基于Hadoop的协同过滤推荐算法

在电子商务推荐系统中,协同过滤算法技术是主要的采用技术,而推荐系统的准确率受相似度方法的直接影响。本文通过对用户共同评分项的流行度和用户的特征之间的相关性的分析,给出了改进的相似度度量方法及相应的协同过滤推荐算法,设计并实现了基于Hadoop的协同过滤推荐系统。利用MAE分别对原始协同过滤推荐效果和改进后的推荐算法进行测评,结果表明,该算法在一定程度上提高了推荐的准确度。同时,对分布式推荐平台的整体性能实验表明,随着虚拟机节点的适度增加,协同过滤推荐引擎的计算时间不断减少,这表明推荐引擎的总体性能较传
　　统单机推荐引擎得到提升。     

基于Mahout的新用户推荐算法的设计与实现

为了解决大数据背景下新用户因没有历史数据而导致推荐难和推荐效率低等问题,提出将基于Mahout的协同过滤算法与基于MapReduce的Top N算法相结合的技术方法,来实现新用户推荐算法,从而构建新用户推荐系统的架构,并对Hadoop Top N算法以及Mahout中协同过滤算法进行设计与实现。理论分析和实验验证表明,该新用户推荐算法在推荐效率、对大规模数据处理的伸缩性以及推荐质量上都明显优于单独使用协同过滤算法的新用户推荐。     

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。     

移动环境下情境导向的推荐系统

本文提出了一种在移动情境下基于协同过滤算法的推荐模型.针对现有算法与情境之间融合程度不足,在传统协同过滤算法基础上设计了情境导向的协同过滤推荐系统模型框架.采用MAE和F1评价指标对本文所提出的模型与情境过滤以及普通情境建模的方法之间的推荐质量进行评估,实验表明本文提出的方案能在推荐质量上拥有更好的表现.     

基于降维和聚类的协同过滤推荐算法

协同过滤算法在个性化推荐系统中应用广泛,为保证其在用户规模扩大的同时可以保持推荐的高效性和准确性,设计了一种基于PCA降维和二分K-means聚类的协同过滤推荐算法PK-CF。该算法为解决用户-项目评分矩阵极度稀疏造成的相似度计算误差的问题,采用主成分分析法对用户-项目评分矩阵进行降维,去除含信息量少的维度,只保留最能代表用户特征的维度;为解决协同过滤算法在系统规模庞大情况下的相似度计算时耗问题,通过在降维后的低维向量空间上进行二分K-means聚类来减小目标用户最近邻的搜索范围。在MovieLens数据集上对传统协同过滤算法、基于K-means聚类的协同过滤算法及PK-CF算法进行性能测试的结果表明:PK-CF算法不仅能有效地提高推荐结果的准确率与召回率,而且具有较高的时间效率。     

一种基于聚类和协同过滤的组合推荐算法

协同过滤技术是目前电子商务推荐系统中最为主要的技术之一,但随着系统规模的日益扩大,它面临着算法可扩展性和数据稀疏性两大挑战。针对上述问题,本文提出了一种基于聚类和协同过滤的组合推荐算法。首先利用聚类对项目进行分类,在用户感兴趣的类里进行推荐计算,有效地解决了算法的可扩展性问题;接着在每一类中使用基于项目的协同过滤对未评价的项目进行预测,把较好的预测值填充到原用户-项集合中,有效地缓解了数据稀疏性问题;最后根据协同过滤推荐在相似项目的范围内计算邻居用户,给出最终的预测评分并产生推荐。实验结果表明,本算法有效地解决了上述两个问题,提高了推荐系统的推荐质量。     

基于项目属性的用户聚类协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是个性化推荐服务系统的关键技术,由于项目空间上用户评分数据的极端稀疏性,传统推荐系统中的用户相似度量算法开销较大并且无法保证项目推荐精度.通过对共同感兴趣的项目属性的相似用户进行聚类,构建了不同项目评价的用户相似性,设计了一种优化的协同过滤推荐算法.实验结果表明,该算法能够有效避免由于数据稀疏性带来的弊端,提高了系统的推荐质量.     

基于领域本体的协同过滤推荐算法

为了解决协同过滤推荐系统中所存在的可扩展性、稀疏性和冷启动等问题带来的推荐性能底下,提出新的基于领域本体的协同过滤推荐算法,该算法综合考虑了项目的语义相似性和评分相似性的影响,改善基于项目的协同过滤算法性能。实验结果表明,基于领域本体的协同过滤算法不仅能很好的解决基于项目的协同过滤算法带来的问题,而且还提高了推荐系统的推荐质量。     

基于奇异值分解的协同过滤推荐算法研究

协同过滤系统是目前最成功的推荐系统,但随着电子商务系统规模、用户数量、产品种类的不断扩大,基于协同过滤的推荐系统面临着挑战。要真正提高推荐系统的推荐质量,协同过滤必须与其他技术相结合。因此,出现了许多基于协同过滤技术的改进技术,这些技术在一定程度上提高了推荐系统的推荐质量。提出了基于奇异值分解技术与协同过滤相结合的算法,通过这种算法,可以提高系统推荐效率,希望能够对实践有所裨益。     

基于Hadoop的多特征协同过滤算法研究

协同过滤是互联网推荐系统的核心技术,针对协同过滤推荐算法中推荐精度和推荐效率以及数据可扩展性问题,采用灰色关联相似度,设计和实现了一种基于Hadoop的多特征协同过滤推荐算法,使用贝叶斯概率对用户特征属性进行分析,根据分析结果形成用户最近邻居集合,通过Hadoop中的MapReduce模型构建预测评分矩阵,最后基于邻居集和用户灰色关联度形成推荐列表.实验结果表明,该算法提高了推荐的有效性和准确度,且能有效支持较大数据集.     

基于人口统计学的改进聚类模型协同过滤算法

针对传统基于用户的协同过滤推荐算法在大数据环境下存在评分高维稀疏性、推荐精度低的问题,提出一种基于人口统计学数据与改进聚类模型相结合的协同过滤推荐算法,以提高推荐系统精度和泛化能力。该方法首先通过用户人口统计学数据属性,结合用户-项目评分矩阵计算各个用户间的相似度;然后对用户、项目进行分层近邻传播聚类,根据用户对项目的评分数据计算用户或项目之间的相似性,产生目标用户或项目的兴趣近邻;最后根据兴趣最近邻进行推荐。对Epinions,MovieLents等数据集进行仿真实验,仿真的结果表明, 与传统的协同过滤算法相比, 提出的算法提高了推荐精度,为传统的协同过滤推荐算法提供了参考。     

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.     

面向个性化推荐系统的二分网络协同过滤算法研究

为提高个性化推荐系统的推荐效率和准确性, 提出了个性化推荐系统的二分网络协同过滤算法。协同过滤算法引入二分网络描述个性化推荐系统, 使用灰色关联度来度量用户相似性和项目相似性, 对灰色关联相似度加权求和预测用户对项目的预测打分值, 从而提供给用户排序后的项目列表。实验结果表明, 协同过滤算法有效提高了过滤推荐的精准度和可靠性, 具有良好的推荐效果。     

基于Jaccard相似度和位置行为的协同过滤推荐算法

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。     

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.     

基于协同过滤算法的自动化隐式评分音乐双重推荐系统

根据传统系统采用的显示评分机制受到外界干扰影响,使推荐结果精准度低的问题,提出了基于协同过滤算法的自动化隐式评分音乐双重推荐系统。在异构普适环境推荐框架下,对系统总体结构进行设计。其中硬件部分采用四元件组成方式,使用W900710型号芯片作为播放器核心板,并将隐式评分提取器与推荐引擎结合起来,可避免噪声干扰。而软件部分设计场景模拟衰减现象,采用协同过滤算法描述衰减过程,根据描述结果,设立双重推荐机制来实现抗人为影响的音乐双重推荐系统。由实验结果可知,采用协同过滤算法设计的系统最高推荐结果精准度可达到90%,对于大规模音乐数据推荐具有良好可扩展性。     

结合CFDP与时间因子的协同过滤推荐算法

在这个网络数据呈现爆炸式增长的时代,如何利用用户行为数据,对每位目标用户进行精准的项目推荐是一个极有价值的研究方向。协同过滤推荐算法作为最常见的推荐算法之一,如何对传统的协同过滤算法进行优化,便是该文的研究内容。针对传统协同过滤算法存在的数据稀疏、冷启动以及实时性问题。采用CFDP算法对项目集合进行聚类,并对采用Slope-One算法进行数据填充,有效地缓解了数据稀疏以及冷启动的问题。针对传统算法的实时性问题,引入了时间因子,对每一项预测评分都乘以时间权重,使得预测评分更加科学准确,解决了推荐系统的实时性问题。采用MovieLens 1M数据集分别对传统协同过滤算法以及改进协同过滤算法进行对比实验,得出新算法的平均绝对偏差MAE要小于传统的协同过滤推荐算法,表明改进算法有效地优化了传统算法。     

基于协同过滤的移动电子商务个性化推荐系统若干研究

在简要介绍移动电子商务个性化推荐系统概念的基础上,给出了移动电子商务推荐系统EMC-PRS的模块结构。重点分析比较了基于最近邻居的协同过滤算法和基于项目评分预测的协同过滤算法。经测试发现,基于项目评分预测的协同过滤推荐算法可以显著提高个性化推荐系统的推荐质量。     

改进的协同过滤算法

协同过滤是众多推荐技术中最主流的推荐技术,在个性化推荐系统中起着主导作用,然而随着大数据时代的到来,信息过载问题日益严重,评分矩阵越来越稀疏,传统协同过滤算法遇到了瓶颈。为了提高稀疏矩阵下推荐系统的推荐质量,本文对传统协同过滤算法进行改进。首先对项目集进行聚类,然后利用Slope One算法对聚类后的矩阵进行填充,最后在计算相似度时引入用户对每个聚类的喜好程度作为权重。实验结果表明,改进后的算法提高了推荐系统的推荐质量,能够有效缓解评分矩阵稀疏问题。     

基于协同过滤算法的短视频推荐模型应用研究

为进一步提高短视频推荐效果,基于协同过滤算法,构建一种短视频推荐系统。其中,引入奇异值分解(SVD)以及惩罚因子对传统协同过滤算法进行优化,以解决数据存在的稀疏问题和长尾效应。仿真结果表明,与传统的协同过滤算法相比,提出的改进协同过滤算法性能更优,算法的RMSE值为0.948;与传统的推荐模型相比,提出推荐模型能够更加准确地进行用户视频评分预测,表明能够更加准确地向用户推荐其喜好的短视频。以上结论表明,使用提出的推荐模型能够取得更好的推荐效果,能够向用户推荐更加符合其喜好的视频,具有一定的实际应用价值。