浅析协同过滤算法及其改进分析

近年来,互联网和web技术的不断进步促进了电子商务推荐系统的快速发展,各种推荐系统的日益繁荣改变了传统的贸易行为,它的逐步建立和完善使传统的商务运作摆脱了已有规则的束缚,对相关的商业形态、交易形式、流通方式以及营销方式等都产生的巨大的影响。针对电子商务推荐系统面临的主要挑战,对电子商务推荐系统推荐算法设计以及推荐系统体系结构等关键技术进行了有益的探索和研究,对算法中影响推荐质量的稀疏性问题和影响用户满意度的推荐完整性问题进行深入分析,引入了基于聚类的最近邻查询技术对协同过滤算法进行改进,经分析新算法缓解了对特殊用户无法产生准确推荐的问题,能够带给用户各更准确的推荐。     

基于用户兴趣融合的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法已成功应用在各类门户网站,越来越多的研究者参与其中,然而在协同过滤推荐过程中用户—项目评分矩阵数据稀疏性以及推荐的准确性低等问题,始终制约着该算法的发展。为此,从用户兴趣角度出发,单独构建情景用户兴趣模型及社交网络用户兴趣模型,再通过Logit Boost算法将2个兴趣模型融合得到准确的用户兴趣模型。Slope One算法填充用户—项目评分矩阵,解决用户—项目评分矩阵数据稀疏性问题;同时,通过用户兴趣模型计算目标用户的最近邻居用户,通过计算用户相似性,得到推荐集来提高协同过滤推荐算法的推荐准确度。     

基于用户行为与角色约束的协同过滤算法

针对传统CF算法中稀疏评分数据及其产生的用户间相似性不准确问题,提出以用户行为对应一定分值代替空缺评分的方法来修正用户I-U评分矩阵,并以角色下的权重系数K约束最近邻的计算。实验表明,改进的算法具有更优的推荐质量。     

基于项目的协同过滤推荐算法的改进

个性化推荐技术是在互联网迅速发展下应运而生的。协同过滤是各种个性化推荐技术中最受欢迎的,它在取得巨大成功的同时也同样遭遇到挑战。目前它所面临的最紧要问题就是如何解决数据稀疏带来的难题。本文主要研究协同过滤中的一种,即基于项目的协同过滤推荐算法,提出了一种改进算法:融合差异度和时间函数的协同过滤推荐算法,并通过实验证明改进的算法对于数据稀疏的问题确有改善作用。     

改进协同过滤算法的图书推荐系统设计与实现

[目的/意义]针对当前图书馆图书推荐系统使用解决协同过滤(CF)方法存在的稀疏性问题,设计了一种改进的基于概率关键词的协同过滤方法.[方法/过程]通过图书流通记录和图书关键词属性数据分别建立流通矩阵和关键词矩阵.利用概率分布计算用户借到符合其关键词模型条件图书的概率,建立概率关键词模型,进一步生成图书推荐列表.[结果/...     

协同过滤算法系统设计与实现

研究协同过滤算法系统的设计与实现方法,完善网络推荐机制。在网络推荐的过程中,提出一种基于非线性邻域的协同过滤算法。在推荐的过程中,根据推荐系统的实际状态,获取推荐过程中的选择对象,计算不同推荐对象之间的相似性。根据推荐模板,选取合理的推荐群,根据非线性邻域度量方法,完成网络推荐,获取理想的推荐结果。实验结果表明,利用本文算法设计协同推荐算法系统,可以提高推荐的合理性,满足推荐系统的实际需求。     

协同过滤算法中一种改进的预测值计算方法

传统的协同过滤算法中预测值的计算只考虑了用户评分而缺乏对用户评分是否可信的考虑,针对这个问题．文章提出了对用户的评分进行信用评估的方法。实验表明,改进后的协同过滤算法在推荐效果方面得到了更好的改善。     

基于Pagerank的社会网络关键节点发现算法

受Pagerank算法启发,将社会网络中的节点模拟成Web中的页面,将边模拟成Web中的超链接,提出基于Pagerank的社会网络关键节点发现算法。通过实验验证了该算法的可行性。     

基于共同评分的协同过滤算法

协同过滤是目前电子商务推荐系统中使用最广泛最成功的一种个性化推荐算法.受数据稀疏性影响,传统协同过滤算法在较小共同评分项集上计算出的相似度不能准确反映用户间的相似关系,严重影响了推荐系统的精度.针对该问题,在分析共同评分分布及其与相似度关系的基础上,提出了基于共同评分的协同过滤算法,无须计算相似度,直接将共同评分作为最近邻选择标准.MovieLens实验表明该算法能明显提高预测结果的准确性和覆盖率.     

电子商务应用中的协同过滤算法综述

电子商务的迅猛发展为用户提供了大量的信息,网购已经成为潮流,各种网购平台为用户提供了大量的信息,而如何在众多的电子商务网站和海量的商品中快速地找到用户需求的产品成为一个研究的重点。在此,推荐算法应运而生,,协同过滤推荐算法在电子商务系统中得到了广泛的应用。本文主要介绍两种协同过滤推荐技术在电子商务网站中的应用现状,并在此基础上介绍了一些改进的协同过滤算法的研究现状和推荐效果,以及算法未来可能的研究方向。     

基于约束校对的协同过滤推荐算法

根据用户的个性化需求进行网络信息推荐,在电子商务商品推荐和网络信息推送中具有应用价值。本文针对传统的语义关键词推荐方法的指向性精度不高的问题,提出一种基于协同过滤融合和个性化特征约束校对的信息推荐算法,首先构建P2P网络模型下的信息传输模型,对用户的个性化需求信息进行信息融合和语义信息素特征提取,然后采用自相关匹配滤波方法进行信息融合和滤波,实现对个性化特征的协同过滤和信息推荐,最后通过仿真实现进行性能测试。仿真结果表明,采用该算法进行信息推荐的数据召回率和配准度较高,耗时较短,实现个性化信息定制和推荐。     

基于用户的协同过滤个性化商品推荐系统研究

论文首先探讨了电子商务推荐系统的定义和作用,然后分析了电子商务推荐系统的类型,最后在此基础上对基于用户的协同过滤推荐系统的实现进行了研究。     

Hadoop环境下协同过滤算法的实现

协同过滤算法是推荐系统的核心技术,针对协同过滤推荐算法在大数据规模背景下的实现问题,在分析研究Hadoop平台和传统的协同过滤算法后,提出了一种基于共词分析法的实现方案,将协同过滤算法在MapReduce框架下实现。     

基于相似传播和情景聚类的网络协同过滤推荐算法研究

互联网时代,个性化推荐系统逐渐被应用到各个不同的领域,随之个性化推荐算法也成为目前研究的热点。然而,传统的推荐算法往往存在着冷启动、数据稀疏等问题。本文在对传统推荐算法研究的基础上,提出了一种基于相似传播和情景聚类的协同过滤推荐算法,根据计算用户间的情景相似度对用户进行聚类,然后根据相似传播原理找出目标用户更多的最近邻居,最后根据预测目标用户对项目的评分进行推荐。借助网上公共数据集在Matlab上实现了该算法并验证了算法的有效性。实验结果表明,本文所提算法的准确性相比传统算法有所提高,同时缓解了传统推荐算法存在的冷启动和数据稀疏性等问题。     

基于用户模式聚类的协同过滤个性化推荐方法

最近邻协同过滤常用的计算用户访问行为相似程度的距离函数仅是测定访问者对象在所有测试属性空间上的平均测定,而在属性集的子维空间上的相似模式并没有有效地挖掘出来,用户评分数据稀疏等问题使其推荐质量下降。针对这些问题,提出一种基于用户模式聚类的协同过滤推荐算法,该算法采用基于用户模式相似的子空间聚类方法产生聚类,并且利用模式相似度改进协同过滤,从而对用户产生个性化推荐。实验结果表明,该方法改善了推荐系统的效率和精度。     

基于用户反馈与协同过滤的情报检索系统的建立

为达到简化情报检索系统中用户与系统之间的交互接口,使传统情报检索系统从“面向情报机构”和“面向检索专家”向“面向最终用户”方向转变的目的,提出引入用户反馈与协同过滤技术到情报检索系统中,并改进的情报检索系统模型,阐述基于此模型的情报检索系统的工作过程,针对该模型的协同过滤部分实现一原型系统。     

基于协同过滤的电子商务个性化推荐算法分析

个性化推荐系统是电子商务运作过程中的重要组成部分,计算机网络信息化的不断发展和当今数据的爆炸式增长,使得人们很难在海量信息中找寻出适合自身需求的数据和信息,信息过载状况时有发生。阐述了我国电子商务个性化推荐系统的作用,分析了当前主流电子商务推荐技术,对基于协同过滤的电子商务个性推荐算法进行了研究。     

基于动态贝叶斯网络的协同过滤推荐方法

提出一种基于动态贝叶斯网络的协同过滤推荐方法。该方法实现了动态的推荐过程,使得推荐结果随用户喜好的改变而得到及时更新。并且使用DBN代替简单的相似模型来度量用户相似性,提高了最近邻推荐的准确性,解决了实时性推荐和数据空间的可扩展的问题。最后,给出基于DBN的协同过滤预测模型。通过对一个实例的研究验证了所提出的算法以及推荐模型的可行性。