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在面对海量教育数据处理情况时,传统的协同过滤算法在单机上训练和测试效率低下,针对该问题,提出了基于Hadoop分布式平台和Spark并行计算模型的无中间结果输出改进型教育资源推荐策略,该策略较好地发挥了Spark的迭代计算能力优势,在应用于教育资源推荐时,比较了传统算法与改进算法在分布式情况和非分布式情况下的推荐效率和推荐质量的情况.实验结果表明,利用Spark计算模型实现协同过滤算法能够有效地提高教育资源个性化推荐的推荐质量以及推荐效率. 相似文献
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协同过滤算法被成功的应用于个性化推荐系统中。但是传统的协同过滤算法没有考虑用户兴趣会根据时间的推移发生兴趣偏移问题,导致推荐系统的推荐质量下降,而且随着数据量的不断增大,传统的基于单机模式的推荐计算模式已经无法适应大数据。针对该问题,提出了在Hadoop分布式环境下基于时间加权的协同过滤算法设计和实现,实验表明,改进的算法可以在Hadoop分布式环境下对海量数据进行计算生成推荐结果,而且提高了推荐系统的推荐质量。 相似文献
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在推荐系统的应用领域中,协同过滤算法是目前使用最为成功的技术之一.然而,随着数据量的不断增加,协同过滤技术面临着众多挑战,主要包括数据矩阵的稀疏性、冷启动以及系统扩展性等问题.针对数据矩阵稀疏性问题,提出了结合SVD矩阵分解技术与协同过滤结合的推荐算法,该算法相对于传统的协同过滤算法有着较高的推荐精度,能够产生高质量的推荐结果. 相似文献
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大数据时代,必然涌现出各种各样的海量数据,而推荐系统是帮助人们选择数据的有效手段之一。目前,以协同过滤算法为代表的传统推荐算法已经无法满足人们的个性化选择的需求。本文利用深度神经网络构建基于深度学习的推荐模型,抽取用户和电影的特征,并且设计一个多层神经网络将用户和电影特征进行深度交互,从而挖掘用户和电影的深层交互关系,得出用户的偏好。通过相关Spark、Flink、Tensorflow等技术实现对深度学习电影推荐系统的构建和部署。研发出了个性化电影推荐系统。 相似文献
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The novel outbreak of coronavirus disease (COVID-19) was an unexpected event for tourism in the world as well as tourism in the Netherlands. In this situation, the travelers’ decision-making for tourism destinations was heavily affected by this global event. Social media usage has played an essential role in travelers’ decision-making and increased the awareness of travel-related risks from the COVID-19 outbreak. Online consumer media for the outbreak of COVID-19 has been a crucial source of information for travelers. In the current situation, tourists are using electronic word of mouth (eWOM) more and more for travel planning. Opinions provided by peer travelers for the outbreak of COVID-19 tend to reduce the possibility of poor decisions. Nevertheless, the increasing number of reviews per experience makes reading all feedback hard to make an informed decision. Accordingly, recommendation agents developed by machine learning techniques can be effective in the analysis of such social big data for the identification of useful patterns from the data, knowledge discovery, and real-time service recommendations. The current research aims to adopt a framework for the recommendation agents through topic modeling to uncover the most important dimensions of COVID-19 reviews in the Netherland forums in TripAdvisor. This study demonstrates how social networking websites and online reviews can be effective in unexpected events for travelers’ decision making. We conclude with the implications of our study for future research and practice. 相似文献
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近年在当下移动互联网中,数字音乐得到了大力研发,而基于大数据算法的数字音乐个性化推荐正在蓬勃发展,对于这类研究需要借助计算机技术、多媒体技术来补充.在探索过程中,线上音乐的传统二元推荐算法正逐渐被情景推荐所取代,通过构建情景模型的音乐推荐算法有利于用户获取音乐,可以增长互联网音乐的有效投递,通过传统音乐推荐算法与改进的... 相似文献
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该文采用权重增量及相似聚集的用户行为分析算法,为用户推荐个性化视频提供了一个有效的解决方案。方法包含3个主要部分,首先利用RFM(Recentness, Frequency, Monetary amount)模型分析用户的行为,将相同行为的用户归为一组;然后结合用户的最近习惯,使用基于权重增量的Apriori算法挖掘用户之间的关联规则,并用向量空间模型进行相似度计算从而实现用户相似聚集;最后进行协同过滤式推荐,完成整体个性化视频推荐过程。该方法的特点是行为数据自动收集获取,避免了直接对视频大数据的处理;另外,视频推荐随着用户行为的改变而动态变化,更加符合实际情况。实验结果表明,该方法有效并且稳定,相比于单一推荐方法,在准确率、召回率等综合指标上均有明显提升。 相似文献
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以E-Learning系统建设为背景,通过采用文献查找、调查研究等方法探讨个性化推荐理论的内涵,并结合当前建设中的E-Learning系统,分析了目前常用的个性化推荐策略,并进行介绍比较和分析以后,总结经验,以应用于E-Learning系统的建设。提出适合于E-learning系统建设的个性化推荐策略:采用关联规则推荐策略和协同过滤技术,基于WEB技术建立一个虚拟学习系统,利用推荐算法,结合用户需求,将学习的资源、学习活动和学习策略进行整合,向用户推荐完整的满足用户需求的E-Learning学习方案。 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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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
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协同过滤推荐算法在电子商务领域运用广泛.之前的研究要么仅从评分预测的角度来研究,要么仅从排序预测的角度来研究.为了兼顾这两个方面,本文在传统的基于评分预测的PMF(Probabilistic Matrix Factorization)算法和基于排序预测的xCLiMF(Extended Collaborative Less-is-More Filtering)算法的基础上提出了一种基于评分预测与排序预测的协同过滤推荐算法URA(Unified Recommendation Algorithm),该方法通过在PMF和xCLiMF算法中共享用户和推荐对象的特征空间,利用PMF算法来学习高精度的用户和推荐对象的特征向量,从而进一步增强排序推荐性能.实验验证,该方法在评价指标NDCG和ERR下均优于PMF和xCLiMF算法,且复杂度与评分点个数线性相关.URA算法可运用于互联网信息推荐领域的大数据处理. 相似文献