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针对传统协同过滤中的最近邻查找不够合理导致推荐的准确率较低的困境。提出一个基于矩阵分解的混合相似度算法。该方法融合了基于模型的奇异值矩阵分解算法和基于近邻的协同过滤算法皮尔逊相关系数,并引入阈值和杰卡德系数对相似度进行修正。在公共有效数据集上的实验表明,所提出算法的平均绝对误差比传统的推荐算法至少降低了7.7%,有效提高了推荐准确率。 相似文献
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基于移动用户上下文相似度的协同过滤推荐算法 总被引:1,自引:0,他引:1
该文面向移动通信网络领域的个性化服务推荐问题,通过将移动用户上下文信息引入协同过滤推荐过程,提出一种基于移动用户上下文相似度的改进协同过滤推荐算法。该算法首先计算基于移动用户的上下文相似度,以构造目标用户当前上下文的相似上下文集合,然后采用上下文预过滤推荐方法对移动用户-移动服务-上下文3维模型进行降维得到移动用户-移动服务2维模型,最后结合传统2维协同过滤算法进行偏好预测和推荐。仿真数据集和公开数据集实验表明,该算法能够用于移动网络服务环境下的用户偏好预测,并且与传统协同过滤相比具有更高的推荐精确度。 相似文献
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本文对传统的协同过滤推荐算法进行了一定程度的优化,将基于协同过滤技术的理论研究更好地应用在商品个性化推荐中,以解决协同过滤打分稀疏问题,以及协同过滤的推荐准确率低的问题,首先使用二部图表示用户和商品的二元关系,然后利用二部图模块函数对用户和商品划分相似类,最后产生基于同类用户和同种商品的推荐列表并将两个推荐列表混合使用,得到基于二部图函数的改进的协同过滤算法。算法根据用户的兴趣和需求向其推荐个性化的商品,降低了用户搜寻信息的成本,具有广泛的可行性和实用性。 相似文献
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随着移动互联网技术的普及和移动互联业务的爆炸性增长,互联网业务个性化推荐技术日益受到重视,其中协同过滤算法是应用最为广泛的推荐算法之一,但是在校园移动互联网应用中,传统的协同过滤算法难以准确定位目标用户的最近邻,因此其推荐效果并不理想。本文将业务影响权重参数引入协同过滤算法中以便更加精确计算校园用户间的相似度,同时采用层次分析法(APH)确定权重数值,最后采用实际收集的数据进行算法仿真实验,结果表明该算法较传统协同过滤算法具有较好的推荐精度。 相似文献
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互联网技术的发展极大促进了电子商务行业,网上购物模式已经改变了传统的购物模式,海量的信息影响了客户的购物效率.个性化的推荐系统能够为客户提供个性化的服务,个性化协同过滤推荐算法是应用最为广泛的算法.本文主要对协同过滤推荐算法进行研究,并采用RBF径向基神经网络对传统的协同过滤推荐算法进行改进,更加有效的为用户提供个性化的推荐. 相似文献
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《电子技术与软件工程》2016,(9)
随着互联网技术飞速发展,信息过载问题日益严重,对个性化推荐系统的研究已成必然趋势。为了提高传统协同过滤算法的准确性,本文提出基于人口统计与惩罚函数的协同过滤算法,先引入惩罚函数缓解传统推荐算法的数据稀疏性问题,再引入人口统计信息来进一步减少数据稀疏性问题对预测结果带来的影响,从而提高预测的准确性。实验验证表明,提出的改进算法能有效提高协同过滤算法预测的准确率。 相似文献
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