协同过滤在推荐系统中的应用研究

本文介绍了协同过滤技术,分析了协同过滤在推荐系统中应用时所面临的问题,对主要的解决方法进行了 分类研究,最后,对本文研究进行了全面总结。     

协同过滤算法在推荐系统中的应用

随着电子商务的迅猛发展,用户推荐日益成为最新兴的市场需求之一,协同过滤算法在用户推荐领域发挥着举足轻重的作用。基于此,笔者从其实现原理与算法描述两个方面阐述了基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法,通过实验验证了该算法在用户推荐领域的有效性和巨大应用意义。希望本设计为该领域的发展提供了强有力的技术支持。     

协同过滤推荐算法综述

推荐系统是电子商务系统最重要的技术之一,协同过滤推荐是目前应用最广泛和最成功的推荐系统.介绍协同过滤推荐算法的基本思想和最新研究进展,分析目前出现的代表性算法.总结协同过滤推荐算法中的关键问题和相关解决方案,比如相似性比较,数据稀疏性问题,推荐的实时性,推荐策略,评估方法等,同时也对比分析各种方法的优缺点.最后介绍协同过滤推荐算法需要进一步解决的问题和可能的发展方向.     

电子商务推荐系统中的协同过滤推荐

电子商务推荐系统中协同过滤已成为目前应用最广泛、最成功的推荐方法。它利用相似用户购买行为也可能相似的特性进行推荐。介绍了与其他方法比较协同过滤方法的优点,然后说明了一些主要的协同过滤实现方法,指出了还需改进和完善的地方以及未来研究的方向。     

电子商务推荐系统中的协同过滤推荐

电子商务推荐系统中协同过滤已成为目前应用最广泛、最成功的推荐方法。它利用相似用户购买行为也可能相似的特性进行推荐。介绍了与其他方法比较协同过滤方法的优点，然后说明了一些主要的协同过滤实现方法，指出了还需改进和完善的地方以及未来研究的方向。     

协同过滤算法中推荐集选取方法的研究

针对传统的基于余弦相似性的协同过滤算法中推荐集选取方法进行了改进,设计了一种新的评分方式预测用户对未评价项目的评分,从而增强了推荐的合理性。实验结果表明,该算法同传统协同过滤算法相比能显著提高推荐精度。     

基于PSO的协同过滤推荐算法研究

协同过滤是推荐系统中最有效的方法之一,推荐算法评分预测的精确性受到最近邻居的提取以及项目或用户相似度计算的两个关键点的影响。根据用户行为相似性原理,采用最大交集法提取与当前项目共同评分最多的邻居作为最佳邻居候选集,同时提出了加权余弦相似性方法对相似度进行计算,并采用粒子群优化算法（PSO）对权重进行优化求解。实验结果表明,采用上述方法相对于传统方法来说,能较好地改善评分预测的精确度,有效地提高推荐系统的推荐质量。     

基于Hadoop平台协同过滤推荐算法

针对协同过滤推荐算法在数据稀疏性及在大数据规模下系统可扩展性的两个问题, 在分析研究Hadoop分布式平台与协同过滤推荐算法后, 提出了一种基于Hadoop平台实现协同过滤推荐算法的优化方案. 实验证明, 在Hadoop平台上通过MapReduce结合Hbase数据库实现算法, 能够有效地提高协同过滤推荐算法在大数据规模下的执行效率, 从而能够进一步地搭建低成本高性能、动态扩展的分布式推荐引擎.     

基于信任模型的协同过滤推荐算法

提出一种基于信任机制的协同过滤推荐算法,其中,直接信任度基于共同评价项目得出,推荐信任度通过对项目的预测得出。借鉴社会网络中人与人之间的信任评价方法,使用户之间的相似度计算更加准确,从而为目标用户提供更好的推荐结果。实验结果表明,该模型提高了信任度预测的准确性及系统的推荐质量。     

基于综合兴趣度的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤方法难以准确确定目标用户的最近邻居且推荐质量不高的问题,提出综合兴趣度的概念。综合兴趣度是对用户兴趣的完整描述,在此基础上给出一种新颖的基于综合兴趣度的协同过滤算法。实验结果表明,该算法可以提高最近邻居计算的准确性,进而提高推荐质量。     

一种优化的协同过滤推荐算法

协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中．随着电子商务系统用户数目和商品数目的日益增加,整个项目空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法存在一定的不足．在引入项目评分预测思想的基础上,考虑到数据稀疏性带来的影响,采用修正的条件概率方法计算项目相似性,提出一种优化的协同过滤推荐算法,计算结果更具有实际意义和准确性．实验表明,该算法能够有效避免传统方法带来的弊端,提高系统的推荐质量．     

一种优化聚类的协同过滤推荐算法

针对传统的协同过滤推荐算法存在评分数据稀疏和推荐准确率偏低的问题,提出了一种优化聚类的协同过滤推荐算法。根据用户的评分差异对原始评分矩阵进行预处理,再将得到的用户项目评分矩阵以及项目类型矩阵构造用户类别偏好矩阵,更好反映用户的兴趣偏好,缓解数据的稀疏性。在该矩阵上利用花朵授粉优化的模糊聚类算法对用户聚类,增强用户的聚类效果,并将项目偏好信息的相似度与项目评分矩阵的相似度进行加权求和,得到多个最近邻居。融合时间因素对目标用户进行项目评分预测,改善用户兴趣变化对推荐效果的影响。通过在MovieLens 100k数据集上实验结果表明,提出的算法缓解了数据的稀疏性问题,提高了推荐的准确性。     

基于协同过滤的美食推荐算法

为了解决传统的基于用户的协同过滤算法中的数据稀疏性问题,提高推荐的准确率,本文对推荐算法进行了改进并将改进后的算法应用在美食推荐领域。首先,利用均值中心化方法对实验数据进行处理,减少因个人评分习惯差异造成的推荐误差。然后,通过使用改进的空值填补法降低评分矩阵的稀疏性。最后,在计算相似度时引入了遗忘函数和用户间的信任度,进一步提高了推荐系统的准确性。实验表明,本文提出的改进算法比传统算法有更高的准确率,并得出了在推荐过程中考虑用户和项目外的其他因素以及针对不同的数据信息采用不同的算法,都有利于提高推荐准确率的重要结论。     

基于KNN-GBDT的混合协同过滤推荐算法

针对传统基于单分类的推荐算法容易陷入单指标最优的困境和推荐精度低的问题,提出一种融合K-最近邻(KNN)和Gradient Boosting(GBDT)的协同过滤推荐算法.该算法利用K-最近邻法过滤出目标用户的多组候选最近邻居集,并综合集成学习的优点,采用多分类器对多组推荐结果进行集成.在相似度计算公式中引入了若只...     

多维度自适应的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤推荐算法明显存在的缺点是数据稀疏性导致所求相似性的不准确,影响最终推荐质量.本文围绕其局限性展开研究,提出一种多维度自适应的协同过滤推荐算法,有机结合三种推荐模型——基于用户、基于项目以及基于评论的相似性计算,将观点挖掘技术运用到协同过滤推荐算法中,并通过动态度量方法自动确定三个维度的权重产生最终推荐.实验结果表明,该算法可以有效缓解用户评分数据稀疏带来的不良影响,提高预测准确率和推荐质量.     

融合循环知识图谱和协同过滤电影推荐算法

推荐系统对筛选有效信息和提高信息获取效率具有重大的意义。传统的推荐系统会面临数据稀松和冷启动等问题。利用外部评分和物品内涵知识相结合,提出一种基于循环知识图谱和协同过滤的电影推荐模型——RKGE-CF。在充分考虑物品、用户、评分之间的相关性后,利用基于物品和用户的协同过滤进行Top-K推荐;将物品的外部附加数据和用户偏好数据加入知识图谱,提取实体相互之间的依赖关系,构建用户和物品之间的交互信息,以便揭示实体与关系之间的语义,帮助理解用户兴趣;将多种推荐结果按不同方法融合进行对比;模型训练时使用多组不同的负样本作为对比,以优化模型;最后利用真实电影数Movielens和IMDB映射连接成新数据集进行测试。实验结果证明该模型对于推荐效果的准确率有显著的提升,同时能更好地解释推荐背后的原因。     

协作学习中基于协同过滤的学习资源推荐研究

符合学习者特征的学习资源对于提高协作学习效率具有重要的影响。但是传统的学习资源推荐,没有充分考虑学习者、学习资源的特征和高效的推荐算法。针对上述问题,提出了基于协同过滤的学习资源推荐算法,根据学习者学习特征、学习资源特征和学习者对学习资源历史评价信息,采用协同过滤推荐算法,实现学习资源推荐。首先,通过学习者特征和学习资源的评分,寻找相似学习者并计算学习资源预测评分,然后根据该评分值和学习资源与学习者匹配度推荐学习资源,从而为学习者推荐符合自己兴趣爱好最合适的学习资源。实验结果表明该算法在个性化学习资源推荐的准确性上优于传统算法。