协同过滤推荐研究综述

推荐技术是目前在很多领域中广泛使用的技术之一.而协同过滤推荐算法是应用在推荐技术中很成功的算法.主要介绍了协同过滤推荐技术,总结了当前推荐算法的传统方法、改进算法以及性能评测方法.同时,分析了协同过滤推荐算法中的问题以及相应的解决办法.最后阐述了协同过滤推荐系统中仍需解决的问题和未来可能的发展方向.     

浅谈协同过滤算法的研究优化

随着互联网的飞速发展,推荐系统作为解决信息过载问题的重要手段被广泛应用.推荐系统中有许多算法,其中最经典、最常用的是协同过滤算法.协同过滤推荐算法简单易实现、数据依赖性低、推荐结果准确,但是也存在一些问题可以优化改进.本文主要就一些经过优化改进后的协同过滤推荐算法进行分析比较.     

基于时间加权的协同过滤算法研究

协同过滤算法是目前个性化推荐系统中应用最成功的推荐算法之一,但传统的算法没有考虑用户兴趣漂移的问题,导致推荐系统的推荐质量下降.针对这个问题,提出了基于时间加权的协同过滤算法.实验表明,改进的算法提高了推荐系统的推荐质量.     

改进的协同过滤推荐算法

传统的选修课系统存在结构性的不足和缺憾,为了避免高校学生盲目的选择选修课程,本文利用改进的协同过滤算法对高校学生进行个性化的选课推荐.本文首先介绍了两种推荐算法,并着重介绍基于协同过滤的推荐算法,并分析了两种算法的优缺点,最后针对协同过滤算法的数据稀疏性问题,提出了一种改进的协同过滤算法,即在协同过滤中加入基于内容的因素来解决这个问题.这种改进的协同过滤算法避免了传统协同过滤算法中存在的数据稀疏问题,以学生为本推荐适合学生的课程,满足学生学习的个性化要求.     

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.     

基于图卷积神经网络的家具推荐方法

协同过滤是大数据推荐系统的重要算法之一,为提高家具推荐效果,文章首先介绍了协同过滤的经典算法,其次对基于图卷积的推荐算法进行梳理并改进,基于收集到的数据集构建了模型,最后选取其他协同过滤经典算法与之进行对比和分析。实验结果表明:相较于基于物品的协同过滤算法模型、基于用户的协同过滤算法模型,基于图卷积的协同过滤算法模型在评价指标上有更好的表现,更适合应用于家具推荐。     

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。     

大数据环境下智能推荐系统中协同过滤算法研究

随着互联网的普及以及电子商务的发展,各类网络应用需要大数据的支持,而信息过载是大数据应用最严重的问题之一,需要来自智能推荐系统的支持.分析了大数据环境下智能推荐系统的概念和应用,对协同过滤算法这一智能推荐经典算法进行了阐述,并介绍了其在大数据环境中的应用领域.     

基于项目特征模型的协同过滤推荐算法

提出一种基于项目特征模型的协同过滤推荐算法.首先根据项目特征属性建立项目特征相似模型,在此模型基础上根据特征相似项目和用户评价相似项目,计算项目之间的综合相似度,弥补了以往协同过滤推荐算法在新项目推荐方面的不足.试验结果表明,该方法不但可以有效地改善传统协同过滤算法中新项目的冷启动问题,而且确实提高了推荐系统的推荐精度.     

协同过滤推荐瓶颈问题综述

个性化推荐使得用户从浩瀚信息检索查找中解放出来,成为一种继搜索引擎之后获取信息的重要方式.协同过滤因为其算法简单,能够处理复杂对象,并且推荐效果优异,成为个性化推荐中最成功和应用最广泛的技术.但随着推荐系统规模扩大,协同过滤受到了数据稀疏性、冷启动和可扩展性等瓶颈问题严重挑战.本文总结了传统协同过滤推荐技术流程,重点研究了解决协同过滤瓶颈问题的方案,分析了它们各自的优缺点,便于后续实现协同过滤推荐系统时方案的选择和使用.