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现有的基于近邻的协同过滤推荐方法如基于KNN、基于K-means的协同过滤推荐常用来预测用户评分,但该方法确定邻居个数K非常困难且推荐准确率不高,难以达到理想推荐效果。从选择邻居用户这一角度出发,提出一种融合用户自然最近邻的协同过滤推荐算法(Collaborative Filtering recommendation integrating user-centric Natural Nearest Neighbor,CF3N),该算法首先自适应地寻找目标用户的自然最近邻居集,再融合目标用户的自然最近邻居集与活动近邻用户集,使用融合后得到的邻居集合预测目标用户评分。实验使用了MovieLens数据集,以RMSE和MAE为评测标准,比较CF3N、CF-KNN与INS-CF算法,结果显示在电影领域该算法的推荐准确率有显著提高。 相似文献
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基于用户实时反馈的协同过滤算法 总被引:2,自引:0,他引:2
传统的基于内存的协同过滤算法存在可扩展性不足的问题,而基于模型的协同过滤算法由于模型数据的滞后,造成推荐质量不高。针对以上情况,提出一种基于用户实时反馈的协同过滤算法,该算法在用户提交项目评分之后能实现对推荐模型数据的实时更新,从而更精确地反映用户的兴趣变化。实验结果表明,该算法能够有效地提高推荐精确度并且大幅地缩短了推荐时间。 相似文献
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针对传统推荐算法在相似性计算和评分预测方法中存在预测精度和稳定性的不足,为进一步提高算法精确度和稳定性,提出一种新的推荐算法。首先,依据各项目的重要标签的数量,计算出项目间M2相似性,依据该相似性构成该项目的邻近项目集;然后,参考Slope One加权算法思想,定义了新的评分预测方法;最后,使用该评分方法基于邻近项目集对用户评分进行预测。为了验证该算法的准确性和稳定性,在MovieLens数据集上与基于曼哈顿距离的K-最近邻(KNN)算法等传统推荐算法进行了对比,实验结果表明该算法与KNN算法相比平均绝对误差下降7.6%,均方根误差下降7.1%,并且在稳定性方面也更好,能更准确地为用户提供个性化推荐。 相似文献
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协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中。限制协同过滤算法使用的主要问题是稀疏性和可扩展性。本文提出了一种优化的KNN协同过滤算法,通过引入传递关联。近邻预选择以度用户权威性来解决这两个问题。为了评估算法的有效性,我们用从Movielens上采集的数据进行了实验。实验结果表明改进后的算法不仅提高了推荐精度,同时缩短了产生推荐的时间。 相似文献
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推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一.随着电子商务系统用户数目和商品数目的日益增加,在整个商品空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法的不足,提出了一种基于项目评分预测的协同过滤推荐算法,根据项目之间的相似性初步预测用户对未评分项目的评分,在此基础上,采用一种新颖的相似性度量方法计算目标用户的最近邻居.实验结果表明,该算法可以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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为了解决协同过滤推荐系统中所存在的可扩展性、稀疏性和冷启动等问题带来的推荐性能底下,提出新的基于领域本体的协同过滤推荐算法,该算法综合考虑了项目的语义相似性和评分相似性的影响,改善基于项目的协同过滤算法性能。实验结果表明,基于领域本体的协同过滤算法不仅能很好的解决基于项目的协同过滤算法带来的问题,而且还提高了推荐系统的推荐质量。 相似文献
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基于领域知识的个性化推荐算法研究 总被引:13,自引:0,他引:13
提出了利用领域知识进行相似度计算的协同过滤算法,使用户在评分的共同项目很少或为零的情况下也能找到最近邻进行协同推荐。实验结果表明,该算法解决了传统协同过滤算法中相似性度量方法“过严”的问题,在过滤初期显著地提高了推荐质量。 相似文献
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针对在线旅游快速增长的态势,本文研究基于协同过滤的旅游景点推荐算法。通过提取在线旅游网站上游客对桂林旅游景点的评价数据,使用协同过滤算法进行旅游景点推荐。实验结果表明:协同过滤算法完全可用于旅游景点推荐。 相似文献
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为了降低数据稀疏性对推荐算法效率产生的影响,提出一种基于子空间聚类的协同过滤推荐算法(SCUCF).该算法创建感兴趣、不感兴趣以及既不感兴趣也不不感兴趣三种类型被评价项目的不同子空间.利用项目子空间为目标用户绘制邻居用户树,以此来寻找目标用户的邻居.利用改进的用户相似性计算方法来确定推荐用户.通过MovieLens 1... 相似文献
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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... 相似文献
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针对传统的协同过滤推荐系统存在的数据稀疏性和忽略时间影响的问题,本文提出了基于云模型的时间修正协同过滤推荐算法,利用云模型建立用户对项目特征属性的偏好度,并建立指数时间函数对项目的评分相似度沿时间维加以修正。算法采用美国GroupLens项目组提供的数据集进行实验。结果表明,该算法使得项目的评分相似度度量更趋准确,系统推荐质量有较明显的提高。 相似文献