共查询到20条相似文献,搜索用时 116 毫秒
1.
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。 相似文献
2.
3.
电子商城网站如何根据消费者过往的消费记录和浏览记录等信息知识,自动判断对该消费者有实际需求的商品,显得很有必要。分别针对协同过滤推荐算法中的基于用户和基于物品的协同过滤的原理和推荐函数进行分析、设计,在垂直类的电子商城中通过应用这些协同过滤推荐算法分析用户的潜在消费市场。 相似文献
4.
协同过滤推荐算法综述 总被引:36,自引:0,他引:36
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. 相似文献
5.
基于Hadoop平台协同过滤推荐算法 总被引:1,自引:1,他引:0
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. 相似文献
6.
基于Spark的分层协同过滤推荐算法 总被引:1,自引:0,他引:1
《电子技术应用》2015,(9):135-138
协同过滤是推荐系统中最广泛使用的推荐算法。针对单机模型已经不能满足推荐系统的实时性与扩展性,提出一种基于Spark的分层协同过滤推荐算法。算法首先基于用户时间行为序列构建用户兴趣模型;其次基于RDD实现了并行化EM聚类算法,将用户划分为不同的用户簇;最后基于不同的用户簇实现了并行化Item-based协同过滤推荐算法。通过阿里巴巴天池数据集实验表明,该算法可明显减少推荐时间并提高了推荐准确度,具有良好的可扩展性。 相似文献
7.
郑亚灵 《自动化与仪器仪表》2023,(4):29-33
为进一步提高短视频推荐效果,基于协同过滤算法,构建一种短视频推荐系统。其中,引入奇异值分解(SVD)以及惩罚因子对传统协同过滤算法进行优化,以解决数据存在的稀疏问题和长尾效应。仿真结果表明,与传统的协同过滤算法相比,提出的改进协同过滤算法性能更优,算法的RMSE值为0.948;与传统的推荐模型相比,提出推荐模型能够更加准确地进行用户视频评分预测,表明能够更加准确地向用户推荐其喜好的短视频。以上结论表明,使用提出的推荐模型能够取得更好的推荐效果,能够向用户推荐更加符合其喜好的视频,具有一定的实际应用价值。 相似文献
8.
9.
协同过滤推荐算法可以根据已知用户的偏好预测其可能感兴趣的项目,是现今最为成功、应用最广泛的推荐技术。然而,传统的协同过滤推荐算法受限于数据稀疏性问题,推荐结果较差。目前的协同过滤推荐算法大多只针对用户-项目评分矩阵进行数据分析,忽视了项目属性特征及用户对项目属性特征的偏好。针对上述问题,提出了一种融合聚类和用户兴趣偏好的协同过滤推荐算法。首先根据用户评分矩阵与项目类型信息,构建用户针对项目类型的用户兴趣偏好矩阵;然后利用K-Means算法对项目集进行聚类,并基于用户兴趣偏好矩阵查找待估值项所对应的近邻用户;在此基础上,通过结合项目相似度的加权Slope One算法在每一个项目类簇中对稀疏矩阵进行填充,以缓解数据稀疏性问题;进而基于用户兴趣偏好矩阵对用户进行聚类;最后,面向填充后的评分矩阵,在每一个用户类簇中使用基于用户的协同过滤算法对项目评分进行预测。实验结果表明,所提算法能够有效缓解原始评分矩阵的稀疏性问题,提升算法的推荐质量。 相似文献
10.
11.
In this paper, a collaborative filtering recommendation algorithm based on user preference is proposed. First of all, the user
similarity is calculated according to the length of the longest common subsequence of different user interest sequences and the num-
ber of common subsequences, and then the similarity obtained by this algorithm is weighted and mixed with the similarity obtained
by traditional collaborative filtering recommendation algorithm. Project recommendation is completed based on mixed similarity
and the possible project score by target users is predicted. Finally, by comparing the average absolute error MAE values of three rec-
ommendation algorithms in three data sets of Ciao, Flixster and MovieLens 100K, it is proved that the proposed user collaborative
filtering recommendation algorithm (XQCF) has improved the accuracy of the recommendation system. 相似文献
12.
In this paper, we present an improved collaborative filtering (ICF) algorithm by using the heat diffusion process to generate
the user correlation. This algorithm has remarkably higher accuracy than the standard collaborative filtering (CF) using Pearson
correlation. Furthermore, we introduce a free parameter β to regulate the contributions of objects to user correlation. The numerical simulation results indicate that decreasing the
influence of popular objects can further improve the algorithmic accuracy and diversity. 相似文献
13.
14.
一种电影个性化推荐系统的研究与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
在协作过滤算法研究的基础上,考虑到相似项目之间评分的相似性,将此因素加入过滤算法得到改进的协助过滤算法,提高了算法的准确度。综合内容和协作过滤的优缺点,提出一种具有自适应调节的混合过滤算法,提高了过滤性能和准确度。根据改进的算法,针对电影领域进行实验,证明了其可行性。 相似文献
15.
In this paper, we present an improved collaborative filtering (ICF) algorithm by using the heat diffusion process to generate the user correlation. This algorithm has remarkably higher accuracy than the standard collaborative filtering (CF) using Pearson correlation. Furthermore, we introduce a free parameter β to regulate the contributions of objects to user correlation. The numerical simulation results indicate that decreasing the influence of popular objects can further improve the algorithmic accuracy and diversity. 相似文献
16.
针对传统协同过滤算法中存在数据稀疏问题,提出融合协同过滤的线性回归推荐算法。根据用户对项目的评分以及用户和项目自身特征,构建用户间和项目间相似矩阵。基于相似矩阵,选出用户和项目最近邻集合,分别通过基于用户和基于项目的协同过滤算法来预测用户已评分项目的评分,将预测评分与真实评分的差值作为特征,组合在一起生成新的训练数据。把新的训练数据作为线性回归模型的输入,根据训练好的模型预测未知评分,采用Top-N算法产生推荐列表。在MovieLens数据集上进行实验。实验结果表明,新算法的推荐准确性较传统协同过滤算法有显著提高。 相似文献
17.
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。 相似文献
18.
在这个网络数据呈现爆炸式增长的时代,如何利用用户行为数据,对每位目标用户进行精准的项目推荐是一个极有价值的研究方向。协同过滤推荐算法作为最常见的推荐算法之一,如何对传统的协同过滤算法进行优化,便是该文的研究内容。针对传统协同过滤算法存在的数据稀疏、冷启动以及实时性问题。采用CFDP算法对项目集合进行聚类,并对采用Slope-One算法进行数据填充,有效地缓解了数据稀疏以及冷启动的问题。针对传统算法的实时性问题,引入了时间因子,对每一项预测评分都乘以时间权重,使得预测评分更加科学准确,解决了推荐系统的实时性问题。采用MovieLens 1M数据集分别对传统协同过滤算法以及改进协同过滤算法进行对比实验,得出新算法的平均绝对偏差MAE要小于传统的协同过滤推荐算法,表明改进算法有效地优化了传统算法。 相似文献
19.
20.
基于P2P网络的协同过滤推荐算法的研究与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
协同过滤算法是当前电子商务推荐系统最有效的信息过滤技术之一。而传统协同过滤算法的最大弱点是可扩展性问题,随着用户数量以及商品项目的增加,计算复杂度的快速增长导致大规模电子商务系统的可扩展性问题.本文提出了一种基于P2P网络协同过滤推荐算法方法,采用对等计算的方法进行用户数据库的管理和评分预测工作,该系统充分利用P2P网络对等计算的优点,采用了多生成树的路由算法。实验数据表明了我们采用的基于P2P网络的分布式协同过滤方法较传统集中式算法有更好的可扩展性和预测准确性. 相似文献