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针对电子商务平台中出现的信息"超载"问题,通过采用用户聚类划分和节点信任值计算分析的方法建立电子商务信任社区,并结合商品自身评价信息,构建电子商务推荐模型。该模型根据用户最信任的若干邻居对商品的评价信息,预测用户对未购买的商品的评分值,将预测评分值较高的商品推荐给用户,并且在推荐算法设计过程中考虑了推荐的时间效应,为用户提供有效的商品推荐服务。 相似文献
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针对个性化推荐精度较低、对冷启动敏感等问题,该文提出一种融合多权重因素的低秩概率矩阵分解推荐模型MWFPMF。模型利用给定的社交网络构建信任网络,借助Page rank算法和信任传递机制求取用户间信任度;基于Page rank计算用户社会地位,利用活动评分和评分时间修正用户间关系权重;引入词频-逆文本频率技术(TF-IDF)求取用户标签,通过标签相似性表征用户间同质性;将用户间信任度、用户社会地位影响力和用户同质性3因素融入低秩概率矩阵分解中,从而使用户偏好和活动特征映射到同一低秩空间,实现用户-活动评分矩阵的分解,在正则化约束下,最终完成低秩特征矩阵对用户评分缺失的有效预测。利用豆瓣同城北京和Ciao数据集确定各模块的参数设置值。通过仿真对比实验可知,本推荐模型获得了较高的推荐精度,与其他5种传统推荐算法相比,平均绝对误差至少降低了6.58%,均方差误差至少降低了6.27%,与深度学习推进算法相比,推荐精度基本接近;在冷启动用户推荐上优势明显,与其他推荐算法相比,平均绝对误差至少降低了0.89%,均方差误差至少降低了3.01%。 相似文献
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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。 相似文献
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针对传统的基于协同过滤的移动服务推荐方法存在的数据稀疏性和用户冷启动问题,提出一种基于上下文相似度和社会网络的移动服务推荐方法(Context-similarity and Social-network based Mobile Service Recommendation,CSMSR).该方法将基于用户的上下文相似度引入个性化服务推荐过程,并挖掘由移动用户虚拟交互构成的社会关系网络,按照信任度选取信任用户;然后结合基于用户评分相似度计算发现的近邻,分别从相似用户和信任用户中选择相应的邻居用户,对目标用户进行偏好预测和推荐.实验表明,与已有的服务推荐方法TNCF、SRMTC及CF-DNC相比,CSMSR方法有效地缓解数据稀疏性并提高推荐准确率,有利于发现用户感兴趣的服务,提升用户个性化服务体验. 相似文献
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计算相似度时,协同过滤算法会赋予所有用户或物品一致的相似度权重,进而导致相似度计算出现偏差。针对这一问题,文中提出一种改进相似度的协同过滤算法。该算法首先在计算用户间相似度时根据用户活跃量增加活跃用户惩罚因子,然后在计算物品间相似度时根据物品流行度增加热门物品惩罚因子,再对相似度做最大值归一化,最后根据相似度矩阵进行电影评分预测。实验结果表明,改进的相似度算法在评分预测时更加准确,平均绝对误差稳定在0.72左右。 相似文献