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在当前高校毕业生就业形势严峻的情况下,推荐系统可以作为毕业生与企业需求之间的桥梁,实现个性化推荐。本文重点介绍了协同过滤推荐算法在高校毕业生推荐系统中的应用,采用基于内容的推荐算法计算相似度,并使用基于用户的协同过滤算法生成推荐结果,这样可以解决高校毕业生随意就业和招聘企业盲目招聘等问题,提高推荐结果的准确度,有助于缓解这种情况。 相似文献
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介绍了协同过滤算法,并对算法进行了改进,解决了用户稀疏的情况下传统算法的不足,同时通过引入评分阈值,显著提高了个性化协同过滤算法的推荐精度。 相似文献
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协同过滤是推荐系统中最有效的方法之一,推荐算法评分预测的精确性受到最近邻居的提取以及项目或用户相似度计算的两个关键点的影响。根据用户行为相似性原理,采用最大交集法提取与当前项目共同评分最多的邻居作为最佳邻居候选集,同时提出了加权余弦相似性方法对相似度进行计算,并采用粒子群优化算法(PSO)对权重进行优化求解。实验结果表明,采用上述方法相对于传统方法来说,能较好地改善评分预测的精确度,有效地提高推荐系统的推荐质量。 相似文献
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针对传统的基于余弦相似性的协同过滤算法中推荐集选取方法进行了改进,设计了一种新的评分方式预测用户对未评价项目的评分,从而增强了推荐的合理性。实验结果表明,该算法同传统协同过滤算法相比能显著提高推荐精度。 相似文献
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协同过滤推荐算法综述 总被引:36,自引:0,他引:36
推荐系统是电子商务系统最重要的技术之一,协同过滤推荐是目前应用最广泛和最成功的推荐系统.介绍协同过滤推荐算法的基本思想和最新研究进展,分析目前出现的代表性算法.总结协同过滤推荐算法中的关键问题和相关解决方案,比如相似性比较,数据稀疏性问题,推荐的实时性,推荐策略,评估方法等,同时也对比分析各种方法的优缺点.最后介绍协同过滤推荐算法需要进一步解决的问题和可能的发展方向. 相似文献
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在商业领域,推荐系统被广泛用于向用户推荐符合其个人偏好的产品、服务或内容。借助这一技术建立图书推荐系统可以有效提高图书馆的服务水平。所提出的图书推荐系统是使用协同过滤技术通过对具有相似阅读习惯读者的借书数据进行偏好评分计算,从而为指定读者推荐符合其偏好的图书列表。为了解决推荐系统中所存在的数据稀疏性、评分的系统偏差以及图书偏好的量化等问题,该研究采用了矩阵分解、在评分中引入偏差值以及使用带时间戳的借阅记录生成偏好量化数值等解决方法。实验结果表明该推荐系统具有较好的准确度。 相似文献
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目前,协同过滤技术是个性化推荐系统中广泛使用的一种技术,该技术最大的优点是对推荐对象没有特殊的要求,能够处理非结构化的复杂对象,然而算法中普遍存在的数据稀疏性、可扩展性问题影响了算法的推荐效果。本文在分析了原有算法的基础上,提出了一个改进了的算法基于平均差分的组合推荐算法,这个组合算法在一定程度上缓解了原有算法的问题,提高了推荐系统的质量。 相似文献
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对基于余弦相似性、相关相似性与项目评分的CF算法进行了性能对比与评价,对其在个性化推荐系统中的应用、面临的问题以及相应的解决方法进行了分析与研究。 相似文献
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王保 《电脑编程技巧与维护》2021,(9):124-125,128
设计了一个农业信息资讯推荐系统,系统包括3﹑个模块:农业信息资讯获取模块个性化信息个性化推荐模块和前台农业信息展示模块,分别能够实现对农业资讯的实时获取、农业资讯个性化推荐以及对农业信息资讯的展示与交互.农业信息资讯推荐系统页面采用HTML语言+Thymeleaf框架进行开发;后台服务采用MVC架构模式,使用Java语言结合SpringBoot、Mybatis架构封装;推荐系统采用前沿的协同过滤推荐作为推荐系统技术,并且实现了推荐算法的参数调优. 相似文献
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随着现代社会全球数据不断增长,推荐系统广泛应用,尤其是基于协同过滤的推荐系统应用最广.本文介绍了基于协同过滤的推荐系统及传统算法存在的问题,目前针对这些问题的研究现状和解决方法,为以后的研究提供了一些思路. 相似文献