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传统的协同过滤算法忽略了用户对项目的兴趣度这一重要特征,对此提出了一种新的概率生成模型.综合考虑了用户对项目的兴趣度和用户对项目的评分模式两种因素,并在此基础上设计了一种度量指标进行推荐,实验证明与传统的协同过滤算法相比,该方法能够获得更好的推荐效果. 相似文献
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针对传统推荐算法中存在数据稀疏和精确度不高的问题,提出一种融合时间因素的隐语义模型推荐算法,在隐语义模型中引入时间偏置项体现时间推移对用户兴趣偏好的影响,解决数据稀疏问题的同时降低时间推移造成的误差,结合基于邻域的协同过滤模型求出目标用户推荐列表。采用Movielens1M数据集验证算法的有效性,实验证明该算法与基于用户的协同过滤算法以及基于隐语义模型的推荐算法,能有效解决数据稀疏问题,在准确率、召回率和综合F值上分别比基于用户的协同过滤算法提高1.66%、2.12%、2.04%,比基于隐语义模型的推荐算法分别提高1.38%、1.48%、1.49%,能够进一步提高推荐系统的准确性及推荐质量。 相似文献
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高校图书馆图书个性化推荐没有得到很好的推广和实施,一个重要原因是用户对图书的评价不足.因此,提出了一种基于兴趣的高校图书推荐算法.该算法较好地解决了协同过滤算法无法使用和评分不足的问题.同时,将流行与反向流行的特征结合,使其更接近读者的行为.实验表明,该算法优于传统的协同过滤推荐算法,能够满足实际需求. 相似文献
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互联网技术的发展极大促进了电子商务行业,网上购物模式已经改变了传统的购物模式,海量的信息影响了客户的购物效率.个性化的推荐系统能够为客户提供个性化的服务,个性化协同过滤推荐算法是应用最为广泛的算法.本文主要对协同过滤推荐算法进行研究,并采用RBF径向基神经网络对传统的协同过滤推荐算法进行改进,更加有效的为用户提供个性化的推荐. 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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由于英语学习资源与正常文本或图像的数据属性特征存在一定差异,故无法为用户推荐符合需求的英语学习资源,因此,提出基于XML的英语学习资源协同过滤推荐方法。通过构建用户评分矩阵,设定英语学习资源为词频向量,利用改进的余弦相似性,度量邻域用户之间的相似性,根据解得的作品属性隶属函数,推导出属性特征隶属度矩阵,分别计算XML文档的内容相似度与结构相似度,经加权融合求解作品的综合相似度,实现英语学习资源的个性化推荐。实验结果表明,所提方法推荐结果较为精准,具有有效性与可行性。 相似文献
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传统基于关联规则的旅游景点推荐模型,不能综合其他相似用户的喜好数据,缺少推荐新信息的能力。为此,设计基于协同过滤算法的旅游景点推荐模型。采用DOM技术搜索目标用户的历史记录,并利用DOMNode类中提供的方法访问并采集页面信息,将采集的数据传送至推荐算法模块,利用协同过滤算法计算用户相似度,求出目标用户的近邻集合。经过推荐综合处理模块剔除掉目标用户已经旅行过的旅游景点,形成最终推荐集推荐给目标用户。至此,模块设计完成。测试结果表明,对于同一目标用户,与传统的推荐模型相比,基于协同过滤算法的旅游景点推荐模型推荐的结果存在一定的新信息,推荐内容更全面,该推荐模型更优于传统的推荐模型。 相似文献
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《电子技术与软件工程》2017,(3)
本文对基于个性化图书推荐的协同过滤算法的设计方案进行实验,目的是为证实在真实用户的多标准评估过程中怎样产生数据集,从而找到一种科学的算法。并通过图书推荐的应用案例来说明算法,以验证其是否有效。 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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为了解决信息检索中无法获取符合个人需求的特色资源的问题,介绍了个性化推荐系统的概念以及推荐系统常用的算法;重点阐述了协同过滤技术的流程:利用用户项目矩阵计算用户之间的相似性,结合最近邻信息预测出符合个人特性的推荐信息;最后指出了协同过滤研究的难点问题。 相似文献
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当前,随着我国经济发展速度的不断加快,以及人们生活水平的显著提升,使得人们的个性化需求增多.同时,由于计算机技术与网络技术的发展,也致使众多娱乐与服务形式融入到网络之中,从而形成全新的网络化模式.而利用协同过滤算法所制定的电影个性化推荐系统,即是网络技术与计算机技术在电影服务中的成功应用.对此,本文简要阐述了个性化推荐的概念,并阐述出协同过滤算法的含义,进而,通过协同过滤算法,达成电影个性化推荐系统设计与实现的目标,并进行了运行试验,旨在为通过计算机技术与网络技术能够为人们提供更多的便利与服务,做出自己应有的贡献. 相似文献