基于影响集与修正权重的协作过滤推荐方法

协作过滤推荐算法是构造推荐系统最成功的推荐技术之一。提出了一种基于影响集与修正权重的协作过滤方法:该方法选择被用户共同评分的项目集计算项目间相似性,过滤其相似度超过预定阈值的项目集作为影响集,然后设置项目共同出现的频次参数进行权重调整;并结合影响集与权重调整作出评分预测。实验结果说明了该方法的可行性与有效性。     

浅谈高校图书馆文献荐购服务存在的问题与对策

高校图书馆文献荐购服务,既能调动读者的积极性、满足读者的阅读需求,又能使图书馆扬长补短,优化馆藏结构,保证馆藏质量。读者不了解荐购服务,或参与荐购的积极性不高,荐购文献与馆藏原则之间的矛盾,荐购文献的多样性与采购难度之间的矛盾,都会影响到文献荐购的数量与质量,需要图书馆提出相应的对策。     

基于用户关系网络表征学习的服务推荐方法

网络嵌入学习是深度学习的一个热门分支,它将网络节点映射到一个拓展的低维向量空间。针对用户共用标签网络和社交网络,利用表征学习方法得到用户标签标注关系和社交关系的向量表征,并提出一种新的服务推荐方法。该方法利用用户的向量表征得到相似用户集,由最终得到的用户特征信息返回Top-k个相似用户,并根据相似用户的偏好情况向目标用户推荐合适的服务。为验证方法的可行性,在公开数据集Delicious和Last.FM上进行了实验,结果表明:相比4种基准方法,文中方法准确率可提升13%,召回率提升18.6%,F-measure值可提升13.1%;在学习用户表征向量时,用户之间共用标签关系与社交关系同样重要;推荐过程中,为目标用户返回的相似用户值在[25,30]区间更为适宜。     

一种基于协同推荐的网页排序算法

针对目前搜索结果个性化排序算法中的用户兴趣模型构建难、相关度计算不精确等问题,提出了一种结合用户兴趣模型和协同推荐算法的个性化排序方法.该方法从用户的搜索历史,包括提交查询、点击相关网页等反馈信息来训练用户的兴趣模型,然后采用协同推荐算法获取具有共同兴趣的邻居用户,根据这些邻居对网页的推荐程度和网页与用户的相关程度来排序搜索结果.实验结果表明:该排序算法的平均最小精确度比一般排序算法提高了约0.1,且随着用户邻居数目的增长,最小精确度随之增长.与其他排序算法相比,采用协同推荐算法有助于提高网页与用户兴趣关联程度计算的精确度,从而提高排序的效率,有助于改善用户的搜索体验.     

基于HMM的个性化智能推荐研究

Internet和电子商务的发展带动了对个性化智能技术的研究.提出基于隐马尔可夫模型的浏览兴趣发现方法,通过学习用户访问模式预测用户未来的网页请求,为不同需求的用户推荐所需服务,减少用户的无效操作.     

一种新的基于LDA-MURE模型的音乐个性化推荐算法

针对基于音乐作品信息的音乐作品个性化推荐及协同过滤方法的不足,通过分析音乐作品需求者的音乐试听数据及下载数据,并结合LDA(latent Dirichlet allocation)主题挖掘模型,提出一种基于LDA-MURE模型的推荐算法.实验结果表明,与基于音乐作品需求者的协同过滤算法和基于音乐属性项目的协同过滤算法相比,LDA-MURE算法可更高效地向音乐作品需求者推荐感兴趣的音乐作品.     

隐式反馈场景下基于Pairwise排序学习的因子分解机算法

针对隐式反馈场景下的推荐问题以及如何融入用户物品的上下文信息来进行推荐,提出了一种结合Pairwise排序学习与因子分解机的隐式反馈推荐模型。首先借鉴排序学习中Pairwise的方法解决隐式反馈负反馈缺失的问题,然后选择因子分解机作为排序函数来建模用户的上下文信息,从优化物品排序的角度出发建模用户偏好,进而针对不同用户进行个性化推荐。最终实验也表明,所提出模型在排序指标MAP和NDCG上都要优于其他3种对比算法,在解决隐式反馈下推荐问题的同时,可以利用用户的上下文信息进一步提高推荐的准确度。     

基于抽取规则和本体映射的语义搜索算法

针对目前语义搜索过程中存在效率低、 用户推荐误差大等问题, 提出一种基于抽取规则和本体映射的语义搜索算法. 首先根据用户语义搜索要求抽取语义中的元素和属性, 解决数据利用率低的缺陷; 然后建立语义模型, 构建本体之间的元素及属性之间的映射, 消除用户需求和计算机之间的语义偏差; 最后将语义搜索算法应用于用户个性化推荐系统. 实验结果表明, 该语义搜索算法有效提高了搜索效率, 降低了用户个性化推荐误差.     

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.     

智能电网需求侧个性化推荐系统

基于智能电网的双向通信基础设施与先进量测设备,个性化推荐技术从收集的需求侧大数据中获取知识,为优化电网运营提供有力支持,并向终端用户推荐面向能源的产品/服务/建议。研究首先探讨了个性化推荐技术的原理以及在需求侧中引入个性化推荐技术的前景;其次,介绍了实现智能电网需求侧推荐系统的关键技术,并对现有研究工作以及未来构建的需求侧个性化推荐系统进行分析;最后,讨论了实现需求侧个性化推荐系统可能遇到的挑战。