协同过滤和粒子群算法在饮食推荐中的应用

目前饮食健康越来越受到关注,而传统饮食推荐只单方面考虑饮食偏好或营养均衡需求。综合考虑两个方面,构建个性化饮食推荐模型。利用基于用户的协同过滤算法进行饮食推荐,解决饮食偏好问题;利用多目标粒子群优化算法对推荐食谱进行营养调优,解决营养均衡问题。实验结果表明,该模型在推荐和调优上效果显著,有效解决了个性化饮食推荐问题。     

结合用户特征的政务服务协同过滤推荐方法

为推荐政务服务相关事项,提高用户办事效率与政府服务水平,该文提出一种推荐算法,即结合用户特征的政务服务协同过滤推荐方法。该方法为解决传统协同过滤未考虑用户属性的问题,将用户画像技术与其相结合。首先,建立政务服务用户画像;然后,采用奇异值度量分析方法融合用户画像与基于用户的协同过滤算法,使特征属性参与相似度计算,改善用户之间的相似性,并解决数据稀疏性的问题,使推荐结果更具实际意义;最后,计算政务服务事项预测得分,将得分最高的 TOP-N 推荐给用户。在实验部分,该文利用某市企业法人的政务服务真实数据进行验证。结果显示,该算法能够满足政务服务推荐的个性化要求,预测准确性较高。     

多子域随机森林在情境感知推荐中的应用研究

情境感知推荐系统通过增加情境信息来提高推荐精度,在实际应用中得到广泛的应用。然而,传统的情境感知推荐方法存在赋予情境因素相同权重,忽略了用户在不同情境下所偏好项目的不同,以及情境因素在推荐过程中所起的影响作用不同的问题。提出一种基于多子域随机森林算法的情境感知推荐方法。该方法对特征重要性按权值大小进行排序,将权值的取值区域分为多个大小相等的子区域,在这些子区域中随机选择特征,构造特征子空间来改进随机森林算法;通过改进的随机森林算法来分解并降低用户、项目和情境的特征维度;使用协同过滤推荐算法来进行冷链物流配载个性化推荐。对LDOS-CoMoDa和Cycle Share两个数据集进行仿真实验,结果表明该方法相比传统方法平均绝对误差减少近10%,有效地提高了推荐系统的预测精度,为情境感知推荐的应用提供借鉴。     

一种基于用户情境聚类的个性化推荐算法

面向基于情境感知的推荐问题,提出一种基于用户情境聚类的个性化推荐算法。该算法利用情境预过滤的思想,首先运用模糊聚类的方法对历史数据集中用户的情境进行聚类,构造与当前用户情境相似度较高的用户集合,再与传统的基于用户的协同过滤算法相结合进行个性化推荐。实验采用公开数据集,结果表明该算法在多维情境信息条件下可用,并且推荐准确度要高于传统协同过滤算法,在聚类粒度不同的情况下对推荐结果也会产生不同的影响。     

基于马尔可夫聚类和混合协同过滤的电视节目推荐

针对家庭用户的电视节目个性化推荐问题,提出一种基于马尔可夫聚类和混合协同过滤(MCL-HCF)算法的混合推荐方法。采用马尔可夫聚类对各个时间段的电视用户进行聚类,产生不同的群组,最小化每个群组里的个体成员和群组整体的偏好差异,再以群组为单位进行电视节目推荐;使用基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤算法分别产生推荐列表;采用基于加权融合的混合推荐算法对两个推荐列表进行处理,得到最终的混合推荐结果。在公开数据集上的实验结果表明,该算法在平衡推荐惊喜度和相关性的同时能够获得令人满意的推荐准确率。     

基于多数据源融合的用户画像构建方法

基于多数据源融合挖掘用户的属性特征,为企业开展个性化推荐和精准营销提供了思路和参考.论文以构建多维用户画像为目标,提出了融合多数据源的用户画像构建方法.首先,基于改进的k-means聚类算法针对搜索记录数据和京东评论数据分别建立了用户兴趣特征标签库和用户消费特性标签库;其次,利用word2vec词向量进行相似度计算来获...     

基于萤火虫K-means聚类的电力用户画像构建和应用

为改变用户画像技术在电力企业中推广难、收效低的现状,提出了一种基于改进的萤火虫优化加权K-means算法的分层聚类的画像推荐模型.该模型在用户画像构建时,为提高计算速度和精度,仅就单项业务设计标签模型,通过分层聚类着重构建特征群体画像;在画像应用时,直接向目标群体潜力用户推荐该项具体业务和其它新业务.在高压电力用户样本集上进行了仿真实验,表明分层聚类画像推荐模型能有效提升聚类和画像构建应用的精准性和运算速度,有助于画像技术在电力企业得到推广应用.     

基于知识图谱与协同过滤的饮食推荐算法

针对传统的基于协同过滤的饮食推荐算法只利用用户-物品评分矩阵,没有考虑物品本身的语义信息而导致推荐精度不高的问题,本文通过构建知识图谱引入菜品间的语义信息作为重要推荐依据,提出一种基于知识图谱嵌入和协同过滤的个性化饮食推荐算法。通过在2个不同的低维连续的向量空间里表示出菜品实体及其关系,计算菜品间的语义相似度,将语义相似度纳入到协同过滤推荐中进行推荐。本文算法加强了对菜品间内部隐性信息的利用,缓解了数据稀疏性和冷启动问题,使得推荐结果更加合理。在饮食数据集上的实验结果表明,本文算法在饮食推荐上效果显著,在召回率、AUC值2项指标方面都有着明显提升。     

基于免疫算法的个性化推荐系统

针对个性化推荐系统中用户的多个不同需求,提出一种基于免疫算法的求解方法。该算法将要求解的个性化 推荐列表建模成一个最大化推荐准确性和多样性的多目标优化问题,采用基于用户的协同过滤技术对用户进行分类,设计了 适合推荐问题求解的抗体编码方式、克隆、变异算子。仿真实验结果表明,所提算法能够有效求得个性化推荐的最佳解,达到 可以同时为多个用户提供多个不同推荐的需求。     

基于状态空间模型和概率矩阵分解的推荐算法

传统的矩阵分解算法在时间上将全部训练数据作为整体进行计算以获得用户兴趣特征,忽略了用户兴趣漂移问题。针对此问题,提出一种基于状态空间模型和概率矩阵分解的推荐算法。首先将用户兴趣特征向量与用户评分数据的矩阵分解映射到线性高斯状态空间中;然后使用EM算法和卡尔曼滤波器对模型参数进行动态求解;最后根据前后获得用户兴趣特征向量确认用户兴趣是否发生漂移,并进行相应推荐。实验结果表明,该算法与传统的矩阵分解推荐算法相比,能更好地感知用户兴趣漂移,提高推荐质量。