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为了克服协同推荐系统中的用户评分数据稀疏性和推荐实时性差的问题,提出了一种高效的基于粗集的个性化推荐算法.该算法首先利用维数简化技术对评分矩阵进行优化,然后采用分类近似质量计算用户间的相似性形成最近邻居,从而降低数据稀疏性和提高最近邻寻找准确性.实验结果表明,该算法有效地解决用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法存在的问题,显著地提高推荐系统的推荐质量. 相似文献
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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。 相似文献
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综合项目评分和属性的个性化推荐算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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项武 《微电子学与计算机》2010,27(7)
研究协同过滤推荐系统处理大规模稀疏评价数据的精度问题,针对目前余弦相似性处理极稀疏的用户评价矩阵不能获取满意推荐质量,且处理大规模推荐数据时存在性能缺陷的情况,提出基于评分区间相似性的协同过滤推荐算法.将用户评价的数值范围进行定性划分,以项目在各评价区间上的得分建模项目质量,以用户在各评价区间内的评分建模用户评分取向.使用余弦相似性度量方法衡量用户和项目间的相似程度,进而确定最近邻居.此方法的实现过程降低了稀疏性对最近邻发现的影响,且算法具有快速处理大规模评价数据的能力.使用标准的MovieLens数据集,测试提出的推荐算法,实验结果表明,本算法相比传统的最近邻推荐算法具有更好的推荐精度. 相似文献
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本文为了使用户对学习资源个性化需求得到满足,提出了基于语义网的个性化学习资源推荐算法。首先,以用户浏览行为和评价得出用户感兴趣的学习资源。之后,以领域本体的概念间关系对不同用户评价学习资源集合的语义相似度进行计算,以相似度值对用户兴趣建好相似性分析,寻找相似兴趣的最近邻居,实现学习资源协同推荐。另外,将学习对象概念应用在学习资源管理中,使相似度计算复杂度得到降低。通过实验表示,此算法能够使学习资源推荐效果改善。 相似文献
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协同过滤是个性化推荐系统中的常用技术,数据稀疏性是影响协同过滤算法预测准确度的主要因素。提出了改进的Slope One算法,在该算法中,首先根据用户历史评分计算项目间相似性,然后依据项目相似性选取当前活跃用户评价过的k个相似项目记为邻近项目集合,并计算目标项目与其邻近项目的评分偏差,最后以项目间相似性为权重,计算当前活跃用户对目标项目的评分预测值。该算法使用邻近项目进行计算,降低数据的稀疏性,同时减少了计算量。使用标准MovieLens数据集对该算法的预测结果进行验证,结果表明:相对于原算法,该算法提高了预测的准确性,与其他协同过滤算法相比,推荐准确度也有明显的提高。 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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多模态领域内,海量信息化数据交互使用,用户难以精准获取目标资源,为此提出一种基于三维双流网络的云实训室信息化数据智能推荐技术。分析历史数据,采集用户对数据倾向程度,利用人口统计信息与历史评价矩阵,计算用户兴趣与待推荐数据间相似性,应用K-Means算法聚类相似性结果,引入三维双流网络,卷积化处理相似性结果集合,凭借文本与图像特征信息,对比卷积下数据与用户分类结果,实现云实训室信息化数据的智能推荐。实例测试结果表明,所提技术具有推荐效率较高与推荐满意度评分较好的优点。 相似文献
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由于盗版Android应用(Android Application,简称APP)通常保持着与正版APP相似的用户体验,因此本文提出一种基于资源签名的APP相似性快速检测方法.该方法将APP的资源签名视为字符串集合,利用计算任意一对APP资源签名集合的Jaccard系数判断两者的相似性.为了避免遍历全部的APP对,该方法将MinHash和LSH(Locality Sensitive Hashing)算法的思路引入其中,通过从APP集合中挑选候选对并对候选对进行检验的方式获得最终的检测结果.由于挑选候选对的方式将大量相似性较低的APP对排除在外,因此该方法可以明显地提高APP相似性的检测速度.实验结果表明,该方法的检测速度比现有方法FSquaDRA提高了大约30倍,而检测结果与FSquaDRA几乎完全相同. 相似文献
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《无线互联科技》2015,(5)
协同过滤技术是目前应用最多的一种推荐技术,这项技术从用户提供的信息中展开发掘,按"物以类聚,人以群分"的原则产生和目标用户(或项目)相似性高的最近邻,从中预测评分,进而产生推荐。但是由于评分信息稀疏化就会造成无法适应用户兴趣,而且推荐的实时性差等问题。针对上述问题,文章提出了一种带有改进的用户-项目类型喜好相似性的计算方法完善用户兴趣改变的问题,并且结合了优化后的双重k-means聚类,使搜索最近邻的范围大大减少,从而提高了推荐算法的实时性。实验结果表明,该优化后的协同过滤推荐算法能通过时间相似性更好地适应用户兴趣的变化,推荐的精度最精确,效果更易使用户满意。 相似文献
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基于组合相似性的视频检索 总被引:2,自引:0,他引:2
该文研究基于镜头的视频检索问题,提出了一种新的基于组合相似性的镜头相似性度量方法。首先把镜头看成由帧序列组成的一个组合,镜头的相似性通过帧组合的相似性来度量。其次通过用一个非线性映射,把帧组合所在的空间映射到一个高维空间,在这个空间中,假设帧组合服从正态分布,利用核方法,抽取出关键帧序列,并计算出两个正态分布之间的概率距离,这个距离表明了帧组合的相似程度,从而得到两个镜头之间的相似性。最后将这种方法应用于基于镜头的视频检索中,实验表明在相同条件下,基于该方法的检索效果明显优于传统的欧式距离和直方图交方法。 相似文献
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"当前"统计模型及其自适应卡尔曼滤波算法虽能对强机动目标进行较好跟踪,但对弱机动目标存在较大跟踪误差。针对这一问题,在推导传统"当前"统计模型适用范围的基础上,提出一种修正的"当前"统计模型算法。该算法用正态分布来弥补修正瑞利分布的缺陷,同时利用模糊隶属度函数对系统方差做加权调整。仿真结果表明,新算法较传统算法不仅提高了对弱机动目标的跟踪精度,对强机动目标的跟踪精度也有较大程度的提高。 相似文献
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