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提出一种基于谱聚类的协同推荐算法(SCBCF)。首先从用户——项目二分网络的单顶点投影中得到用户之间的相似矩阵,然后对该矩阵应用谱聚类算法,将用户聚成k类,并将得到的聚类结果用于数据平滑和邻居结点的选择,最后基于最近邻居集评分行为,对目标用户产生推荐。在Movie-Lens上的实验结果证明本文方法比传统的协同过滤算法能更好地应用于二分网络的协同推荐。 相似文献
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针对传统基于用户的协同过滤推荐算法在大数据环境下存在评分高维稀疏性、推荐精度低的问题,提出一种基于人口统计学数据与改进聚类模型相结合的协同过滤推荐算法,以提高推荐系统精度和泛化能力。该方法首先通过用户人口统计学数据属性,结合用户-项目评分矩阵计算各个用户间的相似度;然后对用户、项目进行分层近邻传播聚类,根据用户对项目的评分数据计算用户或项目之间的相似性,产生目标用户或项目的兴趣近邻;最后根据兴趣最近邻进行推荐。对Epinions,MovieLents等数据集进行仿真实验,仿真的结果表明, 与传统的协同过滤算法相比, 提出的算法提高了推荐精度,为传统的协同过滤推荐算法提供了参考。 相似文献
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协同过滤算法中存在着数据稀疏性和可扩展性问题,由于用户和项目数据量巨大致使数据十分稀疏,且不同数据集中数据存在差异,致使现有算法中的相似度计算不够准确和用户聚类效果不佳,对推荐算法准确率产生了显著影响。为了提高相似度计算和最近邻居搜索的准确率,提出了一种基于相似度优化和流形学习的协同过滤算法。通过加权因子优化相似度计算,结合流形学习对稀疏的用户评分数降维后进行谱聚类,通过获得的全局最优解提高聚类所得目标用户最近邻居的准确率,进而提高协同过滤推荐精度。在Epinions数据集和MovieLens数据集上进行实验,结果表明,提出的算法可以有效降低协同过滤算法的平均绝对误差和均方根误差,提高召回率,拥有更高的推荐准确率。 相似文献
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针对目前协同过滤推荐算法的推荐质量和推荐效率低的问题,提出了一种基于改进蜂群K-means聚类模型的协同过滤推荐算法。首先,根据用户属性信息,采用改进蜂群K-means算法对用户进行聚类,建立用户聚类模型;然后,计算目标用户与用户聚类模型中各聚类中心的距离,其中距离最近的类为目标用户的检索空间;最后,从检索空间中依据用户-项目评分矩阵通过相似度计算搜索目标用户的最近邻居,由最近邻居的信息产生推荐列表。实验结果表明,该算法降低了平均绝对误差值,缩短了运行时间,提高了推荐质量和推荐效率。 相似文献
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由于传统的协同过滤推荐算法存在很多缺陷,如数据稀疏性、冷启动、低推荐精度等,提出了一种基于模糊聚类和改进混合蛙跳的协同过滤推荐算法。首先利用一种构造的基于时间的指数遗忘函数对原始评分数据进行处理;然后根据得到的基于时间衰退的评分矩阵对用户进行模糊C-均值(FCM)聚类,并找出与目标用户有较高相似性的前几个类作为候选邻居集;再用改进的混合蛙跳算法找到最近邻居集;最后求出目标用户对未参与项目的预测评分。经实验证明,该算法比其他一些算法的推荐精度要高,且由于数据稀疏性引起的不良影响也得到了有效的缓解。 相似文献
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基于用户聚类的协同过滤推荐方法 总被引:1,自引:1,他引:0
为了提高电子商务网站的个性化服务效率,给出了一种改进的用户聚类的协同过滤推荐方法,该算法利用用户对项目的关注的相似性来修正原始相似性计算,综合考虑用户对项目的关注和用户评价对推荐的影响.实验表明,该基于用户聚类的协同过滤推荐算法不仅减少了用户在寻找最近邻居的搜索强度,加快了推荐生成速度,而且增强了推荐算法的实时性,提高了推荐质量. 相似文献
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龚松杰 《计算机工程与科学》2009,31(5)
推荐系统中,随着用户数目和商品数目的日益增加,传统的协同过滤技术在生成推荐时的速度已经成为一种瓶颈。针对此问题,本文提出了一种基于用户模糊聚类的两阶段协同过滤推荐。两阶段分为离线和在线两个阶段。离线时,应用模糊聚类技术,对基本用户进行模糊聚类;在线时,利用已有的用户模糊聚类寻找目标用户的最近邻居,并产生推荐。实验表明,基于用户模糊聚类的两阶段协同过滤推荐不仅加快了推荐生成速度,还提高了推荐质量。 相似文献
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推荐系统能够有效地解决信息过载问题,其中,协同过滤(collaborative filtering,简称CF)是推荐系统广泛采用的技术之一.然而传统的CF技术存在可扩展性差、数据稀疏和推荐结果精度低等问题.为了提高推荐质量,将信任关系融合到推荐系统中,采用聚类(FCM)方法,对信任关系进行聚类.利用信任类预测用户间的隐式信任,最后将信任关系与用户-项目关系线性融合进行推荐.在Douban和Epinions数据集上的实验结果表明,与传统的基于CF、基于信任和用户项目聚类的推荐算法相比,该算法能够大幅度地改进推荐质量,提升算法的时间效率. 相似文献
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为了降低应用于突发事件监测的无线传感器网络的能量消耗,设计实现了一种基于事件驱动的动态免疫分簇路由算法。将生物免疫系统的工作机制应用到无线传感器网络事件驱动的动态分簇算法中,事件作为抗原,传感器节点作为抗体,抗体对抗原有记忆保存的功能,使得相似的抗原再次出现时对事件及时响应。相似事件再次发生且传感器节点符合能量要求时,可以直接调用抗体中的记忆,对事件进行快速建簇,节省了簇的建立过程所消耗的大量能量,增加了网络的数据传输量,延长了网络的生命周期。仿真结果表明,生物免疫机制的学习记忆特性可以有效提高事件驱动的动态分簇算法的网络性能。 相似文献
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针对Kohonen神经网络模型网络入侵聚类正确率较低的问题,将入侵杂草优化(IWO)算法与Kohonen神经网络相结合,提出IWO-Kohonen聚类算法。利用IWO算法优化Kohonen神经网络的初始权值,训练Kohonen神经网络模型得到最优值。使用IWO算法增强算法的搜索能力,提高聚类正确率,并加快算法的收敛速度。实验结果表明,该算法与模糊聚类算法和广义神经网络聚类算法相比,分类正确率较高;与蚂蚁聚类算法和模糊C均值聚类算法相比,网络入侵检测率较高,误报率较低。 相似文献
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针对K-means算法全局搜索能力的不足,提出了一种基于改进模拟退火的优化K-means(SA-KM)的聚类算法,该算法克服了K-means聚类算法对初始聚类中心选择敏感问题。为了提高SA-KM算法的聚类划分质量,提出了一种用于评价聚类结果的评价函数,该函数更为准确地反映类内距离和类间距离。仿真结果表明使用该算法在进行入侵检测时,能够检测出多种类型的入侵行为,能够保持较高的网络入侵检测率和较低网络入侵的误报率。 相似文献
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相较于传统移动自组网,无人机自组网具有节点移动速度更快、分布范围更广、网络规模更大的显著特征,而分簇结构能实现网络的有效控制和管理,提高网络的扩展性.为了提高分簇结构的稳定性,提出了一种基于加权的稳定分簇算法,该算法基于现有加权分簇算法,从分簇测度指标的选取、指标权重因子分配、分簇稳定保持策略三个方面进行改进.仿真结果表明,该算法不仅能合理控制分簇数量,有效提高网络的扩展性,而且能够延长簇首保持时间和降低成员节点的簇间切换次数,提高分簇的稳定性. 相似文献
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本文在克隆选择免疫算法和层次聚类的基础上,提出一种动态聚类算法。该算法无需先验知识,首先初始化与抗原相同规模的抗体,然后根据亲和力进行抗原识别、抗体抑制和合并,完成一轮聚类;再利用aiNET免疫网络模型动态确定聚类后的抗体的变异方向,实施强目的性变异,变异率反比例于进化代数动态调节,使变异后相似的抗体进一步合并,如此反复直到满足终止条件。仿真的实验结果表明,该算法比传统的聚类方法具有更好的聚类结果和更高的性能。 相似文献
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数据集的聚类边界不清晰时,人工免疫网络聚类使用最小生成树确定聚类数的依据往往不足.分析了问题存在的原因,提出一种基于人工免疫网络的半监督聚类算法.该算法一方面在抗体克隆操作中嵌入数据集 的先验信息,抑制位于聚类边界区域抗体的激活能力,从而保证记忆网络能更清晰的反映数据集中各聚类原型的结构;另一方面,将先验信息用于... 相似文献
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基于免疫单亲遗传和模糊C均值的聚类算法 总被引:6,自引:0,他引:6
聚类算法是数据挖掘中的重要方法。为了克服FCM初始值敏感、客易陷入局部最优解以及普通遗传算法聚类时的搜索速度和聚类精度的矛盾,在分析FCM算法和基于道传聚类算法的不足基础上,提出了一种基于免疫单亲遗传和模糊C均值的混合聚类算法,先以免疫单亲遗传聚类算法初始化,找到接近全局的最优解,再用FCM算法进行求解。实验表明,它既较好地解决了局部最优问题,又可以利用FCM的优点来提高整体的收敛速度。 相似文献
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本文基于人工免疫系统中经典的网络模型--aiNet模型,提出了一种数据的模糊聚类算法--aiFCM,给出了算法的流程,并通过实验证明了算法的有效性。实验表明,通过人工免疫网络与传统统计分析工具的结合,能够有效地从数据集合中提取有用的聚类。 相似文献
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