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基于用户群体影响的协同过滤推荐算法 总被引：4，自引：0，他引：4
协同过滤是推荐系统中广泛使用的推荐技术,对推荐结果可解释强.基于用户的协同过滤是一种重要的系统推荐方法,用户评分数据的极端稀疏性制约着系统的推荐质量.针对上述情况,提出一种基于用户群体影响的协同过滤推荐算法.首先,定义了用户群体的概念并根据群体影响提出两条相应准则;然后,计算用户相似性时,不仅考虑了用户个体之间的相似性,而且考虑了用户所处群体之间的相似性.该算法不仅可以更加精确地刻画用户之间相似度,而且一定程度上增强了推荐系统的稳定性.实验结果表明,该算法能有效地提高系统的推荐质量,而且满足所提出的两条准则. 相似文献
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利用云模型改进基于项目的协同过滤推荐算法 总被引：1，自引：1，他引：1
基于项目的协同过滤推荐算法能有效解决传统的基于用户的协同过滤推荐系统可扩展性差、缺乏稳定性的缺点,但仍然不能解决数据稀疏的问题,在数据极度稀疏的情况下,传统的项目相似性度量方法无法实现准确度量,导致推荐效果急剧下滑。本文借鉴基于云模型的云相似性度量方法来实现基于知识层面的项目相似性度量,提出了一种新的基于项目的协同过滤推荐算法。实验结果表明即使在数据极度稀疏的情况下,改进后的算法仍然能取得较好的推荐效果。 相似文献
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基于项目分类预测的协同过滤推荐算法 总被引：3，自引：0，他引：3
在电子商务系统中,为了帮助用户有效地发现、过滤和利用信息,信息过滤技术应运而生.协同过滤技术作为其中的一种技术被成功地应用于推荐系统中.随着电子商务用户数目和商品数目的日益增加,整个项目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.针对这一不足,提出基于项目分类预测的协同过滤算法,通过对用户评分矩阵中的项目进行相应的分类,缩小邻近搜索的范围,预测项目评分,减少稀疏性,并采用新的相似度计算方法.实验结果表明,该算法能提高个性化推荐算法的准确性. 相似文献
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针对高校图书馆场景存在的无显式反馈、借阅数据稀疏和传统推荐算法效果不好问题,提出基于时间上下文优化协同过滤的推荐算法,包含读者阅读行为评分、时间上下文和内容兴趣变迁3个要素。在数据准备阶段,通过制定评分转化规则、设计标准化函数来构建一种基于用户行为操作的兴趣评分模型,以解决用户评分缺失问题;在推荐召回阶段,提出一种非线性的时间衰减模型来对评价矩阵进行优化,以提高推荐效果;在推荐排序阶段,提出一种兴趣捕捉模型对召回结果按照图书类别进行精排序,以缓解数据稀疏问题并进一步提高推荐效果。实验结果表明,文章提出的优化算法在Top5的F值较未经优化的协同过滤提升增幅达141%。 相似文献
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基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法 总被引：7，自引：2，他引：5
传统的协同过滤推荐算法面临用户评分数据稀疏性和冷启动问题的挑战.针对上述问题,提出了基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法,首先采用奇异值分解(SVD)对用户-项目评分矩阵降维得到目标用户的初始邻居用户集,生成新的用户-项目评分矩阵;然后将用户评分映射到相应的项目属性值上,生成每个用户的属性值偏好矩阵,并基于属性值偏好矩阵进行用户相似性度量,从而缓解了评分数据稀疏性;将新项目的属性值与用户的属性值偏好矩阵进行匹配,从而找出匹配度最高的前N个用户作为新项目的推荐受众.实验结果表明了该算法的有效性. 相似文献
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一个新的基于协作过滤的用户浏览预测模型 总被引：2，自引：0，他引：2
本文提出了一个新的基于协作过滤的用户浏览协作预测模型———UNCPM ,它有效地解决了目前协作过滤预测方法的准确性和覆盖率低等问题。UNCPM从Web日志中获取用户浏览信息 ,系统分为两个部分 :离线构件和在线构件。离线构件用于用户浏览历史记录的K means聚类 ,并在聚类时充分考虑URL的相似分析来避免协作过滤的同义性和分散性等不足 ;在线构件用于活动用户预测。该模型可以应用在大型电子商务网站的用户浏览预测上。 相似文献
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基于Hadoop开源分布式计算框架和Mahout协同过滤推荐引擎技术构建图书推荐引擎系统,并利用云模型和Pearson系数对传统协同过滤推荐算法进行改进,改善传统单机推荐算法在高维稀疏矩阵上进行运算所导致的系统性能不佳及推荐结果不准确的问题。利用实验对分布式推荐平台的整体性能及改善后的协同过滤推荐算法进行测试评估,发现当虚拟机节点不断增加时,协同过滤推荐引擎的计算时间不断减少,这表明推荐引擎系统的总体性能较传统单机推荐引擎得到提升;利用MAE分别对原始协同过滤推荐效果和改进后的推荐算法进行测评,发现改进后的推荐引擎算法的推荐准确率较改进前提高13.1%。 相似文献
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[目的/意义] 为解决高校图书推荐过程中面临的“数据稀疏”和“冷启动”问题,研究表明：优化读者评价矩阵和相似度模型是提高图书推荐质量的关键。[方法/过程] 提出一种协同过滤改进方法,以图书分类为项目生成用户评价矩阵,并考虑借阅方式、借阅时间和图书相似度对用户兴趣度的影响,优化矩阵中的样本数据;同时,在计算读者相似度时融入读者特征和图书特征。[结果/结论] 实验结果表明,该方法可有效解决“数据稀疏”和“冷启动”问题,显著降低计算量。与基本协同过滤和聚类改进的协同过滤方法相比,无论是在推荐准确率还是在用户满意率上都有较大的提高,综合推荐效果更好。 相似文献
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拟合用户兴趣演变特性的协作过滤推荐算法 总被引：2，自引：0，他引：2
个性化推荐技术是将传统的数据挖掘技术同用户访问信息结合起来,根据用户的兴趣爱好来对用户可能访问的内容进行预测并预取其提供给用户进行选择.目前协作过滤技术是个性化推荐系统中应用最为成功的推荐技术之一,但传统的协作过滤算法没有考虑用户的兴趣演变,难以有效地反映用户真实兴趣.在分析目前协作过滤算法存在问题的基础上,利用用户访问兴趣分为偶然兴趣和稳定兴趣的特性,文章提出了基于偶然兴趣的推荐权重和基于稳定兴趣的推荐权重,并将它们融入新的拟合用户兴趣演变的协作过滤算法中.实验表明该算法能准确地反映用户访问兴趣,较传统的协作过滤算法可以有效提高推荐精度. 相似文献
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基于协作过滤的Web智能信息推荐方法 总被引：1，自引：0，他引：1
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Dennis Bachmann Katarina Grolinger Hany ElYamany Wilson Higashino Miriam Capretz Majid Fekri Bala Gopalakrishnan 《Information Retrieval》2018,21(6):541-564
Recommender systems have dramatically changed the way we consume content. Internet applications rely on these systems to help users navigate among the ever-increasing number of choices available. However, most current systems ignore the fact that user preferences can change according to context, resulting in recommendations that do not fit user interests. This research addresses these issues by proposing the \(({ CF})^2\) architecture, which uses local learning techniques to embed contextual awareness into collaborative filtering models. The proposed architecture is demonstrated on two large-scale case studies involving over 130 million and over 7 million unique samples, respectively. Results show that contextual models trained with a small fraction of the data provided similar accuracy to collaborative filtering models trained with the complete dataset. Moreover, the impact of taking into account context in real-world datasets has been demonstrated by higher accuracy of context-based models in comparison to random selection models. 相似文献
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信息过滤研究 总被引：13，自引：1，他引：12
刘柏嵩 《现代图书情报技术》2003,(6):23-26
提出了一种新的数字图书馆信息过滤方法，它具有三个显著的优点：一是采用了混合信息过滤模型，克服了基于内容和协作过滤的不足；二是建立用户模板，解决了用户兴趣的获取问题；三是信息内容采用本体来组织，实现语义级查询和高效的匹配机制。 相似文献