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通过分析2003年至2016年中国知网发表的"图书情报与数字图书馆"领域关于协同过滤推荐的82篇文献,总结我国学术数据库协同过滤资源推荐的研究现状.通过对文献样本进行分类,发现目前该领域的研究重点主要集中于对学术数据库协同过滤推荐的推广和对推荐算法本身的完善两个方面,且后者主要集中于对数据稀疏性问题和可扩展性问题的解决.通过进一步分析,发现国内研究人员主要通过结合基于内容的推荐、空值填补和推荐结果融合三种方法缓解数据稀疏性问题;通过聚类的方法缓解可扩展性问题. 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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基于协同过滤的数字图书馆推荐系统研究 总被引:10,自引:0,他引:10
信息推荐服务是数字图书馆的一项重要功能。该文论述了基于协同过滤的数字图书馆推荐系统的基本原理与特点、数字图书馆进行协同推荐的必要性,介绍了基于协同过滤推荐系统的主要方法和技术,并分析了目前协同过滤方法在数字图书馆推荐系统中应用的一些实例。 相似文献
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档案资源检索智能化是实现档案智能服务的关键突破点。协同过滤是实现档案智能化服务的一项重要技术。推进档案智能服务实现,要求应用的实现算法具有较好的克服数据稀疏性、冷启动等问题的能力,并具备较低的时间与空间代价,同时具有较好的适应性。为此针对性地提出应用于档案智能服务的协同过滤改进算法,通过数学证明分析和在典型数据集上的实际测试,表明该算法可较好地用于档案资源智能推荐,促进档案智能服务落地实现。 相似文献
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针对传统的大众化推荐如热门图书推荐、新书推荐等无法为读者提供个性化的图书推荐服务,提出了构建在协同过滤技术之上的图书个性化推荐系统模型,分析了协同过滤技术在图书推荐中的运用原理及可行性,最后总结其优缺点。 相似文献
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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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基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法 总被引:5,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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一种基于加权关联规则的协同推荐算法 总被引:3,自引:0,他引:3
协同过滤技术不需要分析待推荐资源的内容信息,在电影、音乐、图书等非结构化数据占主流的电子商务推荐领域得到了广泛的应用,成为电子商务推荐领域的主流技术.针对基于项目的协同过滤算法不能实现"跨类型"推荐的缺点,本文提出了一种新的基于关联性评分预测的协同过滤算法IAPCF.区别于传统的算法,IAPCF算法根据项目之间的关联规则,而不是根据多用户对项目评分形成的向量间的相似度来寻找项目的最近邻居集合.该算法能较好地实现"跨类型"项目的推荐.实验结果表明,IAPCF算法具有更好的推荐精度. 相似文献
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图书馆学术资源推荐系统是一种为了解决信息过载、提高搜索效率而提出的基于信息过滤机制的知识服务系统。系统的改进,可以从用户Web日志、搜索习惯、浏览行为、图书馆学术关联数据等多角度进行数据挖掘和数据分析,以构建读者信息需求库及关联数据仓库,采用基于内容过滤推荐和规则过滤推荐相结合的混和推荐技术来实现推荐系统,以提高资源推荐的精度和覆盖率。 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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协同过滤推荐研究综述 总被引:6,自引:1,他引:6
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[目的/意义]针对目前使用标签推荐方法所得结果不理想的问题,改进传统相似度计算方式,并结合多种标签推荐方法,提高推荐准确性。[方法/过程]融合基于内容与协同过滤的推荐思想,利用LDA进行相似度计算得出资源与用户的近邻集合,并抽取资源内容关键词,以此构建标签混合推荐模型,最后以"豆瓣读书"为例对模型进行验证,同时与几种标签推荐方法进行比较。[结果/结论]在社会标注系统中,必须考虑用户-资源-标签3个维度,仅考虑单一角度势必会造成结果的不完整,同时在相似度计算时引入LDA能够挖掘潜在语义关系,提高推荐质量,且组合多种方法取长补短可以令推荐结果更为满意。 相似文献
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[目的/意义] 为了提高传统协同过滤算法的计算速度,解决目标用户随着时间推移发生兴趣偏移而导致推荐系统质量下降的问题,以期进一步提升推荐系统运行效率和推荐质量。[方法/过程] 提出预先计算用户相似度算法和引入时间评分权重计算相似度矩阵的两种算法的改进,并利用Hadoop平台实证分析改进后的算法。[结果/结论] 实验结果证明:预先计算用户相似度算法缩短了对读者推送相关信息的时间,从而有效地提升了计算速度;引入时间评分权重计算相似度矩阵大大降低了MAE值,从而提高了推荐质量,两种算法同时应用后推荐系统在计算速度、准确率和新颖性方面都有显著提升。 相似文献
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传统图书推荐系统大多仅面向图书馆用户,使得馆藏资源很难呈现在更广泛的馆外用户面前。利用联合加权矩阵分解(J-WMF)方法,将异构的网络资源、社会化标签、书目和图书主题进行有效的语义融合,转化为同一潜在特征空间中的特征向量。通过计算向量相似度,使馆外用户浏览被社会化标签标注的网络资源时,能够同步得到相关的书目和图书主题推荐,从而提升馆藏资源的利用率。实验结果表明,该方法优于传统矩阵分解方法,有较好的应用效果。 相似文献