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当用户面对海量信息寻找特定目标时,若应用系统可智能且高效提供所需信息,将使得应用系统的使用率和用户体验感成倍上升,从而提高应用系统的信息推广效率和商业价值。论文将针对目前应用系统中主要推荐算法的定义、原理、优劣进行综合描述和比较,为海量信息面向用户指向性推送相关系统设计提供参考。 相似文献
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近年来,语义推荐技术已成为信息服务领域的一个研究热点和重点.与传统的推荐算法相比,语义推荐算法在实时性、鲁棒性和推荐质量等方面具有显著的优势.针对语义推荐算法的国内外研究现状、进展,从四个角度进行归纳和总结,即基于语义的内容推荐算法、基于语义的协同过滤推荐算法、基于语义的混合推荐算法以及基于语义的社会化推荐算法,旨在尽可能全面地对语义推荐算法进行细致的介绍与分析,为相关研究人员提供有价值的学术参考.最后,立足于研究现状的分析与把握,对当前语义推荐算法所面临的挑战与发展趋势进行了展望. 相似文献
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当今社会,互联网行业蓬勃发展,使得网络上信息过载,于是推荐问题越来越受到重视,出租车出行的推荐也是近几年的研究热点之一。本文分析了出租车出行推荐的背景以及推荐系统的发展,分析了移动推荐系统的复杂性,并将出租车出行推荐抽象成移动序列推荐的问题,给出了相应的解决方案。 相似文献
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协同过滤推荐算法是目前在推荐系统中应用最成功和广泛的技术之一。本文详细介绍了协同过滤推荐算法的分类和度量指标。同时,分析了协同过滤推荐算法中的问题以及相应的解决办法。最后阐述了协同过滤推荐系统中仍需解决的问题和未来可能的发展方向。 相似文献
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针对序列推荐在捕获用户动态偏好方面存在明显不足,而且难以捕获用户复杂的长期依赖关系等问题。提出了一种融合图神经网络与长短期偏好的序列推荐算法。算法主要包含短期偏好学习和长期偏好学习。首先基于图神经网络进行短期偏好学习,图神经网络具有强大的图数据拟合能力,用图神经网络捕获用户兴趣点的联系并准确生成短期偏好表示。历史长期偏好具有全局性,波动较小,利用双向LSTM进行长期偏好兴趣学习,获得用户长期偏好表示。实验结果表明,融合图神经网络与长短期偏好的序列推荐算法显著优于其他先进的序列推荐方法。 相似文献
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刘铮 《电子技术与软件工程》2020,(5):167-168
本文提出了一种融入情境信息的矩阵分解个性化推荐模型。该模型引入了情境信息与用户、项目信息的交互,特别考虑到用户及项目偏置项受时间因素的影响,并加入了全局情境因子向量,用以控制因不同用户及项目对情境信息敏感度不同而造成的预测偏差。最后,通过实验验证了本文所提模型具有良好的可扩展性及较低的计算复杂度,在多情境信息条件下可以提高推荐准确性。 相似文献
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本文对多种融合策略进行简单介绍并基于已有的模型分析其优缺点,将理论结合实际应用,设计一个面向群组的电影推荐应用,并逐步实现。随着现代社会人们出行活动的多样化,各种集体娱乐活动也维持着很高的热度。越来越多群体化应用的出现使得对群组这一对象的推荐技术尤为重要。群组推荐在传统推荐的基础上增加了多种推荐融合策略。 相似文献
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随着网络技术的发展,接入网络的服务器数量呈现出指数级增长的态势。在海量信息面前,人们对信息的利用率渐渐降低,盲目地在网络中搜寻需要的内容。用户急需一种能够帮助他们购物的辅助工具,该工具能够按照用户自身的兴趣爱好自动地进行推荐。通过改进一种混合模式的推荐技术解决该问题,实验部分也进行了相关验证。 相似文献
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针对电子商务平台中出现的信息"超载"问题,通过采用用户聚类划分和节点信任值计算分析的方法建立电子商务信任社区,并结合商品自身评价信息,构建电子商务推荐模型。该模型根据用户最信任的若干邻居对商品的评价信息,预测用户对未购买的商品的评分值,将预测评分值较高的商品推荐给用户,并且在推荐算法设计过程中考虑了推荐的时间效应,为用户提供有效的商品推荐服务。 相似文献
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