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为解决传统协同过滤推荐算法数据稀疏、可扩展性差等问题,采用改进预测评分矩阵的协同过滤算法。首先使用基于线性回归分析的加权Slope One算法,在传统Slope One算法中加入可信度,提高共同评分基数;然后采用网上标准数据集movielens作为测试数据,结合协同过滤算法进行top-N推荐。实验结果表明,使用改进预测评分矩阵的协同过滤算法的MEA较小,在近邻数大于25时达到0.74,表明该算法改善了传统协同过滤算法数据稀疏、扩展性差问题,降低了推荐误差,提高了推荐系统准确度。 相似文献
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在传统的协同过滤推荐算法基础上,对传统协同过滤算法中冷门物品不能进行处理问题进行剖析,提出一种改进的协同过滤推荐算法。通过实验仿真,验证了该算法的有效性。 相似文献
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辛勤芳 《赤峰学院学报(自然科学版)》2011,(9):27-30
本文首先介绍了当前电子商务个性化推荐的主流技术——协同过滤技术,接着分析了该算法中影响推荐质量的两个主要问题——稀疏性问题和扩展性问题,然后引入聚类算法对传统的协同过滤算法进行改进,最后对之前所提出的改进算法进行了仿真实验．经过实验验证,改进算法的推荐准确性比传统算法的推荐准确性有所提高,特别是在用户评价数据集极端稀疏的情况下改进算法体现出了较好的推荐性能． 相似文献
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王竹婷 《赤峰学院学报(自然科学版)》2014,(20):28-30
协同过滤是个性化推荐系统中使用最为广泛的一种推荐算法之一,分为基于用户和基于项目两种协同过滤算法.本文提出的改进算法将两种方法相结合使用,首先改进了传统的相似度度量方法,再分别利用用户和项目之间的相似度值预测未评分项目值,并将两种预测结果加权平均,根据用户近邻数和项目近邻数动态确定加权系数.实验结果表明,改进后的协同过滤算法可以提高推荐质量. 相似文献
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程淑玉 《宜宾师范高等专科学校学报》2013,(6):82-85
个性化推荐系统被越来越多地应用到各类网站中,以解决信息增长带来的信息迷失和信息过栽问题,而协同过滤算法是个性化推荐系统的重要算法之一,但是传统的协同过滤算法存在数据稀疏、冷启动等问题,为了解决这些问题,在综合WEB日志挖掘和聚类两个因素基础上,提出基于WEB日志和聚类的协同过滤算法,并将该算法与传统的协同过滤算法进行分析比较,验证了该算法能够提高推荐的精确度和实时性． 相似文献
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大数据时代,如何让用户在海量信息中快速查询所需信息尤为重要。推荐系统可发现用户潜在需求,为用户提供个性化服务。以电影推荐系统为例,提出了一种改进的协同过滤算法,并在真实数据集上进行实验,结果表明系统可靠性明显提高。 相似文献
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web2.0的出现使得互联网中的数据以几何级数的形式增长,如何在浩如烟海的信息海洋中找到自己需要的内容是当前人们面临的一个挑战性问题,信息推荐系统便是为解决这个问题而出现的,而协同过滤算法是推荐系统中用途最广的一种算法.本文对基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法进行了介绍,然后利用Movielens中的影片数据对这两种算法的性能进行了比较,结果发现基于项目的协同过滤算法在影片信息推荐中要优于基于用户的协同过滤算法. 相似文献
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针对传统协同过滤推荐算法在大数据环境下存在数据稀疏性及计算复杂性等问题,提出一种双向聚类协同过滤推荐算法。该算法首先从用户维度和项目维度两个方向分别进行属性聚类,然后在目标用户和目标项目所在类簇中分别使用改进后的相似度计算方法进行协同过滤推荐,最后通过平衡因子综合预测评分并形成最终推荐列表。在 MovieLens 公开数据集上进行实验,结果表明,该算法（DCF）相比传统协同过滤推荐算法（TCF）、基于用户聚类的协同过滤推荐算法（UCF）以及基于项目聚类的协同过滤推荐算法（ICF）,在平均绝对误差上分别降低了 16%、8.1%、7.5%,有效提高了推荐精度。 相似文献
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协同过滤算法在电子商务网站推荐系统中的应用非常广泛,其通过分析大量用户的历史行为数据,挖掘用户的兴趣,向用户推荐合适的物品。然而,协同过滤算法存在数据稀疏性问题。针对该问题,提出一种基于用户特征和商品特征的组合协同过滤推荐算法。通过用户基本属性特征、物品分类属性特征以及用户的历史评分记录,计算用户的相似性和物品的相似性,获得近邻用户和相似物品;依据改进的基于物品协同过滤和基于用户协同过滤组合推荐算法,为项目进行评分。实验表明,该方法能降低预测结果的平均绝对误差,提高推荐精度。 相似文献
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在海量的数字图书馆中,准确迅速地找到符合自身需要的图书是需要解决的主要问题。通过阐述传统的协同过滤算法,分析其特点以及存在的不足,并基于此提出一种改进的协同过滤算法,建立了推荐系统模型并应用到数字图书馆中。 相似文献
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基于文献引证关系的数字图书馆协同推荐系统 总被引：1，自引：0，他引：1
协同过滤算法应用于数字图书馆推荐系统有诸多优点,然而在系统启动初期存在最初评价问题和数据稀疏问题。针对这些情况,提出引入文献引证关系于数字图书馆协同过滤算法。文献引证关系能够较好的反映文献作者对参考文献、引证文献的兴趣评价。基于文献引证关系的数字图书馆协同过滤算法引入作者的文献评价信息,解决了协同过滤算法固有的问题。实验结果表明,该算法能有效地提高系统的推荐质量。 相似文献
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蒋雯 《福建工程学院学报》2016,(3):302-306
为解决传统协同过滤算法中存在的数据稀疏性问题,在原有估值公式的基础上对传统的协同过滤算法进行改进,提出一种基于概念分层的估值填充推荐的改进算法,并对此算法进行仿真实验。结果表明,该算法在稀疏数据集上有着良好的推荐效果。 相似文献
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基于关联规则的个性化推荐在数字图书馆中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中,但随着系统规模扩大,它的效能逐渐降低.针对此缺点,提出了一种运用关联规则和协同过滤技术相结合的个性化推荐系统模型,这种推荐模型既能有效解决单独关联规则推荐不适合同类图书推荐问题,又能有效解决协同过滤算法不适合异类图书推荐问题;既能有效处理数字图书馆中图书种类和类别层次繁多的图书推荐问题,又能加快推荐速度,在数字图书馆系统中具有良好的推荐效果和应用前景. 相似文献
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协同过滤技术是个性化推荐系统中最经典的代表,但传统的协同过滤技术也面临着冷启动、数据稀疏性等弊端,加上协同过滤技术很少考虑用户兴趣随时间变化和用户特征等因素,导致推荐质量不尽如人意。在传统协同过滤的基础上,结合用户兴趣变化和用户特征两方面,提出一种改进算法的协同过滤技术,与传统技术相比推荐质量显著提高。 相似文献
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协同过滤算法是推荐系统中研究较为广泛和深入的算法,为解决传统协同过滤算法无法处理时间动态变化的问题,提出一种新的改进算法：SpecialTSVD++算法。在传统SVD++算法中分别融入用户评分的时间信息、用户和物品的时间偏置,并且加入用户特征信息,增强数据与时间的关联度,体现数据的动态变化,并且结合用户属性产生个性化推荐结果。Movielens-10m数据集上的实验结果表明,SpecialTSVD++算法通过对时间动态变化带来的推荐影响进行优化处理,使推荐结果更加贴近用户当前需求,能显著提升推荐系统准确率。 相似文献
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针对协同过滤系统中数据稀疏导致推荐质量下降的问题,提出了一种基于时间和共同评分项目数的协同过滤算法。其基本思想是：首先定义关于时间信息函数来降低预测误差,两个用户对共同评分的物品产生行为的时间间隔越远,他们之间的相似度就会越小;其次,定义和共同评分项目数量有关的函数,惩罚数量很少的两个用户之间相似度。实验表明,改进的算法通过调整用户相似度,比传统的协同过滤算法具有更好的推荐质量。 相似文献
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针对协同过滤算法中存在数据稀疏的问题,提出一种基于融合用户标签和蚁群的协同过滤微博推荐算法。将表示用户兴趣的标签引入推荐模型中,利用标签和用户以及标签和微博的关联度,建立用户对微博的兴趣度模型。另外结合蚁群聚类和协同过滤为目标用户进行用户聚类,计算出对目标用户的待推荐微博集。最后利用用户对微博的兴趣度模型从待推荐微博集中选出Top-N为目标用户进行推荐。实验引入标签和蚁群算法的有效性,将测试结果与传统协同过滤推荐算法和纯基于标签的微博推荐算法进行比较,该算法不仅改善了协同过滤算法中数据稀疏和冷启动的问题,而且推荐准确度有明显提高。 相似文献