基于个性化图书推荐的协同过滤算法

本文对基于个性化图书推荐的协同过滤算法的设计方案进行实验,目的是为证实在真实用户的多标准评估过程中怎样产生数据集,从而找到一种科学的算法。并通过图书推荐的应用案例来说明算法,以验证其是否有效。     

基于协同过滤改进的电子商务个性化推荐算法的研究

协同过滤技术一直受到世界各方的广泛关注与研究,但是该算法本身存在冷启动,数据稀疏的情况下易引发推荐效果差等各种问题。针对上述问题,改进了分层聚类的准则,弥补两种常用的分层聚类算法的不足,并将这种优化后的准则与融合了基于用户和基于项目的推荐结合,提出一种带有改进后分层准则的分层聚类组合性协同过滤推荐算法。实验结果表明,该优化后的个性化推荐算法能将相似性把握更精确,推荐效果显著提升。     

基于协同过滤算法的MOOC个性化推荐系统

MOOC(慕课,Massive Open Online Course)大规模在线开放课程是一个在线课堂,旨在通过网络让用户随时无限制学习。为了让用户发现感兴趣且高质量的课程,文中设计了一种基于协同过滤技术的MOOC个性化课程推荐系统,为用户提供个性化的课程选择,以提升用户体验。同时对协同过滤算法存在的缺陷提出了改进思路,并对推荐技术以及MOOC未来的发展进行了展望。     

基于ALS协同过滤算法的个性化推荐研究与应用

随着大数据和数据挖掘技术的不断发展和成熟,个性化推荐越来越发挥着重要作用。为了能够更有效地向用户推荐其感兴趣的产品,文章研究了在Spark平台架构基础上使用ALS协同过滤算法在个性化推荐系统中的应用,并对该系统作了性能和效果的评估。根据实验表明,基于Spark平台的ALS算法能有效地为用户推荐其所感兴趣的产品,从而达到个性化推荐的目的。     

基于个性化特征的协同过滤推荐算法

针对相似度特征点推荐方法对用户个性化需求匹配度不高的问题,提出基于个性化特征的协同过滤推荐算法。以社会网络为结构模型构建用户信息的评分模型和项目属性模型,采用信任度条件概率分析方法构建可靠性推荐模型,进行个性化特征分析和提取,实现个性化特征需求与项目兴趣点的合理匹配,实现协同过滤推荐,最后通过仿真实验进行测试分析。结果表明,采用该方法进行社会网络项目协同过滤推荐的用户评分高,平均绝对误差和均方根误差小,提升了推荐质量。     

基于协同过滤算法的电影个性化推荐系统设计与实现

当前,随着我国经济发展速度的不断加快,以及人们生活水平的显著提升,使得人们的个性化需求增多.同时,由于计算机技术与网络技术的发展,也致使众多娱乐与服务形式融入到网络之中,从而形成全新的网络化模式.而利用协同过滤算法所制定的电影个性化推荐系统,即是网络技术与计算机技术在电影服务中的成功应用.对此,本文简要阐述了个性化推荐的概念,并阐述出协同过滤算法的含义,进而,通过协同过滤算法,达成电影个性化推荐系统设计与实现的目标,并进行了运行试验,旨在为通过计算机技术与网络技术能够为人们提供更多的便利与服务,做出自己应有的贡献.     

协同过滤推荐算法的研究

随着互联网的普及,网络资源的激增,网上购物的交易方式正在改变着传统的商业模式。为了提供精确而又快速的推荐,研究者提出了多种推荐算法。本文将针对电子商务发展的需求,通过协同过滤推荐算法的文献综述,对传统过滤算法无法适用于用户多兴趣下的推荐问题进行了剖析,提出了一种基于用户多兴趣的协同过滤推荐改进算法,分析了基于用户多兴趣的协同过滤推荐算法的电子商务系统。     

电子商务中基于客户偏好和情感评估的个性化推荐算法

在电子商务时代,在线客户评论已经成为一个普遍的和有价值的顾客和商人做商业决策的信息来源.基于情感评估发现潜在客户的偏好,提出了一种改进的协同过滤算法,并预测顾客对企业服务或产品未来的需求(统称为实体).具体而言,该方法包括3个主要步骤:层面情感评估、客户偏好挖掘和个性化推荐.首先,情感方面水平评估变换光学字符识别的结构化审查方面水平向量.第二,客户偏好挖掘使用向量从情感中提取层面特征词,并将极性分值分配给每个情感.最后,利用特征词和情感极性评分计算顾客偏好和顾客相似性.根据客户相似性生成服务和产品的个性化推荐.实验结果表明,该方法优于传统的协同过滤方法.     

基于信任机制的电子商务个性化推荐技术研究

随着电子商务的迅速发展,越来越多的顾客选择网上购物,如何让用户在海量信息中快速而准确地找到合适的产品,做出购买决定是一件很难的事情。个性化推荐技术能够较好的解决此问题,它通过分析顾客相关信息,向用户推荐感兴趣的产品,以便做出最后的决策。本文分析国内外个性化推荐技术研究现状,着重介绍协同过滤推荐技术存在的冷开始、数据稀疏性、伸缩性、“托”攻击等问题。为了改进传统协同过滤技术,结合典型的信任评估模型,提出了本文的观点。并介绍此推荐技术的两种算法,即用户单一兴趣下基于信任机制的电子商务个性化推荐算法和用户多兴趣下基于信任机制的电子商务个性化推荐算法。     

基于协同过滤的个性化图书推荐系统研究

在许多应用领域,多标准推荐系统使用多标准决策方法实施推荐,但是,多标准推荐系统在实施和测试方面仍然相当有限,特别是在一些特定领域,文中提出了三种多标准功效协同过滤算法的几种设计方案的实验分析,使用的数据集是模拟产生的,实验的目的是为了证实当来自于真实用户的多标准评估数据集不能得到的时候,如何产生数据集,并用于实施研究和选择一个恰当的算法。一个来自数字图书馆图书推荐的实例用于说明算法的使用,验证其有效性。     

基于协同过滤技术的个性化推荐系统研究

为了解决信息检索中无法获取符合个人需求的特色资源的问题,介绍了个性化推荐系统的概念以及推荐系统常用的算法;重点阐述了协同过滤技术的流程：利用用户项目矩阵计算用户之间的相似性,结合最近邻信息预测出符合个人特性的推荐信息;最后指出了协同过滤研究的难点问题。     

一种基于用户信任机制的个性化协同过滤推荐算法研究

传统的协同过滤推荐算法产生的数据稀疏性和冷启动问题存在潜在安全危机,不利于个性化推荐质量的提高。文章引入基于用户兴趣度和满意度的信任机制,改进传统用户信任度,通过信任度权重因子ωi,j,优化用户综合信任度,以提升预测评分质量。仿真实验分别从算法的推荐准确率和推荐覆盖率展开分析,实验结果表明,当ωi,j取值在0.5时,推荐准确率和覆盖率较RTCR算法、Trust Impact MF算法、A&I-Based算法明显占优。     

基于改进的协同过滤图书推荐算法

高校图书馆图书个性化推荐没有得到很好的推广和实施,一个重要原因是用户对图书的评价不足.因此,提出了一种基于兴趣的高校图书推荐算法.该算法较好地解决了协同过滤算法无法使用和评分不足的问题.同时,将流行与反向流行的特征结合,使其更接近读者的行为.实验表明,该算法优于传统的协同过滤推荐算法,能够满足实际需求.     

基于邻近项目的Slope One协同过滤算法

协同过滤是个性化推荐系统中的常用技术,数据稀疏性是影响协同过滤算法预测准确度的主要因素。提出了改进的Slope One算法,在该算法中,首先根据用户历史评分计算项目间相似性,然后依据项目相似性选取当前活跃用户评价过的k个相似项目记为邻近项目集合,并计算目标项目与其邻近项目的评分偏差,最后以项目间相似性为权重,计算当前活跃用户对目标项目的评分预测值。该算法使用邻近项目进行计算,降低数据的稀疏性,同时减少了计算量。使用标准MovieLens数据集对该算法的预测结果进行验证,结果表明：相对于原算法,该算法提高了预测的准确性,与其他协同过滤算法相比,推荐准确度也有明显的提高。     

基于Spark架构的艺术学慕课资源协同过滤推荐算法研究

传统资源协同过滤推荐算法MAE值偏高,因此提出基于Spark架构的艺术学慕课资源协同过滤推荐算法。采用分级响应形式,建立用户-资源评分关系模型,用户对资源的评分减掉该用户评分平均值,完成资源协同过滤相似度计算的优化,引入集成度高的Spark架构,预测用户对资源的评分并生成推荐列表,实现艺术学慕课资源的精准推荐。经过与两种传统算法的对比实验结果可知,研究的算法在不同比例训练集和测试集的情况下,MAE值均低于两种传统方法,说明基于Spark架构的艺术学慕课资源协同过滤推荐算法推荐精度更高,性能更好。     

结合关联规则填充的协同过滤改进算法

为了改善传统个性化推荐中协同过滤算法存在的诸如用户和项目评分矩阵稀疏、推荐准确度不高、冷启动等问题,提出一种结合关联规则填充对协同过滤推荐算法进行改进的方法。这种算法是在协同过滤算法的第一步前加入通过关联规则得到的结果,预测一些没有评分值的项目,将新得到的数据填充到原用户-项目评分矩阵中,降低评分矩阵的稀疏性,从而提供更多数据的相似性计算,在此基础上再结合基于传统项目的协同过滤算法对用户进行推荐。通过MovieLens数据集进行实验对比,结果显示文中提出的算法与传统算法相比,推荐系统的准确性和有效性显著提高。     

基于用户相似度的协同过滤推荐算法简

协同过滤推荐算法通过研究用户的喜好,实现从海量数据资源中为用户推荐其感兴趣的内容,在电子商务中得到了广泛的应用。然而,当此类算法应用到社交网络时,传统的评价指标与相似度计算的重点发生了变化,从而出现推荐算法效率偏低,推荐准确度下降问题,导致社交网络中用户交友推荐满意度偏低。针对这一问题,引入用户相似度概念,定义社交网络中属性相似度,相似度构成与计算方法,提出一种改进的协同过滤推荐算法,并给出推荐质量与用户满意度评价方法。实验结果表明：改进算法能有效改善社交网络中的推荐准确性并提高推荐效率,全面提高用户满意度。