基于移动用户上下文相似度的协同过滤推荐算法

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。     

一种改进相似度计算方法的协同过滤推荐算法

由于新用户和新项目的不断加入,传统的协同过滤推荐算法存在冷启动问题。针对该问题,提出了一种改进相似度计算方法的协同过滤推荐算法。首先根据项目的属性特征,计算项目的属性相似性,然后根据项目的用户评分,计算项目的得分相似性,按一定的权重比例将两种相似性组合起来作为最终的项目相似性。最后,根据项目相似性计算目标项目的邻居项目集,根据邻居项目集预测目标项目的用户评分。实验结果表明,新算法能提高推荐精度,并能在一定程度上解决冷启动问题。     

一种改进用户相似度的协同过滤推荐算法

针对用户项目评分表的稀疏性,使得用户相似度计算误差较大的情况,采用一种基于用户与项目特征兴趣的相似度算法.该算法依据项目的特征和用户对项目的评分,生成用户与项目特征兴趣矩阵,使用余弦相似度方法,由用户与项目特征兴趣矩阵计算得到改进后的用户相似度.通过实验证明,在最近邻等于140的条件下,改进用户相似度的协同过滤推荐算法...     

基于混杂社会网络的个性化Web服务推荐方法

为了缓解Web服务推荐中存在的冷启动和数据稀疏问题,以及满足用户个性化的需求,本文提出了基于混杂社会网络的Web服务推荐框架及算法.该网络加入了服务提供者这一元素,可提供更多的真实信息,有助于缓解冷启动问题.根据提出的服务推荐框架,设计了用户-候选服务信任值预测算法（Computing Trust Value,CTV）,以及服务推荐算法（Recommend Queue,RQ）.在真实数据集上建立实验,结果表明本文提出的方法在预测准确率MAE、RMSE,推荐准确率MAP、NDCG,以及填充率和覆盖率上都有所提高,有助于提升个性化推荐的性能.     

基于协同过滤的推荐算法研究

随着互联网时代WEB2.0技术的到来,信息过载问题要通过协同过滤推荐系统算法有效地解决。文章分析了基于协同过滤的推荐算法研究的意义和基于协同过滤的推荐算法研究的现状,根据推荐系统和协同过滤算法的特点,分别对融合社交网络信息的协同过滤算法、融合基于用户和基于项目协同过滤算法进行简单的研究和分析。     

一种优化的相似度协同过滤推荐算法

传统的协同过滤推荐算法存在推荐准确性不高的问题。在计算相似度时,当得分向量的结果差异性不大时,可能会产生相似的结果向量,从而降低相似度结果的准确性。针对这一问题,提出一种优化的用户相似度协同过滤推荐算法,在传统的余弦相似度计算中加入一个平衡因子,并通过实验验证加入的平衡因子阈值算法的有效性。实验结果表明,优化的用户相似度协同过滤推荐算法能够显著提升用户相似度计算的准确性,从而得到较好的推荐结果。     

基于混合属性相似度的协同过滤推荐算法研究

协同过滤推荐算法是最常用的推荐算法,然而传统的基于项目的协同过滤推荐算法并没有充分利用用户信息,对此本文提出一种改进方案,提出在传统算法的基础上混合基于用户信息的项目属性相似度来改进算法从而进一步提升推荐的准确度。为了解决此方案带来的额外开销,文中同时提出一种分布式计算结构来提升计算效率。实验结果表明,该方法与传统的基于项目的协同过滤推荐算法相比,推荐准确度有明显提高。     

基于上下文感知的移动协同标绘模型

针对移动计算环境下的协同标绘问题，构建了基于上下文感知的移动协同标绘模型MCPM-CA。从移动协同的特征出发，采用上下文感知技术来捕获移动协同标绘中的多种上下文信息，并对其进行上下文语义描述。然后，通过上下文上的推理得出标绘状态的变迁规则。最后给出MCPM-CA模型的应用实例。目前。该模型已应用于移动协同服务支撑平台，结果表明该模型可行、有效，有力了支撑了移动协同标绘的实现。     

校园移动互联网业务个性化推荐算法研究

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。     

基于混合语义相似度的服务匹配方法

服务匹配已经成为服务计算领域的一大热点.合理的服务匹配算法可以帮助服务需求者寻找到满足自己需求的服务.在分析现有的服务算法基础上,提出基于混合语义相似度服务匹配方法MSSMA（Mix Semantic Similarity Matching Algorithm）.将比较成熟的语义相似度算法和基于匹配等级的计算方法相结合,从而提高服务匹配的精度.     

综合项目评分和属性的个性化推荐算法

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.     

融入音乐子人格特质和社交网络行为分析的音乐推荐方法

为了可以实时推荐符合人们情感状态的音乐,提出了一种融入音乐子人格特质的社交网络行为分析的音乐推荐算法,该算法通过分析用户发表在微博等社交媒体上的状态,计算用户在该情感状态下对音乐的偏好程度;选择在该情感状态下音乐偏好相似的最近邻用户,最后融入音乐子人格特质进行偏好度计算,为用户推荐最适合其情感状态的音乐。实验结果表明,该算法可以缓解用户数据稀疏性对推荐结果的影响,能够提高推荐系统的推荐质量。     

位置社交网络的潜在好友推荐模型研究

为了提高位置社交网络的服务便捷性和用户感受度,与位置相关的推荐服务越来越具有重要意义和应用需求.提出的潜在好友推荐模型主要是根据签到位置的相似度及好友相似度进行潜在用户推荐.通过用户的好友关系、签到特性及签到历史记录,计算用户在各个位置兴趣点的位置权重,再分别利用位置权重及好友关系计算用户的位置相似度和好友相似度,最后根据用户位置和好友关系的综合相似度进行潜在用户推荐.实验结果表明,提出的潜在好友推荐模型是切实有效的.     

一种混合式协作过滤服务推荐算法

随着电子商务的飞速发展,服务推荐系统的重要性越来越得到体现。服务推荐技术作为电子商务的重要应用技术之一,为用户正确的决策提供有力的支持和保证。传统的基于协作过滤的服务推荐算法存在无法进行双向推荐的弊端,同时推荐质量有待提高。针对这些不足,提出了一种基于混合式协作过滤的服务推荐算法,考虑用户和服务之间的相似度,实现了双向推荐。实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量。     

基于多社交数据源的协同推荐方法研究

协同过滤推荐作为一种有效的推荐方法,普遍存在数据稀疏性和冷启动问题,利用社交网络的多项数据源对协同推荐方法进行了改进.为了克服评分矩阵的稀疏性问题,提出结合用户评分相似度和用户信任度选择推荐邻居,同时对用户相似度计算进行了改进;提出了一种简单有效的信任推理方法,能够识别出用户间隐含的间接信任关系,进一步缓解了数据稀疏性问题;为了解决推荐系统的冷启动问题,提出综合利用项目的类型属性信息和领域专家信息进行联合推荐.实验结果表明,提出的改进策略非常有效,在精度和召回率方面都较已有方法具有明显改善.     

协同过滤中的相似性度量方法的研究

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。     

基于用户行为认知的在线社交网络协同推荐

近年来,在线社交网络成为人们工作、生活不可或缺的信息共享与交流工具,如何对海量庞杂、大范围时空关联的用户行为信息进行认知并据此提供个性化的推荐服务,已成为在线社交网络发展重点关注的问题。为此,提出了一种基于用户行为认知的在线社交网络协同推荐框架,在对用户特征、文本信息及兴趣偏好等行为进行认知的基础上,利用协同过滤算法,实现个性化的推荐服务。实验结果验证了提出的基于用户行为认知的协同推荐策略具有较好的稳定性和实际应用效果。     

基于用户兴趣和推荐信任域的微博推荐

向用户推荐其感兴趣的微博,是改善用户体验的重要途径.为使推荐的微博更加符合用户的兴趣和品味,提出的微博推荐方法不仅考虑用户自身的特点,而且还考虑所在社区对微博的评价.在技术实现上,采用支持向量机进行文本分类,以便发现用户的兴趣偏好;通过多维Newman算法进行用户社区的发现,并将社区视为推荐信任域.最后采用改进的协同过滤算法综合用户兴趣偏好和推荐信任域进行微博推荐,以此提高微博推荐的质量.实验结果表明,提出的微博推荐方法是切实有效的.