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《电子技术与软件工程》2017,(3)
本文对基于个性化图书推荐的协同过滤算法的设计方案进行实验,目的是为证实在真实用户的多标准评估过程中怎样产生数据集,从而找到一种科学的算法。并通过图书推荐的应用案例来说明算法,以验证其是否有效。 相似文献
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《现代电子技术》2019,(20)
采用基于使用者的协同过滤推荐算法进行电子商务个性化推荐,将获取的评价数据作为推荐算法的输入,根据使用者行为的相似性获取"最近邻居"集,统计其中各邻居对项目商品的评价分数,并以使用者对项目商品的评分形式和使用者关注度最高的多个项目商品推荐列表形式进行项目商品推荐。在获取"最近邻居"集的过程中,通过使用者特征集提升电子商务推荐系统推荐最近邻居的准确度,利用兴趣度随时间变化函数修正使用者评价矩阵,从使用者特性和兴趣两方面对协同过滤推荐算法进行个性化改进。研究结果表明,所提算法推荐项目商品所需时间始终低于对比算法,且采用该推荐算法后电子商务平台交易成功率由38.4%提升至87.2%。 相似文献
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当前,随着我国经济发展速度的不断加快,以及人们生活水平的显著提升,使得人们的个性化需求增多.同时,由于计算机技术与网络技术的发展,也致使众多娱乐与服务形式融入到网络之中,从而形成全新的网络化模式.而利用协同过滤算法所制定的电影个性化推荐系统,即是网络技术与计算机技术在电影服务中的成功应用.对此,本文简要阐述了个性化推荐的概念,并阐述出协同过滤算法的含义,进而,通过协同过滤算法,达成电影个性化推荐系统设计与实现的目标,并进行了运行试验,旨在为通过计算机技术与网络技术能够为人们提供更多的便利与服务,做出自己应有的贡献. 相似文献
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高校图书馆图书个性化推荐没有得到很好的推广和实施,一个重要原因是用户对图书的评价不足.因此,提出了一种基于兴趣的高校图书推荐算法.该算法较好地解决了协同过滤算法无法使用和评分不足的问题.同时,将流行与反向流行的特征结合,使其更接近读者的行为.实验表明,该算法优于传统的协同过滤推荐算法,能够满足实际需求. 相似文献
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在许多应用领域,多标准推荐系统使用多标准决策方法实施推荐,但是,多标准推荐系统在实施和测试方面仍然相当有限,特别是在一些特定领域,文中提出了三种多标准功效协同过滤算法的几种设计方案的实验分析,使用的数据集是模拟产生的,实验的目的是为了证实当来自于真实用户的多标准评估数据集不能得到的时候,如何产生数据集,并用于实施研究和选择一个恰当的算法。一个来自数字图书馆图书推荐的实例用于说明算法的使用,验证其有效性。 相似文献
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为了解决信息检索中无法获取符合个人需求的特色资源的问题,介绍了个性化推荐系统的概念以及推荐系统常用的算法;重点阐述了协同过滤技术的流程:利用用户项目矩阵计算用户之间的相似性,结合最近邻信息预测出符合个人特性的推荐信息;最后指出了协同过滤研究的难点问题。 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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In the matrix factorization (MF) based collaborative filtering recommendation method, the most critical part is to deal with the interaction between the features of users and items. The mainstream approach is to use the inner product for MF to describe the user-item relationship. However, as a shallow model, MF has its limitations in describing the relationship between data. In addition, when the size of the data is large, the performance of MF is often poor due to data sparsity and noise. This paper presents a model called PIDC, short for potential interaction data clustering based deep learning recommendation. First, it uses classifiers to filter and cluster recommended items to solve the problem of sparse training data. Second, it combines MF and multi-layer perceptron (MLP) to optimize the prediction effect, and the limitation of inner product on the model expression ability is eliminated. The proposed model PIDC is tested on two datasets. The experimental results show that compared with the existing benchmark algorithm, the model improved the recommendation effect. 相似文献
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针对传统协同过滤推荐算法对目标客户进行个性化推荐时,因用户评价数据和物品属性等显式数据稀疏,造成推荐商品的准确率和质量相对较差的问题,本文基于隐式数据和Apriori算法对协同过滤推荐算法做出改进.首先,算法基于隐式数据中用户对商品的行为和用户对商品的评价,建立用户对商品的评分偏好模型,用以构建原始评分数据;其次,利用... 相似文献
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To address the problem that in a practical recommendation system (RS),because of the datasets are often very sparse,the traditional collaborative filtering (CF) approach cannot provide recommendations with higher quality,a novel CF based on rough set rule extraction was proposed.Firstly,the attributes of user/item and the user-item rating matrix were used to construct a decision table.Then,the core value of each rule in the table was extracted through using the decision table reduction algorithm.Finally,according to the nuclear value decision rule of the core value table,the reductions of all decision rules were utilized to predict the rating scores of un-rated items.Experimental results suggest that the proposed approach can alleviate the data sparsity problem of CF,and provide recommendations with higher accuracy. 相似文献
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《信息技术》2019,(10):77-82
推荐系统的作用是为用户提供个性化的建议或服务,从而帮助用户在大量数据中快速找到感兴趣的项目。在现有的推荐算法中,基于模型的协同过滤推荐算法是推荐系统中一种重要且被广泛使用的方法,它可以解决推荐系统中的冷启动和数据稀疏等部分问题。文中对传统的协同过滤算法进行了改进,将组合了信任信息和图聚类算法的协同过滤技术应用在推荐系统。该方法首先将用户/项目信息表示为图形,然后在图形上使用近似最密集子图查找算法来找到初始集群中心,接着应用迭代方法来更新集群中心直到合并集群。最后将找到的集群作为邻居,对未知项目预测评级并向活跃的用户推荐前N项。在不同的数据集中,对比不同聚类方法的评估结果来表明所改进的方法优于其它推荐方法。 相似文献