的电子商务协同过滤推荐

针对传统协同过滤推荐算法生成推荐速度慢、推荐质量不高等缺陷,提出了一种基于混合蛙跳模糊聚类的改进协同过滤推荐算法。算法首先利用模糊C-均值(FCM)聚类方法对用户数据进行预处理,得到用户数据聚类中心,有效地降低了推荐工作量。然后选取相似度最优的若干聚类组成候选用户邻居集合,并利用混合蛙跳算法快速地全局寻优能力得到用户最近邻居集合,提高了推荐精度。最后,通过计算预测评分生成推荐结果。仿真结果表明,相比于传统协同过滤推荐算法,该算法在推荐速度和推荐精度上有明显改善。     

基于协同过滤算法的视频智能推荐系统

根据智能电视终端的性质,本文中提出基于时间段的协同过滤推荐算法.根据不同时间段观看电视的人群不同,将24小时划分为多个时间段,并且结合视频属性权值和基于物品的推荐算法实现一种适合智能电视的视频推荐算法,精准地定位该时段收看电视的家庭成员并进行动态的推荐.     

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.     

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.