基于模糊兴趣模型与多Agent的个性化推荐系统

提出了基于模糊兴趣模型与多Agent的个性化推荐系统框架,通过引入用户模糊兴趣模型,使以Agent为基础的推荐系统无法通过隐式收集用户对商品属性评价的问题得到解决,并且在客户端收集并挖掘用户的私有信息,然后从服务器中获取用户感兴趣的信息,最后生成并更新UserProfile。     

用智能MAS实现个性化VR推荐算法研究

通过对虚拟现实和智能多Agent技术的研究,提出了基于智能多Agent系统的虚拟现实技术模型.并在此模型基础上实现了个性化VR推荐算法的研究,从而解决了灵境中虚拟人的智能实现、通信机制等问题,为今后进行远程教学、虚拟实验、仿真研究奠定了理论基础.     

一种基于Agent的数据挖掘结果模式推荐模型

结合数据挖掘模式存储和人工智能Agent技术,提出了基于智能个性化Agent的数据挖掘结果模式的推荐模型,该推荐模型能自动对用户兴趣进行分析,并向用户推荐其感兴趣而又值得关注的挖掘结果模式,有一定的实用价值。     

基于跨系统的个性化搜索系统模型设计

用户模型的建立和动态更新,是实现个性化搜索的基础和核心。通过采用Multi-Agent技术对跨系统的个性化搜索系统进行设计,采用交互式Agent初始化单系统用户模型,使用动态跟踪用户兴趣Agent和历史记录检索Agent来更新用户模型,并利用SUM模型建立跨系统的用户模型。最后利用产生的用户兴趣文件作为查询优化Agent和结果优化Agent的判别依据来提高跨系统搜索的个性化。     

基于用户兴趣反馈的智能合作过滤模型的研究

随着网络信息资源的迅速增加,如何及时准确地获取所需信息是现代网络信息过滤技术需要解决的主要问题.为了给用户提供更准确的信息,提出了一种基于用户反馈的智能合作过滤模型(Agent collaborative filtering model based on users'feedback,ACFM)和用户兴趣模型,该模型通过隐式反馈和显式反馈这两种用户兴趣反馈学习实现合作过滤.实验结果表明,ACFM在预测用户兴趣的效果和推荐搜索信息的准确率方面比传统的搜索引擎有明显改善.     

基于智能多agent的推荐系统

针对传统推荐系统存在的用户评分稀疏性和系统扩展性问题,提出了一种基于智能多agent的推荐系统MASRS。首先采用余弦公式处理用户一项评分矩阵得到用户初始邻居集;然后将用户评分映射到相应项的属性值上,生成用户一属性值偏好矩阵UPm,并基于此矩阵进行用户相似性度量,得到用户产品推荐集,该方法有效缓解用户评分稀疏性问题;通过智能多agent架构推荐系统,使大量复杂计算在线下进行,从而改善系统存在的扩展性问题。同时实验表明新系统在推荐精度上收敛性更好。     

基于博文及网络结构信息的好友推荐方法

由于人们在书写用户属性信息时随意性和虚假性,使得在进行用户兴趣建模时用户属性无法得到有效利用。针对该问题,提出了一种基于兴趣偏好和网络结构的混合好友推荐方法。采用LDA主题模型对用户微博进行建模,从中挖掘用户兴趣,并依据同质性原理利用好友兴趣偏好对目标用户兴趣偏好进行修正。同时,采用一种新颖的基于网络结构的预测指标度量用户间的亲密程度。实验结果表明,与仅利用网络结构的推荐效果相比,加入用户兴趣后的模型在准确率及AUC指标上有显著提升,同时也可提高部分博文主题不明确用户的兴趣挖掘效果。     

基于多兴趣Agent的信息检索模型的研究

基于agent的信息检索系统在海量网络信息检索中已经得到广泛的应用.提出了一个基于多兴趣agent新的信息检索模型,该模型对查询信息进行了兴趣预测并生成了用户兴趣项权重向量.实验表明,模型在预测用户兴趣的效果和推荐搜索信息的准确率方面比传统的单兴趣Agent检索系统IRHOIA有一定的改善.     

隐式反馈场景中融合社交信息的上下文感知推荐

作为解决信息过载问题的有效方式,推荐系统能够根据用户偏好对海量信息进行过滤,为用户提供个性化的推荐。对如何利用隐式反馈数据进行个性化推荐进行了研究,提出了一种融合上下文信息和用户社交信息的隐式反馈推荐模型(Implicit Feedback Recommendation Model Fusing Context-aware and Social Network Process,IFCSP)。首先从数据集中提取与用户兴趣相关的上下文信息的属性集合,并以此作为分裂属性,使用决策树分类算法对“用户-产品-上下文”集合进行分类,从而将历史选择集合分组。对于要推荐的用户,根据其选择产品时的上下文信息,匹配最相似的分组,再使用基于隐式反馈的推荐模型(Implicit Feedback Recommendation Model,IFRM)预测用户对未选择产品的偏好,并结合用户的社交信息,进而对用户进行产品推荐。实验表明,该模型在平均正确率均值(MAP)和平均百分百排序(MPR)评价指标上均优于其他4种算法,可以显著提高系统的预测和推荐质量。     

用户-兴趣点耦合关系的兴趣点推荐方法

在基于位置的社交网络(LBSNs)中,如何利用用户和兴趣点的属性(或特征)之间的耦合关系,为用户做出准确的兴趣点推荐是当前的研究热点.现有的矩阵分解推荐方法利用用户对兴趣点的评分进行推荐,但评级矩阵通常非常稀疏,并且没有考虑用户和兴趣点在各自属性方面的耦合关系.本文提出了一种基于深度神经网络的兴趣点推荐框架,首先采用K...