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《计算机应用与软件》2017,(7)
围绕上下文感知推荐技术和社会化网络推荐技术的局限性展开研究,提出一种基于社会化网络环境下的名为HCCF的上下文感知协同过滤方法。在充分考虑上下文感知推荐系统实际问题的基础上,首先量化了不同维度的上下文对推荐系统所产生的影响,并在此基础上定义了上下文影响系数。在此基础上引入了社会化网络环境中不同用户之间的相互影响,并采用社会化网络用户信任度进行衡量,最后对上下文因素和社会化网络用户信任度进行综合考虑,提出一种新的相似度计算方法。理论分析和在真实数据集上的实验结果表明,相对于单纯基于上下文的系统过滤算法以及社会化网络推荐方法而言,该算法的准确性和推荐效率均得到一定程度的提升。 相似文献
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上下文感知技术是普适计算研究领域的的热点问题。该文探讨了上下文信息的获取、建模、管理及推理方法,重点介绍上下文感知系统的体系结构。并结合老年人健康监护推荐系统的设计,分析了上下文感知技术在系统中的应用。 相似文献
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随着人们生活水平的提高,旅游已成为一项普遍的休闲活动,进而推动了旅游推荐方面技术的研究。与传统推荐系统相比,除了考虑游客和旅游产品的相关特征之外,旅游推荐系统的推荐质量在很大程度上受到位置、时间、天气、游客社交群体等上下文信息的影响。本文首先给出上下文感知旅游推荐系统的总体框架;然后对位置、时间、游客社会化网络和多维上下文等4类典型的上下文信息在旅游推荐系统中的应用进行了详细考察,并对综合应用各种上下文信息的旅游推荐系统进行了分析;从旅游推荐产品的角度对推荐系统进行分类考察;最后讨论了上下文感知旅游推荐系统目前面临的重点和难点问题,指出下一步的研究方向。 相似文献
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推荐系统作为帮助用户快速获取有用信息的重要工具之一,得到了深入的研究和广泛的应用.为了更好地挖掘基于上下文信息的推荐场景中"用户-项目-上下文"三者之间的潜在关系,定位用户可能的兴趣点,进而提升推荐准确度和用户体验.通过分析目前已有的关于上下文情景数据处理技术的原理和特点,在时间复杂度或者时效性方面仍存在着不足之处,这也是目前融合上下文推荐算法的研究重点和难点之一.针对推荐的时间复杂度高这一方面,提出了融合因子分解技术的推荐算法(FM-CR)来提升基于上下文推荐的效果,包括用户接受率和时间复杂度.经过实验证明,提出的融合因子分解技术的推荐算法(FM-CR)能够在保证用户的推荐接受率的情况下,使得产生推荐结果的时间效率有了明显提高. 相似文献
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《计算机应用与软件》2015,(10)
情境感知推荐是一种有效的推荐方法,但存在难以确定有效上下文变量的问题,使用过多的上下文变量会导致数据维度的上升及推荐准确性的下降。提出一种将推荐算法分解,以各分解部分为上下文匹配主体,且采取宽松匹配的上下文信息匹配策略。形成了一种融合上下文预过滤和上下文建模的混合推荐算法。通过同其他类型算法的性能对比实验证明了该方法在确定有效上下文变量及提高推荐算法准确性上的有效性。 相似文献
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将上下文推荐系统同贝叶斯网络相结合,提出了一个上下文推荐算法,并设计了上下文资源推荐系统架构。首先利用贝叶斯网络,通过计算用户访问时间和资源信息的联合概率分布来取得用户在该环境下对资源的兴趣,然后比较当前用户所处环境所选取的资源与过去环境用户选取的资源的相似度,从而为用户提供合适的资源列表。最后将所提算法同其他常用的推荐系统算法进行了比较,系统架构按照M/G/1队列进行建模,对系统架构性能和稳定性进行了验证,取得较好结果。 相似文献
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随着计算机网络和多媒体技术的迅速普及,数字音乐消费已经成为人们日常生活中的常见活动,音乐推荐系统也因此成为了推荐系统和电子商务领域的一大研究热点。在对现有音乐推荐系统调研的基础上,重点研究公共环境下的混合型音乐推荐系统的设计和实现;将音乐特征和语境信息相结合,提出了一种新颖的混合型音乐推荐算法。为保证实际应用环境中音乐消费行为的灵活性,系统实现了投票和DJ两种推荐模式。该系统在实验室及实地测试中均取得了较高的用户满意度。 相似文献
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音乐推荐系统及相关技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
陈雅茜 《计算机工程与应用》2012,48(18):9-16,47
随着计算机网络和多媒体技术的迅速普及,推荐系统特别是音乐推荐系统成为了电子商务领域的一大研究热点.对现有的音乐推荐系统及其相关技术作了全面深入的调查和分析,在介绍个人及群体音乐推荐系统的基础上,讨论了音乐推荐系统的发展方向并提出了相应的研究重点.该课题的研究有助于提高音乐推荐质量,增强用户满意度,提高音乐推荐系统的实际可用性.相关研究成果也将对其他推荐系统以及多媒体应用系统的研究起到重要的借鉴作用. 相似文献
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推荐系统旨在为用户提供个性化匹配服务,从而有效缓解大数据时代的信息过载问题,并且改善用户体验,增加用户粘性,极大地促进了电子商务等领域的发展。然而,在实际应用场景中,由于数据稀疏和冷启动问题的存在,推荐系统往往难以得到精准的推荐结果;而复杂的模型设计也导致推荐系统的可解释性不尽如人意。因此,如何充分利用交互、属性、以及各种辅助信息提升推荐的性能和可解释性是推荐系统的核心问题。另一方面,异质信息网络作为一种全面地建模复杂系统中丰富的结构和语义信息的方法,在融合多源信息、捕捉结构语义等方面具有显著优势,已经被成功应用于相似性度量、节点聚类、链接预测、排序等各种数据挖掘任务中。近年来,采用异质信息网络统一建模推荐系统中不同类型对象的复杂交互行为、丰富的用户和商品属性以及各种各样的辅助信息,不仅有效地缓解了推荐系统的数据稀疏和冷启动问题,而且具有较好的可解释性,并因此得到了广泛关注与应用。本文旨在对基于异质信息网络的推荐系统进行全面地综述,首次系统地梳理现有工作,弥补该领域缺乏综述的空白。具体而言,本文首先介绍了异质信息网络和推荐系统的核心概念和背景知识,简要回顾了异质信息网络和推荐系统的研究现状,并且阐述了将推荐系统建模为异质信息网络的一般步骤。然后,本文根据模型原理的不同将现有方法分为三类,分别是基于相似性度量的方法、基于矩阵分解的方法和基于图表示学习的方法,并对每类方法的代表性工作进行了全面的介绍,指出了每类方法的优缺点和不同方法之间的发展脉络与内在关系。最后,本文讨论了现有方法存在的问题,并展望了该领域未来的几个潜在的研究方向。 相似文献
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In the past decade,recommender systems have been widely used to provide users with personalized products and services.However,most traditional recommender systems are still facing a challenge in dealing with the huge volume,complexity,and dynamics of information.To tackle this challenge,many studies have been conducted to improve recommender system by integrating deep learning techniques.As an unsupervised deep learning method,autoencoder has been widely used for its excellent performance in data dimensionality reduction,feature extraction,and data reconstruction.Meanwhile,recent researches have shown the high efficiency of autoencoder in information retrieval and recommendation tasks.Applying autoencoder on recommender systems would improve the quality of recommendations due to its better understanding of users,demands and characteristics of items.This paper reviews the recent researches on autoencoder-based recommender systems.The differences between autoencoder-based recommender systems and traditional recommender systems are presented in this paper.At last,some potential research directions of autoencoder-based recommender systems are discussed. 相似文献
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基于知识的电子商务智能推荐系统平台设计 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了传统推荐技术存在的不足,阐述了基于知识的推荐技术的特点及其发展。针对现有基于知识的电子商务推荐系统中存在的不足,提出了基于知识的电子商务智能推荐需要解决的基本问题,设计了基于知识的电子商务智能推荐平台的逻辑框架,并阐述了其工作原理。 相似文献