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融合偏置的动态专家信任推荐算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对协同过滤推荐算法中数据稀疏、冷启动与噪声用户对推荐质量的严重影响,该文将用户-项目评分数据与用户信任关系数据相结合;提出一种融合偏置的动态专家信任推荐算法(BDETA),首先根据用户信任关系数据进行社区划分,获取用户间显式信任值;其次从社区中用户-项目评分数据获取可信度、隐式信任值;通过结合用户间可信度、显式信任值、隐式信任值动态确定专家信任因子,根据用户的推荐能力为每个社区确定专家数据集;最后结合用户不同评分标准进行评分预测。在真实数据集FilmTrust的实验结果中,能够有效地解决协同过滤中冷启动与数据稀疏问题,可更好地满足用户的个性化推荐需求,并且在推荐系统常用评价指标MAE与RMSE中有着不错的表现。 相似文献
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针对传统协同过滤推荐算法对目标客户进行个性化推荐时,因用户评价数据和物品属性等显式数据稀疏,造成推荐商品的准确率和质量相对较差的问题,本文基于隐式数据和Apriori算法对协同过滤推荐算法做出改进.首先,算法基于隐式数据中用户对商品的行为和用户对商品的评价,建立用户对商品的评分偏好模型,用以构建原始评分数据;其次,利用... 相似文献
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基于评分区间相似性的协同过滤推荐算法 总被引:1,自引:1,他引:0
项武 《微电子学与计算机》2010,27(7)
研究协同过滤推荐系统处理大规模稀疏评价数据的精度问题,针对目前余弦相似性处理极稀疏的用户评价矩阵不能获取满意推荐质量,且处理大规模推荐数据时存在性能缺陷的情况,提出基于评分区间相似性的协同过滤推荐算法.将用户评价的数值范围进行定性划分,以项目在各评价区间上的得分建模项目质量,以用户在各评价区间内的评分建模用户评分取向.使用余弦相似性度量方法衡量用户和项目间的相似程度,进而确定最近邻居.此方法的实现过程降低了稀疏性对最近邻发现的影响,且算法具有快速处理大规模评价数据的能力.使用标准的MovieLens数据集,测试提出的推荐算法,实验结果表明,本算法相比传统的最近邻推荐算法具有更好的推荐精度. 相似文献
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综合项目评分和属性的个性化推荐算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统协同过滤算法存在的数据稀疏性和冷启动问题,提出了一种综合项目评分和属性的个性化推荐算法.该算法在衡量项目相似性时,同时考虑用户评分和项目属性特征,并根据评分数据的实际稀疏情况动态调整两者的影响权重;预测评分时,利用用户对项目属性的偏好度来衡量其对未评分邻居项的喜好程度,并产生最终推荐.基于MovieLens数据集进行的实验结果表明,该算法使得最近邻的确定更加准确,系统推荐质量明显改善. 相似文献
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针对协同过滤推荐中存在的数据稀疏性问题,文中提出了一种基于项目特征属性和BP神经网络相结合的协同过滤推荐算法,并通过Movielens数据集验证了该模型的有效性。此方法首先将用户评分数据映射为用户对项目特征属性的偏好,然后使用BP神经网络训练得到目标用户的特征属性偏好模型并对新项目的评分进行预测,从而降低用户项目评分矩阵的数据稀疏性,最后使用协同过滤推荐算法,形成最近邻并生成推荐建议。 相似文献
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协同过滤是个性化推荐系统中的常用技术,数据稀疏性是影响协同过滤算法预测准确度的主要因素。提出了改进的Slope One算法,在该算法中,首先根据用户历史评分计算项目间相似性,然后依据项目相似性选取当前活跃用户评价过的k个相似项目记为邻近项目集合,并计算目标项目与其邻近项目的评分偏差,最后以项目间相似性为权重,计算当前活跃用户对目标项目的评分预测值。该算法使用邻近项目进行计算,降低数据的稀疏性,同时减少了计算量。使用标准MovieLens数据集对该算法的预测结果进行验证,结果表明:相对于原算法,该算法提高了预测的准确性,与其他协同过滤算法相比,推荐准确度也有明显的提高。 相似文献
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针对大数据量下的英语资源库信息推荐模型中数据稀疏性较大的问题,提出一种基于协同过滤算法的英语资源库信息推荐模型。对历史监测的数据进行深度挖掘,将原始数据通过整合完善转化为资源数据集。通过协同过滤算法和资源反馈矩阵的表述实现资源选取,根据任意用户对项目集中同一数据资源的反馈评分计算得出每个项目间的相似阈值,以此为基础拟合项目整体相似阈值,根据阈值数挑选与用户最为匹配的项目资源,完成推荐。仿真实验证明,该模型算法的推荐精准度和效率较高,有效解决了数据稀疏性较大的问题。 相似文献