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推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一.随着电子商务系统用户数目和商品数目日益增加,在整个商品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.针对用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法的不足,本文提出了一种基于相似项目与用户评分预测的协同过滤推荐算法,综合利用相似项目和相似用户评分信息预测用户对未评分项目的评分.通过聚类算法形成用户候选近邻集,减小了算法搜索空间,降低了最近邻用户的搜索时间,从而增强了算法的扩展性.实验结果表明,本算法可以有效解决用户评分数据极端稀疏情况下传统协同推荐算法存在的问题,显著提高推荐系统的推荐质量. 相似文献
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目前协同过滤被广泛应用于数字图书馆、电子商务等领域的个性化服务系统.最近邻算法则是最早提出和最主要的协同过滤推荐算法,但用户评分数据稀疏性严重影响推荐质量.针对上述问题,提出了一种基于Rough集理论的最近邻协同过滤算法,以用户评分项并集作为用户相似性计算基础,并将非目标用户区分为无推荐能力和有推荐能力两种类型;对于无推荐能力用户不再计算用户相似性以改善推荐实时性,对于有推荐能力用户则提出一种基于Rough集理论的评分预测方法来填补用户评分项并集中的缺失值,从而降低数据稀疏性.实验结果表明新算法能有效提高推荐质量. 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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高校图书馆馆藏资源协同推荐系统研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以武汉大学为实际研究环境,针对高校图书馆环境下协同推荐的特殊性,在缺乏用户对馆藏资源评分数据的情况下提出主要根据借阅时间计算用户的偏好值,并辅助使用用户评分对该值进行调整。将用户的信息需求分为长期信息需求和短期信息需求,分别计算用户对馆藏资源的短期偏好值和长期偏好值,运用Apache Mahout构造馆藏资源的协同推荐系统,针对用户的两种需求进行推荐,并且采用邮件调查的方式对推荐结果进行了检验。 相似文献
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基于组合加权评分的Item-based协同过滤算法 总被引：1，自引：0，他引：1
马丽 《现代图书情报技术》2008,24(11):60-64
针对Item-based协同过滤算法中用户评分数据稀疏性严重影响推荐质量的问题,提出一种基于组合加权评分的Item-based协同过滤算法,以用户评分项并集作为用户相似性计算基础,并提出一种组合加权评分方法来对并集中的未评分项进行计算和填补,从而降低了数据稀疏性。实验结果表明该算法能有效提高推荐质量。 相似文献
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针对目前重启动随机游走推荐算法偏重隐式评分而忽略显式评分的问题,采用监督重启动随机游走算法,使得用户喜爱的项目被访问的概率大于用户不喜爱的项目的概率,从而做出推荐。实验表明,该算法可以有效地提高推荐的准确性。 相似文献
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基于用户行为分析的自适应新闻推荐模型 总被引：4，自引：0，他引：4
针对新闻浏览者的偏好易变等特点，通过度量在线用户的点击和阅读行为，依据其不同的阅读策略类型，分析其页面偏好，并综合各页面偏好和新闻偏好，以关键字偏好表的形式表示;然后设计自适应的评分推荐机制，动态地分析用户兴趣及其转移;设计学习机制，根据用户实际阅读的新闻，调整其关键字偏好，并采用模糊相似度来分析用户偏好结构与新闻结构的相似性，从而产生推荐。实验表明，所构造的模型能够提供良好的个性化新闻推荐服务。 相似文献
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国外群推荐聚集策略研究综述 总被引：2，自引：0，他引：2
认为群推荐是对群体用户进行个性化推荐的技术,群推荐的一个重要步骤就是聚集,即将针对个体的推荐项目聚集成对群体的推荐,或者将个体的偏好聚集成群体的模型,聚集策略就是在聚集时所采取的方式。通过文献的梳理,介绍群推荐的群体形成和生成推荐过程,比较聚集策略的类型和应用,对聚集中存在的尴尬和隐私问题、群成员间交互问题、成员间差异性问题和基于群成员社交影响力的策略进行详细阐述,并展望聚集策略尚需进一步研究的方面。 相似文献
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科技文献跨语言推荐模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
信息超载和语言障碍影响我国科研人员对外文科技文献的有效获取,如何提高获取效率成为亟待解决的问题。个性化推荐能很好地处理信息超载现象,但当前国内外相关研究都基于单一语种进行,多语种环境下的推荐研究非常缺乏。本文提出网络环境和海量数据背景下的科技文献跨语言推荐模型,并论证用户兴趣特征抽取、语言转换和混合推荐等步骤。利用Web日志挖掘技术,分析基于多种信息行为的整合分析方法抽取用户兴趣特征,以分类表作为参考体系建立用户兴趣表示模型,在用户—特征词转化为用户—类目矩阵的基础上开展推荐研究。 相似文献
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在电子商务中,协同推荐技术能够帮助用户发现感兴趣的东西.在协同推荐中,通常采用最近邻居的方法来产生推荐.随着商品数量的增多,协同推荐所需要的数据集也越来越稀疏,可用数据比例越来越少.为了解决这个问题,本文在传统的评分数据的基础上,引入用户的基本信息,对用户的基本信息进行离散化处理,将用户的基本信息转化成一个0、1的向量,在用户的信息的基础上计算最近邻居,根据最近邻居对用户缺失数据进行补充,在补充后的评分数据上进行聚类计算,并根据聚类结果对用户评分进行预测.实验表明引入用户的基本信息,并采用对基本信息离散化的处理方式进行缺失数据补充,在此基础上进行数据的聚类,能够提高预测评分的准确性. 相似文献
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由于一对一定制化沟通的实现,能最好满足消费者需求的"推荐信息"日趋重要.传统网络推荐技术在支持个人决策行为的过程中非常有效,但却很难运用于群体决策过程之中.在本项研究中,我们提出了一种全新的方法来为群体成员进行商品推荐.这种方法考虑到群体决策过程中会受到群体成员间交互作用的影响,不同意见在群体中的重要性存在的差异.基于商品的协同过滤算法,通过使用GA方法用来学习群体偏好解决子群体的未知评分问题.实验的结果显示,我们提出的方法能够提供高质量的群体推荐意见,并可以广泛运用于群体推荐过程中. 相似文献
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图书馆读者荐购研究综述 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的/意义] 分阶段探讨读者荐购的发展历程和发展过程中存在的问题,在此基础上探索读者荐购未来的发展趋势,为我国读者荐购服务的实践和研究提供参考。[方法/过程] 对近年来国内外有关读者荐购的研究文献进行梳理,采用文献调查法和文献计量法对这些文献进行分析,分阶段研究其发展进程,阐述每阶段研究的热点及特征。[结果/结论] 读者荐购研究已经从理论探索阶段向创新研究阶段过渡,但存在研究不平衡问题,建议未来研究方向从新技术、新方式、新平台、新模式入手,同时也应充分关注"互联网+环境下"读者需求的变化。 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