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《微型机与应用》2016,(17):17-19
协同过滤推荐算法是推荐系统研究的热点,近年来,在亚马逊、淘宝等商业系统中获得应用。在实际应用过程中,协同过滤推荐面临数据稀疏和准确性低的问题。作为推荐基础的用户-产品(项目)矩阵通常非常稀疏(存在大量缺失数据),从而导致推荐结果不准确。文章试图在缺失数据情况下提高协同过滤推荐的准确性,聚焦以下两个方面:(1)用户相似度、产品(项目)相似度计算;(2)缺失数据预测。首先,用增强的皮尔森相关系数算法,通过增加参数,对相似度进行修正,提高用户、产品(项目)相似度计算的准确率。接着,提出一种同时考虑了用户和产品(项目)特征的缺失数据预测算法。算法中,对用户和产品(项目)分别设置相似度阈值,只有当用户或产品(项目)相似度达到阈值时,才进行缺失数据预测。预测过程中,同时使用用户和产品(项目)相似度信息,以提高准确度。在模型基础上,用淘宝移动客户端的数据集进行了验证,实验结果表明所提算法比其他推荐算法要优异,对数据稀疏性的鲁棒性要高。 相似文献
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针对协同过滤推荐算法中数据极端稀疏所带来的推荐精度低下的问题,文中提出一种基于情景的协同过滤推荐算法。通过引入项目情景相似度的概念,基于项目情景相似度改进了用户之间相似度的计算公式,并将此方法应用至用户离线聚类过程中,最终利用用户聚类矩阵和用户评分数据产生在线推荐。实验结果表明,该算法能够在数据稀疏的情况下定位目标用户的最近邻,一定程度上缓解数据极端稀疏性引起的问题,并减少系统在线推荐的时间。 相似文献
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《计算机应用与软件》2017,(8)
针对传统协同过滤算法中评分数据稀疏性及所造成推荐质量不高的问题,提出一种巴氏系数(Bhattacharyya Coefficient)改进相似度的协同过滤算法。在基于近邻协同过滤算法基础上,首先利用Jaccard相似性来计算用户间的全局相似性;其次使用巴氏系数获得评分分布的整体规律,并结合Pearson相关系数来计算其局部相似性;最后融合全局相似性和局部相似性得到最终的相似度矩阵。实验结果表明,该算法在稀疏数据集上获得更好的推荐结果,有效地缓解了评分数据稀疏性问题,提高了推荐的准确度。 相似文献
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针对评分数据稀疏和单一评分相似性计算不准确导致推荐质量不高的问题, 提出一种基于项目兴趣度的协同过滤新算法。该算法先预测未评分项的值, 在此基础上基于项目的分类、评分值及次数引入项目—项目类别兴趣度特征向量计算同组项目的相似性, 提高了项目间相似性计算的准确度和推荐质量, 避免了大量无用计算, 提高了算法的效率。实验结果表明, 该算法对目标项目预测评分的准确性、推荐质量及效率更高。 相似文献
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协同过滤技术是目前电子商务推荐系统中最为主要的技术之一,但随着系统规模的日益扩大,它面临着算法可扩展性和数据稀疏性两大挑战。针对上述问题,本文提出了一种基于聚类和协同过滤的组合推荐算法。首先利用聚类对项目进行分类,在用户感兴趣的类里进行推荐计算,有效地解决了算法的可扩展性问题;接着在每一类中使用基于项目的协同过滤对未评价的项目进行预测,把较好的预测值填充到原用户-项集合中,有效地缓解了数据稀疏性问题;最后根据协同过滤推荐在相似项目的范围内计算邻居用户,给出最终的预测评分并产生推荐。实验结果表明,本算法有效地解决了上述两个问题,提高了推荐系统的推荐质量。 相似文献
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协同过滤算法是电子商务系统中一种重要的个性化推荐技术之一。但是随着电子商务规模的扩大,评分矩阵的稀疏性问题严重的影响了协同过滤算法的推荐效果。该文通过分析并研究了传统的协同过滤算法的不足,提出了一种新的基于用户和项目组合的协同过滤算法,在对稀疏矩阵进行填充时,不仅考虑到了项目之间的相关性,还考虑到了用户之间的相关性,然后在此基础上,构造虚拟的评分矩阵,最后再进行综合推荐。实验结果表明,在评分矩阵极其稀疏的情况下,该算法能有效的提高预测精度。 相似文献
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为使图像噪声滤除的同时,边缘细节信息能得到有效地保护,基于粗糙集理论介绍了一种新的边缘增强滤波方法。首先,基于粗糙集不可分辨等价关系划分,分离出噪声点和非噪声点,对噪声点通过中值滤波进行滤除,然后,通过粗近似精度和方向模板检测边缘的连续性和方向,以具有最大粗近似精度的模板的灰度均值取代中心像素点灰度。在所有进行边缘检测的滤波算法中,该算法是唯一边缘测度在多次迭代运行后不会减小的滤波方法,同时通过对不同噪声程度的椒盐噪声和高斯噪声的滤波实验,说明该方法在有效滤除噪声同时能使边缘细节得到保护和增强,且比其它传统的空域和频域滤波方法具有更好的噪声适应性。 相似文献
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基于项目的协同过滤推荐算法在电子商务中有着广泛的引用,该算法的核心是计算项目之间的相似度.传统的计算项目相似度算法仅仅通过项目间共同用户评分值差异来计算,在数据稀疏情况下,项目间共同用户评分值很少,导致此类算法性能严重下降.针对此问题,从项目间的整体评分角度出发,提出争议相似度的概念,争议相似度从项目间评分方差差异的角度衡量项目间相似性.将争议度特征融合到基于项目之间共同用户评分的传统相似度算法中,进而提出了融合项目争议度特征的协同过滤推荐算法,最终缓解了传统算法在稀疏数据情况下相似度计算不准确的问题.实验结果表明该算法在数据稀疏环境下可以明显提升推荐质量. 相似文献
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为了从大型数据库中获取有用的知识,采用了roughset理论。Roughset理论是一种研究不精确和不确定性知识的数学工具。利用粗糙集理论中属性核与不可分辨关系,提出了一种基于粗集的属性约简算法和消除冗余属性的数据过滤方法,并通过一个完整的实例验证了算法的有效性。 相似文献