基于Web挖掘的类别推荐算法

使用基于类别的用户点击率的统计方法,对传统的协同过滤推荐算法进行改进.该方法根据用户的点击率和项目特点,将概念分层细化,从而改进用户-项目矩阵中存在的稀疏问题.该方法不但能形成准确推荐,而且可以预测该类用户的未来推荐模式.采用Minnesota大学的MovieLens数据集进行实验,实验结果表明,改进的推荐算法与传统的协同过滤推荐算法相比,在用户较集中的区域,其推荐精度明显较高,更重要的是当用户数据增多时,改进的算法有较强的稳定性.     

基于用户及物品间差异的推荐算法研究

推荐系统是解决信息过载问题最有效的工具之一,协同过滤是目前推荐算法中广泛应用的技术,然而协同过滤算法存在着诸如数据稀疏、难以扩展等问题.在基于偏好算法的基础上,通过把用户评分按照用户评分偏好和物品得分趋势分类,在每类上进行线性回归,得到了基于用户及物品间差异的回归模型.该模型不仅能改善数据稀疏和可扩展性问题,而且能够降低计算复杂度和空间复杂度.实验结果表明改进后的算法在近似的计算复杂度情况下,预测精度比基于偏好算法平均提高了3.97%.     

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.     

融合分类与协同过滤的情境感知音乐推荐算法

针对用户情境信息,提出一种融合分类与协同过滤的情境感知音乐推荐算法. 首先,通过计算用户情境信息的相似度,由协同过滤算法得到初始音乐推荐列表;然后通过机器学习算法训练分类模型,得出用户在特定情境下的音乐类型偏好;最后将协同过滤得到的推荐列表与分类模型得到的音乐类型偏好进行融合,为特定情境的用户提供个性化音乐推荐. 该算法不仅有效地降低了推荐过程的复杂度,还使传统的协同过滤推荐算法具备了情境感知的能力. 实验结果表明,该方法可以有效地提高个性化音乐推荐系统的性能.     

稀疏数据下基于用户偏好的协同过滤算法

协同过滤(collaborative filtering,CF)是推荐系统中最常用和最成功的推荐技术之一.现实中的数据往往比较稀疏,用户之间缺少共同评定项目,使一些传统的相似性度量无法进行计算;此外,传统的协同过滤算法忽视了用户偏好问题,这样会造成推荐精度的下降.针对这些问题,从用户全局项目和地方评级信息分析影响用户兴趣偏好的因素,通过计算用户评级信息在全局的概率分布和使用海明贴近度计算用户的兴趣偏好度,利用Jeffries-Matusita距离得出关于用户偏好的相似度算法,将相似度算法与加权的Jaccard相似度算法有效结合,提出了一种在稀疏数据下基于用户偏好的协同过滤算法模型.实验结果表明,提出的模型性能优于传统协同过滤算法,并且在更为稀疏的数据集上也有很高的准确率.     

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。     

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.     

改进的基于物品的协同过滤推荐算法

传统的基于物品的协同过滤推荐算法根据用户的历史行为,给用户推荐与用户之前行为相似的物品.这种传统的基于物品的协同过滤算法忽略了物品本身之间内在的联系,完全只是依赖于用户-物品矩阵,这无法避免由于用户主观上的偏见所导致推荐精度的偏差.针对上述的问题,本文重新定义了物品相似度的计算方法,该方法加入了对于物品内在之间联系的计算.实验结果证明:本文提出的改进的基于物品的协同过滤算法能在进一步提高了推荐的准确率.     

基于最近邻居优化选取方法的协同过滤推荐算法

针对传统的协同过滤推荐算法推荐精度低和数据稀疏的问题,提出基于最近邻居优化选取方法的协同过滤推荐算法.首先,提出一种用户可用度计算模型,根据其他用户对目标用户的可用度计算结果,选取最近邻居候选集.然后,提出一种用户信任度计算模型,计算目标用户对最近邻居候选集中用户的信任度,进而选取目标用户的最近邻居.最后,根据最近邻居的评分情况,得到目标用户的推荐.实验结果表明,该算法提高了推荐精度,而且有效地改善了不同稀疏程度数据上的推荐效果.     

基于双重阈值近邻查找的协同过滤算法

为了提高协同过滤算法的推荐精度, 从协同过滤算法中近邻用户/项目组的选择入手, 提出基于双重阈值近邻查找的协同过滤算法。该算法能充分利用现有的稀疏用户项目评分矩阵, 找出与目标用户相关性较强, 且能参与到评分预测过程中的候选用户。实验结果表明, 该算法相比传统的协同过滤算法及部分改进算法, 其推荐精度有一定提高, 对实际应用具有一定的参考价值。     

融合改进的内容与协同过滤的博客推荐方法

在中文博客系统中,受限于用户特征信息的稀少,使用协同过滤算法的准确率往往不高,而基于内容推荐算法,又会影响推荐结果的多样性.因此,文章提出了一种融合改进的内容推荐与协同过滤相结合的推荐方法.首先,采用协同过滤算法发现用户的潜在兴趣并通过谱聚类改进协同过滤的相似度计算,提高处理效率;其次,基于改进的内容的推荐算法构建用户的既有兴趣模型,计算潜在推荐内容与既有兴趣模型的匹配度;最后,通过逻辑回归算法融合协同过滤与内容推荐的结果.实验结果显示,文章所提出的推荐方法相对于单一的协同过滤和内容推荐可以显著提高推荐的结果的准确率和召回率,具备良好的推荐效果.     

结合协同过滤与隐语义模型的视频推荐策略

观看视频已逐渐成为人们休闲娱乐方式之一,但视频网站却面临着如何从用户的需求出发更好地推荐视频资源的困惑.传统的协同过滤算法仅通过用户之间的相似度来建立对物品的兴趣关系,忽略了用户行为所带来的隐含信息以及物品之间的分类信息.因此本文在传统协同过滤算法的基础上融合了隐语义模型进行推荐,借助隐语义模型增加推荐结果的多样性,并借助协同过滤算法保证推荐的及时性,通过两种算法的融合能够有效地提高推荐的多样性并保证推荐的性能.     

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.     

改进的个性化推荐算法

协同过滤技术是个性化推荐系统中最早也是最为成功的技术之一。但是随着电子商务系统用户数目和商品数目的日益增加，整个项目空间上用户评分数据极端稀疏，传统的CF（协同过滤）方法均存在各自的不足。本文分析了传统cF算法中存在的问题，对其相似性计算方法进行了改进，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。     

基于可信预测值的协同过滤推荐算法

针对在传统协同过滤算法中存在的推荐精度较低、预测质量不佳的问题,该文提出一种基于可信预测值的协同过滤算法(RPCF).该算法在使用基于记忆的协同过滤方法计算预测值的基础上,引入可信度概念和技术方法,运用对推荐项目评级的邻居数评估可信度,融合可信度与传统预测值得到可信预测值,再根据可信预测值进行推荐,从而达到提升算法质量的目标.在MovieLens数据集中与其他提高精度方法进行实验对比,实验结果表明:RPCF方法能够提高预测精度和算法鲁棒性,具有更好的推荐质量.     

基于加权二部图的个性化方案推荐

针对传统协同过滤算法难以解决数据稀疏性、冷启动及用户兴趣各异的问题,提出了基于加权二部图的个性化推荐方法,解决个性化设计方案推荐问题。采用加权二部图,基于用户特征和方案特征的评分,对用户和方案分类,减轻数据稀疏性,形成用户-方案规则库;采用加权网络的协同过滤算法,计算新用户特征与用户-方案规则库中用户特征的改进相似度,通过Top-N方法筛选高相似的方案集进行推荐,解决冷启动和用户兴趣各异的问题。最后与传统协同过滤算法、加权二部图个性化推荐进行比较,证明该方法的有效性和实用性。     

结合情景和协同过滤的移动推荐算法

针对移动个性化推荐问题,通过将用户的情景信息引入到协同过滤推荐过程,提出一种结合情景和协同过滤的移动推荐算法。该算法首先通过情景相似度的计算来获得用户当前情景的近似情景集;并对"用户-项目-情景"三维模型采用情景预过滤方法进行降维,得到传统协同过滤"用户-项目"二维模型,然后结合Slope one算法进行项目的偏好预测和推荐。实验表明,该算法与传统协同过滤、Slope one算法相比,具有更高的推荐精确度。     

一种考虑双重相似度的协同过滤推荐算法

协同过滤算法为推荐系统提供了一种方法,但传统的协同过滤方法推荐精度低.提出一种考虑用户评分相似性的协同过滤算法,通过在皮尔逊相关系数中加入项目数量相似度和用户评分相似度两个因素来计算用户间的相似度,以产生更合理的邻居用户,提高推荐精度,完成对用户的推荐,同时邻居用户的选取采用动态阈值设定方法.实验结果表明,所提出的算法相比传统方法选择出的邻居更为精确,推荐质量更高.     

基于用户和项目双向聚类的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤算法数据稀疏性问题,提出一种基于用户和项目双向聚类的协同过滤推荐算法CFBC(Collaborative Filtering based on Bidirectional Clustering),将评分矩阵从用户和项目两个方向进行聚类,降低数据稀疏性的影响,提出一种改进的相似度计算方法P-J(Pearson-Jaccard)相关系数,提高相似度计算精度。实验证明,相较于传统协同过滤算法,该算法能有效提高推荐准确度。     

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。