个性化推荐算法设计

协同过滤技术（collaborative filtering）目前被成功地应用于个性化推荐系统中，但随着系统规模的扩大，它的效能逐渐降低，提出了一种高效的个性化推荐算法，它包括维数简化和项集相似性计算两个过程，这种算法在提高精确性的基础上减少了计算耗费，可以较好地解决应用协同过滤技术的推荐系统所存在的稀疏性，扩展性等问题，快速产生精确的个性化推荐结果。     

基于多模信息融合的个性化推荐系统的研究

为了解决信息过载的问题,我们可以通过在用户和产品之间建立二元关系的方法,利用已经拥有的比较相似的关系或者选择过程,挖掘出各用户可能感兴趣的对像。目前解决信息过载问题最有效的工具就是个性化推荐,该文利用不同的推荐算法,简单介绍了协同过滤系统,基于内容的推荐系统,基于用户—产品二部图网络结构的推荐系统,混合推荐系统。并分析这些推荐系统的特点以及存在的缺陷,帮助读者了解这个研究领域。     

个性化推荐系统中协同过滤方法的研究

对基于余弦相似性、相关相似性与项目评分的CF算法进行了性能对比与评价,对其在个性化推荐系统中的应用、面临的问题以及相应的解决方法进行了分析与研究。     

一种电影个性化推荐系统的研究与实现

在协作过滤算法研究的基础上,考虑到相似项目之间评分的相似性,将此因素加入过滤算法得到改进的协助过滤算法,提高了算法的准确度。综合内容和协作过滤的优缺点,提出一种具有自适应调节的混合过滤算法,提高了过滤性能和准确度。根据改进的算法,针对电影领域进行实验,证明了其可行性。     

基于项目分层的个性化推荐方法

协同过滤目前较为成功地应用于个性化推荐系统中.但随着系统规模的扩大和待推荐项目的不断增加,协同过滤面临着稀疏性问题和新项目推荐问题,制约了推荐效果.在此分析了传统协同过滤推荐方法中存在的问题,提出一种基于项目分层的个性化推荐方法.采用了基于多层兴趣表示的用户相似性算法,并结合相似用户推荐项与项目相似性来推荐新项目.该推荐方法在稀疏数据集上能表现出较好的推荐质量,同时也能够有效地解决新项目推荐问题.     

一种个性化推荐改进混合算法

综合协同过滤算法和基于网络结构算法,提出全新的混合推荐算法,在对象和对象的相似性基础上考虑了项目之间的作用关系,得到最终改进后的混合算法MIX。通过对数据集的计算,排序值准确性大幅提高,推荐精度得到提高。     

个性化推荐算法综述

在现有文献统计下个性化推荐算法可以分为如下三类~([1,2]):基于内容的推荐(Content-based Recommendation)~([3,4])、基于协同过滤的推荐(Collaborative Filtering based Recommendation)~([5-7]),以及混合型推荐系统(Hybrid Recommendation)~([8-10])。其中,基于协同过滤的推荐因其对专家知识依赖度低以及可以利用群体智慧等特点,得到了最为深入也最为广泛的研究,它又可以被分为多个子类别,主要包括基于用户的协同过滤(User-based CF)~([11]),基于物品的协同过滤(Item-based CF)~([12]),以及基于模型的协同过滤(Model-based CF)~([6]),等。其中基于模型的推荐是一类方法的统称,它指利用系统已有的数据和用户历史行为,学习和构建一个模型,进而利用该模型进行用户偏好建模、预测与个性化推荐,根据具体应用场景和可用数据的不同,这里的模型可以是常用的奇异值分解等矩阵分解模型~([13]),也可以是主题模型、人工神经网络、概率图模型、组合优化甚至深度学习等机器学习模型~([1])。在下面的部分,我们将在如上几个方面对个性化推荐系统的研究现状进行具体的介绍。     

基于专家系统的个性化推荐系统的设计与实现

随着互联网及物流运输行业的快速发展,越来越多的人选择在网上挑选服饰类商品。基于服饰类商品具有重复购买率低、搭配性强、受当季流行因素影响大等特点,提出了一种基于协同过滤与专家推荐的混合推荐策略,在为商品引入流行因子的基础之上,为用户提供了一种更为个性化、时尚化的推荐结果。由于业务系统涵盖了海量的商品及用户数据,单机计算系统难以满足推荐系统对计算资源的需求,在基于Hadoop平台的基础之上,构建了一套离线分布式推荐系统,为解决大数据应用背景下的数据计算问题提供了可行性案例。     

一种融合用户相似性与评分距离的个性化推荐算法

基于距离模型的协同过滤通过计算用户间已知评分的距离,并使用该距离来预测目标用户的未知评分,但该类算法因预测需要使用所有邻居而导致需要大量缓存距离计算结果。针对这一问题,设计了一种融合用户相似性与用户评分距离的个性化推荐算法,基于用户间的相似性对邻居进行筛选,使用筛选之后的邻居集合预测未知评分。基于MovieLens数据与现有几种经典算法进行比较实验,证明了设计方法的有效性,在降低29%邻居数量的基础上,该算法提高了预测准确性、推荐列表排序性能等多个关键指标。     

基于Web挖掘的个性化推荐算法研究

个性化推荐系统是根据用户的爱好,给用户推荐符合用户兴趣的对象的一种高级商务智能平台.论文重点探讨基于用户的协同过滤算法,介绍其基本思想和工作流程,并通过高级语言C＋＋来实现三种相似度计算方法,通过实验比较得出了最佳的计算方法,并设计实现了一个电子商务个性化推荐系统原型,对其他同类网站应用个性化推荐系统具有很好的参考价值.     

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。     

基于信任偏好的个性化推荐

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。     

基于协同过滤的网络论坛个性化推荐算法

提出一种基于协同过滤的网络论坛个性化推荐算法,根据用户的发帖、回帖、阅读等记录,采用加权方法计算用户帖子的评分矩阵,获取邻近用户集合,通过邻居用户的帖子评分,计算目标用户的帖子预测评分,推荐预测评分最高的帖子。实验结果表明,该算法的推荐质量较高。     

层次凝聚算法在商品个性化推荐中的应用

商品的个性化推荐是电子商务个性化服务中非常重要的一个方面,而聚类协作过滤则是推荐系统中采用最为广泛的技术。在基于聚类协作过滤的商品个性化推荐中的聚类算法通常采用划分聚类,文章根据电子商务网站的特点,提出了用改进的Rock层次凝聚算法Improved-Rock实现基于购买商品类别相似性的用户聚类。模拟实验结果表明该算法的应用是有实际价值的。     

基于概念层次树的个性化推荐算法

改进了传统的协同过滤算法,提出了基于概念层次树的用户模型,利用该模型进行协同运算,使系统在用户共同评分项极其稀疏时也能产生推荐。在相似性计算和产生推荐阶段引入了概念分层思想,分别在商品种类上产生推荐,避免了推荐的单一现象。MovieLens数据集实验表明,改进后的算法在推荐质量上有了明显的提高。     

层次凝聚算法在商品个性化推荐中的应用

商品的个性化推荐是电子商务个性化服务中非常重要的一个方面，而聚类协作过滤则是推荐系统中采用最为广泛的技术。在基于聚类协作过滤的商品个性化推荐中的聚类算法通常采用划分聚类，文章根据电子商务网站的特点，提出了用改进的Rock层次凝聚算法Improved-Rock实现基于购买商品类别相似性的用户聚类。模拟实验结果表明该算法的应用是有实际价值的。     

基于用户行为的个性化推荐系统的设计与应用①

目前电子商务网站提供的推荐服务很难满足用户的个性化需求,协同过滤算法作为应用最成功的推荐算法,依然存在数据稀疏性、用户评分真实性等问题,制约着推荐系统的质量。设计和实现了一个基于用户行为的个性化商品推荐系统,主要采用前融合组合推荐策略,避免了单纯使用协同过滤算法的弱点。阐述了基于用户行为的个性化推荐系统的设计思想和实现过程,最终通过实验验证了本推荐系统具有良好的推荐效果。     

基于机器学习的核电文档个性化推荐系统研究

本文对采用个性化推荐的方式来辅助用户开展文件检索进行研究,根据用户历史搜索记录以及用户网站行为日志进行分析来推荐用户想要的搜索结果,变被动搜索为主动推荐。文章从推荐系统的建设思路、总体架构设计、数据采集来源分析、数据处理策略、推荐引擎的模型设计、机器学习计算框架选择几个部分来开展研究。重点阐述了基于文件的协同过滤算法叠加基于图的推荐模型的算法核心。通过计算文件之间的相似度,并根据文件的相似度以及用户的历史行为生成推荐列表,再根据岗位、知识点等实体关联所建立的关系图来对推荐结果进行过滤、排序。通过开展基于机器学习的文档个性化推荐研究,为基于大数据及人工智能技术的文档及信息资源开发利用做了有益的探索。