协同过滤算法中冷启动问题研究

为了解决传统协同过滤算法的冷启动问题,提高算法的推荐质量,本文针对协同过滤算法中的冷启动问题进行研究,提出了两种改进的算法.新用户冷启动：融合用户信息模型的基于用户的协同过滤算法;新项目冷启动：采用层次聚类的基于项目的协同过滤算法.将新算法在网络开源数据集MovieLens上进行实验验证,比较改进算法和传统算法在查全率和查准率上的差异,结果表明改进算法能够有效地提高算法的推荐质量,缓解新用户和新项目的冷启动问题.     

Hadoop下基于聚类协同过滤推荐算法优化的研究

作为重要的个性化推荐算法之一,协同过滤推荐算法有其独特的优势,但同时存在数据稀疏性、冷启动和扩展性问题。针对数据稀疏性问题,对项目相似度进行改进,利用基于项目的协同过滤对原始评分矩阵进行填充,以此降低数据稀疏性对推荐质量的影响。针对冷启动问题,采用基于用户和项目属性分别进行聚类的方法,通过聚类模型建立新用户和新项目与现有用户和现有项目之间的联系,根据对现有用户和现有项目的推荐预测新用户和新项目的推荐。针对扩展性问题,利用云平台Hadoop的MapReduce框架完成相关算法的并行化,以此解决传统协同过滤推荐算法面临的严重扩展性问题。实验表明,改进后的算法较好地解决了以上问题。     

基于Hadoop分布式改进聚类协同过滤推荐算法研究

为了改善协同过滤推荐算法在大数据下的稀疏性和可扩展性问题,提出一种基于Hadoop平台的分布式改进聚类协同过滤推荐算法。在分布式平台下,离线对高维稀疏数据采用矩阵分解算法预处理,改善数据稀疏性后通过改进项目聚类算法构建聚类模型,根据聚类模型和相似性计算形成推荐候选空间,在线完成推荐。实验验证该算法能够有效改善推荐系统的推荐质量并大大提高推荐效率,同时在云环境中具有良好可扩展性。     

一种基于Spark的改进协同过滤算法研究

为提高协同过滤算法在大数据环境下的可扩展性以及在高维稀疏数据下的推荐精度,基于Spark平台实现了一种分层联合聚类协同过滤算法。利用联合聚类对数据集进行稀疏性处理并构建聚类模型,运用层次分析模型并结合评分密集度分析联合聚类模型中用户和项目潜在类别权重,由此进行项目相似度计算并构建项目最近邻居集合,完成在线推荐。通过在GroupLens提供的不同规模MovieLens数据集上实验表明,改进后的算法能够明显提高推荐的准确度,并且在分布式环境下具有良好的推荐效率和可扩展性。     

基于人口统计学的改进聚类模型协同过滤算法

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。     

结合用户聚类和项目类型的协同过滤算法

为了解决协同过滤算法中数据稀疏性问题,提高推荐效果,提出一种改进的协同过滤算法.该算法首先通过一种新的相似度计算方法来计算项目类型相似度,将相似度大于某阈值的项目作为目标项目的邻居;然后根据目标用户对邻居项目的评分信息来预测该用户对目标项目的评分值,并将预测值填入稀疏的用户项目评分矩阵;最后对填充后的评分矩阵采用基于用户聚类（K-means聚类）的协同过滤算法做出最终的预测评分进行推荐.在Movielens数据集上进行实验验证,结果表明该算法能够很好地缓解数据稀疏性、降低计算复杂度,提高推荐精度.     

基于用户邻域模型与矩阵分解的推荐算法

针对协同过滤推荐算法所面对的稀疏矩阵和新用户问题,提出基于用户邻域模型与矩阵分解的推荐算法。通过对用户历史信息构建邻域模型以提高对新用户预测的准确性,同时考虑到矩阵稀疏和数据量较大会引起时间和空间复杂度过高,运用奇异值矩阵分解的方法,从而减小矩阵稀疏和数据量大的影响,提高推荐系统的准确性。通过Movie Lens数据集验证该算法的有效性。     

结合拓扑势用户聚类的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤算法中数据稀疏造成推荐准确度低以及K-means聚类算法需要预先确定聚类个数的问题,提出自适应K-means聚类算法(SKCA)。引入物理学中的拓扑势场理论,利用拓扑势值进行用户重要性表示并获得用户影响范围,结合改进K-means算法完成用户聚类并得到各类代表用户,目标用户通过与各代表用户进行用户相似度计算确定最优代表用户,在最优代表用户场域内使用协同过滤算法进行推荐。与其它算法对比的实验结果表明,SKCA在准确率、F值及运行效率上都有提升,有效缓解了数据稀疏的影响。     

缺失数据下基于SVDIFC的协同过滤推荐算法

为了提高个性化推荐的准确性和质量,针对传统推荐算法的信息过载和数据稀疏性问题,构建了基于SVD与直觉模糊聚类的协同过滤推荐算法(SVDIFC-CF).算法首先引入SVD将降维后的原始矩阵进行填充;再运用用户商品喜好矩阵将用户进行直觉模糊聚类;最后计算与目标用户相似度最高的前N个用户,找到用户最感兴趣的项目作为推荐结果.采用MovieLens与Jester数据集对算法的有效性进行验证,实验结果表明相对于传统推荐算法,该算法能有效解决数据稀疏和冷启动问题,提高推荐精度与质量.     

融合用户属性与项目流行度的用户冷启动推荐模型

冷启动一直是推荐系统领域中被密切关注的问题,针对新注册用户冷启动的问题,文中提出了一种融合用户人口统计学信息与项目流行的推荐模型。首先对训练集用户进行聚类,将训练集用户划分为若干类。然后计算新用户与所属类别中其他用户之间的距离,选择其近邻用户集,在评分计算时综合考虑项目流行度对推荐效果的影响,进而为目标用户推送感兴趣的节目。最后在经典推荐系统数据集中对所提模型进行验证。实验结果表明,该模型明显优于传统协同过滤算法,并在一定程度上解决了冷启动问题。     

一种优化的关联规则增量更新算法

针对PFUP算法存在扫描多次数据库这个瓶颈问题,提出一种优化的关联规则增量更新算法MIFUP(Mixed Improve Fast Updating).该算法提出了两种优化策略:借鉴事务压缩原理和用数组存放一阶非频繁项集个数.实验仿真说明,MIFUP算法效率明显优于PFUP算法.     

一种防火墙规则冲突快速检测算法

目前,在防火墙规则冲突检测算法中,效率问题一直没有很好的解决,当防火墙规则数目较大时,检测规则冲突的速度很难满足客户的需要。为了能够快速地检测出防火墙中的规则冲突,在目前使用较多的ASBV算法上提出一种规则冲突检测算法(DBBV算法)。该算法采用的方法是使用位向量和分治技术,该设计在检测规则冲突的时候,设计的算法只是进行了一次位运算。同时该算法采用的是范围形式的规则集。经过对算法详细的分析,以及通过实验方法的验证,改进的DBBV算法的规则冲突检测效率明显高于ASBV算法。     

基于遗传神经网络的MADA

宏观质量决策方案的评价与选择,需要能准确给出各影响因素的权重系数,文中在分析了多属性决策问题及现有方法之后,提出子用遗传神经网络建立权重分配模型,从而改进多属性决策的方法,使权重的确定较为客观准确,并具有自学习功能,实践表明,效果良好。     

一种基于小波理论的LMS算法研究

基于LMS算法原理和MALLAT算法,提出了小波自适应算法,并对算法进行了理论分析和仿真研究,仿真结果表明,小波自适应算法在非线性系统辩识中表现出了良好的性能。     

基于仿生理论的几种优化算法综述

简要介绍了目前比较流行的三种新型仿生优化算法,即人工鱼群算法、免疫算法和禁忌搜索算法,就这些算法的特点和异同进行了分析,并对它们的发展进行了进一步的阐述,提出了今后的研究方向。     

改进的蝴蝶优化聚类算法

针对当前算法在求解聚类问题时存在精度低、速度慢及鲁棒性差等问题,提出一种改进的蝴蝶优化聚类算法,借鉴精英策略思想重新定义蝴蝶优化算法的局部搜索迭代公式,然后融合遗传算法的选择、交叉和变异操作.在1个人工数据集和5个UCI数据集上的测试结果表明所提出算法的性能,且与其他算法相比具有一定优势.     

加密算法在共享软件加密中的简单应用

在共享软件设计开发过程中,利用不同的加密算法实现对软件注册、软件系统文件、用户权限等进行加密保护,实现了简单的软件加密,有效保护了共享软件的传播和软件系统自身安全。     

一种关于蛋白质模体的自动识别算法

随着生物信息学的发展，模体识别已经成为一种能够从生物序列中提取有用生物信息的方法。文中介绍了有关模体的一些概念，讨论了模体识别算法(MEME)的基础，即EM(expectation maximization)算法，由于MEME算法是建立在EM算法的基础上的，所以又由此引出了MEME算法，并对MEME算法的一些基本问题比如时间复杂度、算法性能等进行了详细讨论，对算法的局限性和有待改进的地方作了说明。实践证明，MEME是一个较好的模体识别算法，它能够识别出蛋白质或者DNA序列中单个或多个模体，具有很大的灵活性。     

基于空间复用的信号检测算法研究

为了在接收端恢复出发送端的原始数据,需要在接收端进行信号检测。对几种经典的传统信号检测算法进行了详细阐述和分析,并对各种算法进行了Matlab仿真和性能比较。由此得出,改进型的V-BLAST算法可以用于TD-LTE无线综合测试仪的开发。     

浅谈几种智能优化算法

该文首先介绍介绍了几种典型的群体智能算法,具体包括遗传算法、蚁群算法和粒子群算法,并对它们进行了详细的分析。