基于归一化方法的协同过滤推荐算法

针对传统的协同过滤推荐算法没有考虑用户向量维度以及评价值差异的问题,提出了一种基于归一化方法的协同过滤推荐算法。算法在计算用户或项目相似度之前首先将用户对每一项目的评分值归一化到一个统一的值域范围,然后再计算用户向量空间的相似性并进行预测推荐。实验结果显示该算法能够准确地找到相似的邻居用户或项目,预测及推荐测性能有较大提高。     

一种基于用户信任机制的个性化协同过滤推荐算法研究

传统的协同过滤推荐算法产生的数据稀疏性和冷启动问题存在潜在安全危机,不利于个性化推荐质量的提高。文章引入基于用户兴趣度和满意度的信任机制,改进传统用户信任度,通过信任度权重因子ωi,j,优化用户综合信任度,以提升预测评分质量。仿真实验分别从算法的推荐准确率和推荐覆盖率展开分析,实验结果表明,当ωi,j取值在0.5时,推荐准确率和覆盖率较RTCR算法、Trust Impact MF算法、A&I-Based算法明显占优。     

基于协同过滤的推荐算法研究

随着互联网时代WEB2.0技术的到来,信息过载问题要通过协同过滤推荐系统算法有效地解决。文章分析了基于协同过滤的推荐算法研究的意义和基于协同过滤的推荐算法研究的现状,根据推荐系统和协同过滤算法的特点,分别对融合社交网络信息的协同过滤算法、融合基于用户和基于项目协同过滤算法进行简单的研究和分析。     

个性化推荐中基于用户协同过滤算法的优化

在个性化推荐系统中,基于用户的协同过滤算法,会将目标用户与其他所有用户进行比较,计算量非常大。为此,文中以推荐系统的效率为目标,提出了一种改进算法,通过预先计算用户相似度函数,取出匹配度最高的N个用户的数据生成推荐。实验结果表明,该方法在计算速度上有显著提高。     

基于协同过滤算法的室内设计推荐技术

为了缩短室内设计推荐的时间,为用户快速推荐感兴趣的室内设计,提出基于协同过滤算法的室内设计推荐技术。通过计算室内设计分词,分析室内设计协同过滤的权重分布。基于对室内设计的内容进行关键词特征的选择和计算,确定室内设计特征提取流程,完成基于协同过滤的室内设计特征提取。根据用户的室内设计初始评分,计算出室内设计的权重,通过权重向量值预测用户室内设计的最终评分,利用室内设计推荐算法流程确定推荐算法的实现步骤,完成室内设计推荐算法的设计。最后通过室内设计协同过滤推荐模型,实现基于协同过滤算法的室内设计推荐。实验结果表明,基于协同过滤算法的推荐技术相比于传统推荐技术,室内设计的推荐时间缩短了70.3%。     

基于移动用户上下文相似度的协同过滤推荐算法

该文面向移动通信网络领域的个性化服务推荐问题,通过将移动用户上下文信息引入协同过滤推荐过程,提出一种基于移动用户上下文相似度的改进协同过滤推荐算法。该算法首先计算基于移动用户的上下文相似度,以构造目标用户当前上下文的相似上下文集合,然后采用上下文预过滤推荐方法对移动用户-移动服务-上下文3维模型进行降维得到移动用户-移动服务2维模型,最后结合传统2维协同过滤算法进行偏好预测和推荐。仿真数据集和公开数据集实验表明,该算法能够用于移动网络服务环境下的用户偏好预测,并且与传统协同过滤相比具有更高的推荐精确度。     

协同过滤推荐算法研究综述

协同过滤推荐算法是目前在推荐系统中应用最成功和广泛的技术之一。本文详细介绍了协同过滤推荐算法的分类和度量指标。同时，分析了协同过滤推荐算法中的问题以及相应的解决办法。最后阐述了协同过滤推荐系统中仍需解决的问题和未来可能的发展方向。     

基于用户行为的协同过滤推荐算法在视频推荐上的应用研究

随着互联网的快速发展,人们在网上观看视频的频率也越来越高,对于视频网站来说,如何利用网站本身产生的海量的用户行为数据提升用户的黏性,成为网站经营者需要深刻考虑的问题.为了更好地吸引用户、留住用户,推荐算法也越来越多地在各种网站上得到了利用.该课题将对用户的行为数据进行分析,再利用协同过滤推荐算法来构建模型从而实现对目标...     

基于协同过滤的电子商务个性化推荐算法研究

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%。     

基于改进的协同过滤图书推荐算法

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.     

基于协同过滤算法的MOOC个性化推荐系统

MOOC(慕课,Massive Open Online Course)大规模在线开放课程是一个在线课堂,旨在通过网络让用户随时无限制学习。为了让用户发现感兴趣且高质量的课程,文中设计了一种基于协同过滤技术的MOOC个性化课程推荐系统,为用户提供个性化的课程选择,以提升用户体验。同时对协同过滤算法存在的缺陷提出了改进思路,并对推荐技术以及MOOC未来的发展进行了展望。     

基于邻近项目的Slope One协同过滤算法

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。     

结合关联规则填充的协同过滤改进算法

为了改善传统个性化推荐中协同过滤算法存在的诸如用户和项目评分矩阵稀疏、推荐准确度不高、冷启动等问题,提出一种结合关联规则填充对协同过滤推荐算法进行改进的方法。这种算法是在协同过滤算法的第一步前加入通过关联规则得到的结果,预测一些没有评分值的项目,将新得到的数据填充到原用户-项目评分矩阵中,降低评分矩阵的稀疏性,从而提供更多数据的相似性计算,在此基础上再结合基于传统项目的协同过滤算法对用户进行推荐。通过MovieLens数据集进行实验对比,结果显示文中提出的算法与传统算法相比,推荐系统的准确性和有效性显著提高。     

基于用户相似度的协同过滤推荐算法简

协同过滤推荐算法通过研究用户的喜好,实现从海量数据资源中为用户推荐其感兴趣的内容,在电子商务中得到了广泛的应用。然而,当此类算法应用到社交网络时,传统的评价指标与相似度计算的重点发生了变化,从而出现推荐算法效率偏低,推荐准确度下降问题,导致社交网络中用户交友推荐满意度偏低。针对这一问题,引入用户相似度概念,定义社交网络中属性相似度,相似度构成与计算方法,提出一种改进的协同过滤推荐算法,并给出推荐质量与用户满意度评价方法。实验结果表明：改进算法能有效改善社交网络中的推荐准确性并提高推荐效率,全面提高用户满意度。     

基于时间因子的Slope One协同过滤推荐算法

在个性化推荐系统使用的各种各样的技术中,协同过滤算法一直备受关注。然而在实际应用中,由于用户评价过的项目相对于总项目数可谓是冰山一角,数据的稀疏性严重影响了推荐系统的推荐质量。在加权Slope One算法的基础上提出一种改进算法,考虑了时间因子,从时间跨度和时间序列等角度重新评估已评分项目对未评分项目的评分权重。实验表明,算法在解决稀疏性的同时,拥有更高的准确率。     

基于协同过滤技术的个性化推荐系统研究

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。     

基于用户模糊相似度的协同过滤算法

针对离散评分不能合理表达用户观点和传统协同过滤算法存在稀疏性等问题,借鉴年龄模糊模型,提出了梯形模糊评分模型。该模型将离散评分模糊化为梯形模糊数,考虑了评分模糊性和信息量,通过梯形模糊数来计算用户相似度,据此设计了协同过滤算法,并证明了该算法是传统协同过滤算法在模糊域的扩展。实验表明,该算法在数据稀疏且用户数远多于项目数时性能突出,并且算法运行时间远小于传统协同过滤算法。