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1.
综合项目评分和属性的个性化推荐算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统协同过滤算法存在的数据稀疏性和冷启动问题,提出了一种综合项目评分和属性的个性化推荐算法.该算法在衡量项目相似性时,同时考虑用户评分和项目属性特征,并根据评分数据的实际稀疏情况动态调整两者的影响权重;预测评分时,利用用户对项目属性的偏好度来衡量其对未评分邻居项的喜好程度,并产生最终推荐.基于MovieLens数据集进行的实验结果表明,该算法使得最近邻的确定更加准确,系统推荐质量明显改善. 相似文献
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为了克服协同推荐系统中的用户评分数据稀疏性和推荐实时性差的问题,提出了一种高效的基于粗集的个性化推荐算法.该算法首先利用维数简化技术对评分矩阵进行优化,然后采用分类近似质量计算用户间的相似性形成最近邻居,从而降低数据稀疏性和提高最近邻寻找准确性.实验结果表明,该算法有效地解决用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法存在的问题,显著地提高推荐系统的推荐质量. 相似文献
3.
《无线互联科技》2015,(5)
协同过滤技术是目前应用最多的一种推荐技术,这项技术从用户提供的信息中展开发掘,按"物以类聚,人以群分"的原则产生和目标用户(或项目)相似性高的最近邻,从中预测评分,进而产生推荐。但是由于评分信息稀疏化就会造成无法适应用户兴趣,而且推荐的实时性差等问题。针对上述问题,文章提出了一种带有改进的用户-项目类型喜好相似性的计算方法完善用户兴趣改变的问题,并且结合了优化后的双重k-means聚类,使搜索最近邻的范围大大减少,从而提高了推荐算法的实时性。实验结果表明,该优化后的协同过滤推荐算法能通过时间相似性更好地适应用户兴趣的变化,推荐的精度最精确,效果更易使用户满意。 相似文献
4.
针对协同过滤推荐中存在的数据稀疏性问题,文中提出了一种基于项目特征属性和BP神经网络相结合的协同过滤推荐算法,并通过Movielens数据集验证了该模型的有效性。此方法首先将用户评分数据映射为用户对项目特征属性的偏好,然后使用BP神经网络训练得到目标用户的特征属性偏好模型并对新项目的评分进行预测,从而降低用户项目评分矩阵的数据稀疏性,最后使用协同过滤推荐算法,形成最近邻并生成推荐建议。 相似文献
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现今,推荐系统越来越受到重视和普及,协同过滤算法是应用最为广泛的个性化推荐技术之一,对基于用户和项的协同过滤推荐算法进行简单的阐述之后,着重对相似性度量方法进行了研究,分别介绍了相关相似性、余弦相似性和调整的余弦相似性,在稀疏数据下对这3种相似性度量方法进行了分析与比较,在最终给出分析结论,并在此基础上提出了改进的相似性计算方法。 相似文献
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针对数据稀疏性问题,提出基于蚁群聚类的项目评分预测方法.在对Web日志分析基础上将用户聚类,针对目标用户的未评分项目,找到目标用户的若干最近邻类簇,利用类簇内其他用户对目标项目的评分预测未评分项目的评分,从而达到降低数据稀疏性目的.最后,结合协同过滤思想设计了相应的推荐算法,并用从自主开发的旅游电子商务网站上收集的数据进行试验仿真.实验结果表明,与其它缓解数据稀疏性的方法相比,文中的方法显著提高了推荐精度. 相似文献
7.
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。 相似文献
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