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《计算机工程与科学》2016,(8):1615-1624
作为重要的个性化推荐算法之一,协同过滤推荐算法有其独特的优势,但同时存在数据稀疏性、冷启动和扩展性问题。针对数据稀疏性问题,对项目相似度进行改进,利用基于项目的协同过滤对原始评分矩阵进行填充,以此降低数据稀疏性对推荐质量的影响。针对冷启动问题,采用基于用户和项目属性分别进行聚类的方法,通过聚类模型建立新用户和新项目与现有用户和现有项目之间的联系,根据对现有用户和现有项目的推荐预测新用户和新项目的推荐。针对扩展性问题,利用云平台Hadoop的MapReduce框架完成相关算法的并行化,以此解决传统协同过滤推荐算法面临的严重扩展性问题。实验表明,改进后的算法较好地解决了以上问题。 相似文献
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古凌岚 《计算机与数字工程》2013,41(9)
针对传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性问题,提出了基于GEP-RBF的协同过滤推荐算法.该算法对目标用户偏好的分类范畴进行了分析,构建了局部用户-项目评分矩阵,同时利用GEP优化RBF神经网络,预测局部用户-项目评分矩阵的缺失评分,平滑评分矩阵,并给出了用户评分项目交集阈值修正相似度的方法,提高用户相似度计算的准确性.实验结果表明,该算法能有效地缓解数据稀疏性问题,从而提高了协同过滤推荐系统的推荐质量. 相似文献
4.
.一种优化的基于项目评分预测的协同过滤推荐算法* 总被引:1,自引:1,他引:0
通过分析在用户评分数据极端稀疏的情况下,现有的基于项目评分预测的协同过滤推荐算法中项目之间的相似性度量不准确以及新项目的冷开始问题,提出了一种优化的基于项目评分预测的协同过滤推荐算法。该算法在计算项目之间的相似性时,既考虑了项目的评分相似性,又考虑了项目的特征属性相似性。实验表明,优化后的算法使计算出的项目之间的相似性更准确,并有效地解决了新项目的推荐问题,使得数据稀疏性对推荐结果的负面影响变小,显著提高了系统的推荐质量。 相似文献
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协同过滤是现今推荐系统中应用最为成功且最广泛的推荐方法之一,其中概率矩阵分解算法作为一类重要的协同过滤方式,能够通过学习低维的近似矩阵进行推荐。然而,传统的协同过滤推荐算法在推荐过程中只利用用户-项目评分信息,忽略了用户(项目)间的潜在影响力,影响了推荐精度。针对上述问题,首先利用Jaccard相似度对用户(项目)做预处理,而后通过用户(项目)间的位置信息挖掘出其间的潜在影响力,成功找到最近邻居集合;最后将该邻居集合融合到基于概率矩阵分解的协同过滤推荐算法中。实验证明该算法较传统的协同过滤推荐算法能够更有效地预测用户的实际评分,提高了推荐效果。 相似文献
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协同过滤推荐算法可以根据已知用户的偏好预测其可能感兴趣的项目,是现今最为成功、应用最广泛的推荐技术。然而,传统的协同过滤推荐算法受限于数据稀疏性问题,推荐结果较差。目前的协同过滤推荐算法大多只针对用户-项目评分矩阵进行数据分析,忽视了项目属性特征及用户对项目属性特征的偏好。针对上述问题,提出了一种融合聚类和用户兴趣偏好的协同过滤推荐算法。首先根据用户评分矩阵与项目类型信息,构建用户针对项目类型的用户兴趣偏好矩阵;然后利用K-Means算法对项目集进行聚类,并基于用户兴趣偏好矩阵查找待估值项所对应的近邻用户;在此基础上,通过结合项目相似度的加权Slope One算法在每一个项目类簇中对稀疏矩阵进行填充,以缓解数据稀疏性问题;进而基于用户兴趣偏好矩阵对用户进行聚类;最后,面向填充后的评分矩阵,在每一个用户类簇中使用基于用户的协同过滤算法对项目评分进行预测。实验结果表明,所提算法能够有效缓解原始评分矩阵的稀疏性问题,提升算法的推荐质量。 相似文献
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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. 相似文献
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为了解决协同过滤算法中数据稀疏性问题,提高推荐效果,提出一种改进的协同过滤算法.该算法首先通过一种新的相似度计算方法来计算项目类型相似度,将相似度大于某阈值的项目作为目标项目的邻居;然后根据目标用户对邻居项目的评分信息来预测该用户对目标项目的评分值,并将预测值填入稀疏的用户项目评分矩阵;最后对填充后的评分矩阵采用基于用户聚类(K-means聚类)的协同过滤算法做出最终的预测评分进行推荐.在Movielens数据集上进行实验验证,结果表明该算法能够很好地缓解数据稀疏性、降低计算复杂度,提高推荐精度. 相似文献
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为了解决传统协同过滤算法的冷启动问题,提高算法的推荐质量,本文针对协同过滤算法中的冷启动问题进行研究,提出了两种改进的算法.新用户冷启动:融合用户信息模型的基于用户的协同过滤算法;新项目冷启动:采用层次聚类的基于项目的协同过滤算法.将新算法在网络开源数据集MovieLens上进行实验验证,比较改进算法和传统算法在查全率和查准率上的差异,结果表明改进算法能够有效地提高算法的推荐质量,缓解新用户和新项目的冷启动问题. 相似文献