共查询到18条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
基于模糊兴趣模型的个性化推荐算法 总被引:5,自引:0,他引:5
论文在分析现有个性化推荐算法的基础之上,针对个性化的本质特点,结合模糊数学的知识,提出了一种个性化模糊兴趣模型,并建立一对应的推荐算法。实验表明,该模型有着简单,方便,快速推荐的特点。 相似文献
2.
提出了一种结合用户模糊兴趣和智能多Agent的电子商务推荐系统模型,利用智能Agent获取用户对产品属性的喜好度和相应权重,依此建立起清晰的用户兴趣模型.在智能多Agent技术下建立一种多属性综合评价机制,采用逼近理想解法(Topsis法)对候选产品进行实时处理,并根据排序结果产生Top-N推荐. 相似文献
3.
为了进一步提高电子商务推荐系统中商品推荐的准确性和高效性,通过分析传统推荐系统存在的问题和已有的优化方案,提出了多Agent的电子商务推荐系统模型。推荐系统通过人工智能领域中的多Agent技术,并应用终端自适应特性,改善了传统推荐系统在多终端情况下的电子商务系统的推荐效率,并根据用户使用的不同终端动态返回推荐结果。实验结果表明,多Agent协同的电子商务推荐系统在一定程度上提高了推荐效率和准确性。 相似文献
4.
针对传统个性化推荐系统用户兴趣模型创建和更新的不足,无法准确地感知用户特定背景下的语义信息和用户兴趣随着时间的变化,基于用户兴趣本体提出一种新用户兴趣模型,并通过激活扩展理论描述该用户兴趣模型的更新算法。同时,改进了推荐算法,结合协同过滤进行个性化推荐。实验结果表明,该模型能够有效反映用户兴趣,新的推荐算法在MEA、多样性、冷启动处理、稳定性方面都具备很高的性能。 相似文献
5.
基于多Agent混合智能实现个性化网络信息推荐 总被引:8,自引:0,他引:8
1 引言互联网的迅速发展和普及,使得人们可以通过网络获取大量的信息资源,为帮助用户从互联网获取需要的各种信息资源,各种搜索引擎,如Yahoo!、Excite等相继诞生,它们为用户提供信息导航服务,帮助用户获取需要的信息。但随着网络资源的指数膨胀,使得搜索引擎难以为用户提供满意的服务。在这日益增多的 相似文献
6.
目前大多数推荐技术是针对用户单方面兴趣进行的。提出了一种用户多面(multi-faced)兴趣信任度的推荐算法,以适应博客、维客、新闻文章等涉及用户多种兴趣下的推荐。新算法以一种协调的方式将传统的协同过滤算法和基于信任度的推荐算法相结合。实验结果表明,该算法不仅能适应用户多种兴趣下的推荐,而且能有效解决冷启动问题,大大提高了推荐效果。 相似文献
7.
8.
随着互联网的飞速发展所带来的“信息过载”问题使准确的新闻推荐技术变得越来越重要。提出基于兴趣标签的个性化新闻推荐系统,利用Hadoop大数据平台,采用基于项的协同过滤算法,通过收集用户的浏览记录和兴趣标签,挖掘用户的主题兴趣,建立用户的兴趣模型,提高个性化推荐系统的准确性和可扩展性,具有良好的推荐效果。 相似文献
9.
基于模糊描述逻辑的个性化推荐系统建模* 总被引:3,自引:1,他引:2
为了解决现有个性化推荐系统中缺乏对模糊语义信息处理的能力,本文建立模糊语义推荐系统模型,使用模糊描述逻辑实现了该模型,并给出了推荐算法。在实现模型的过程中引入了两条规则实现了概念层次关系在的兴趣程度和关联程度上的传递。最后通过实例证明,通过将用户的兴趣和待选资源的相关概念在语义层面进行适当的扩展,模糊语义推荐系统模型能更准确描述用户的兴趣并产生更多符合用户兴趣的推荐项目。 相似文献
10.
江丽丽 《电脑编程技巧与维护》2018,(3):91-94
将分布式综合推荐模型和基于Agent技术的Web挖掘模型应用于图书信息服务系统,设计了两级数据库,分别用于支撑内容挖掘模块和协同过滤模块,充分利用分布式架构与Agent技术的优势,实现了跨站点的分布式智能搜索和个性化推荐. 相似文献
11.
个性化推荐系统能很好地解决互联网中信息过载的问题,传统推荐系统存在着商家较为分散、隐私容易泄漏的问题。提出了一种基于中间代理的电子商务智能推荐系统,利用内容过滤技术进行推荐,在考虑用户隐私的基础上使用向量空间模型挖掘用户的兴趣偏好和商品的特征评价,引入时间遗忘函数以处理兴趣变化问题,根据收集的信息产生推荐序列,针对重点难点问题提出了解决方案。采用Movielens数据集进行的实验结果表明,该方法能提供较好的推荐准确度与计算性能。 相似文献
12.
13.
14.
15.
16.
17.
基于内容的推荐在用户数据较少的情况下是一种有效的解决冷启动的方法。针对基于内容的推荐算法中,内容相似度计算精度低、用户兴趣漂移等问题,提出一种结合影评内容相似度和长短期兴趣模型来计算电影相似度的推荐方法。算法利用text-rank、word2vec等技术和模型对影评进行关键词抽取和词向量构建,同时基于word2vec训练结果进行电影内容相似度计算,一定程度上解决了近义词、网络词等带来的准确率下降问题;然后基于长短期兴趣漂移模型,统计用户对不同内容属性的偏好权重,并随时间窗口动态计算电影相似度矩阵,缓解了用户兴趣随时间漂移而改的问题;最后根据不同推荐策略获得推荐结果。实验结果证明,该算法比对比方法正确率提高了5%左右,同时兴趣模型提取了用户长短期兴趣标签,在工业界及基于标签的算法等场景中都具有很高的实用价值。 相似文献
18.
协同过滤推荐作为主流的个性化推荐方法在实际应用中存在一定缺陷, 在一些情况下得到的推荐结果不够准确。考虑到信任与用户偏好相似性的关系, 将信任引入到推荐模型中, 并同时考虑暗示用户偏好的多维因素, 提出基于信任偏好的个性化推荐方法, 以提高推荐系统的准确性, 并用实验验证了此方法的有效性。 相似文献