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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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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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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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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。 相似文献
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随着互联网的不断发展,信息呈爆炸式增长,导致信息过载问题日趋严重。在海量数据中提取有用信息的方式主要有两种,一种是通过搜索引擎,利用检索技术进行信息提取,另一种是以推荐信息为主的信息过滤技术。对基于协同过滤的个性化服务推荐算法进行了研究。 相似文献
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针对传统协同过滤推荐算法中存在的数据稀疏性问题,提出了一种基于二分K means的协同过滤推荐算法。该算法在K means算法的基础上,为了降低初始质点选择对聚类结果的影响,在运行中逐个添加质点。首先初始化评分数据并将其作为初始簇,然后选择合适的簇随机产生两个质点将簇分裂为两个簇,重复上述步骤,直到聚类完成。最后为了降低不同用户评分标准差异,将用户评分的平均值和用户同簇内相互间的相似度相结合,计算预测评分矩阵,生成推荐结果。实验结果表明,改进后的算法较好地解决了数据稀疏问题,提高了推荐质量。 相似文献
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随着教学资源规模的急剧增长,常规的资源检索和传统的推荐方法其反馈结果的精确性和个性化程度越来越低,文章提出了基于模糊聚类的推荐方法,并结合协同过滤、智能分词和移动Agent技术,对目标用户的检索期望进行预测和推荐,实验结果证明,其推荐质量和精度得到了较大的提高. 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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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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随着互联网技术及音乐资源电子化地发展,用户获取音乐资源越来越容易。但音乐库不断增大却使得用户快速找到心仪音乐变得愈发困难。为解决传统单一音乐推荐算法的不足问题,提高音乐推荐质量,在深入研究基于内容和协同过滤推荐算法基础上,文章提出在基于协同过滤推荐算法中融入时间因素并与基于内容推荐算法加权融合的音乐推荐算法。实验结果表明,与传统单一推荐算法和部分相关算法相比,这种算法为用户推荐音乐的效果更好。 相似文献
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针对基于项目的协同过滤推荐算法(Item-CF)在处理高维项目评分数据时出现计算效率急剧下降的不足,提出一种将改进的多探寻局部敏感哈希算法(MPLSH)和Item-CF相结合的推荐算法。改进的MPLSH通过将待搜索哈希桶的探寻方式由原始的哈希值差异导向替换为由距离远近导向,从而减少MPLSH需要探寻哈希桶的个数,缩小了Item-CF中相似项目集合的查找范围。并利用MPLSH本身具有的高效数据降维特性,提高Item-CF在高维项目评分数据中寻找相似项目集合的速度,从而有效改善Item-CF在处理高维项目评分数据时计算效率下降的问题。通过在MovieLens电影评分数据集上进行实验和算法比较,验证了该算法的有效性。 相似文献
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推荐系统是根据用户的历史浏览记录或对项目的评分记录,自动为用户推送需要的信息,完成个性化推荐功能,是信息获取领域非常重要的技术。首先对用户进行模糊C均值聚类操作,将用户分为用户簇。将加权的欧氏距离替换传统的欧氏距离计算方法,在目标用户所在的用户簇内进行协同过滤推荐,得到Top-n推荐集,为用户完成项目推荐。实验结果表明,该方法可以提高推荐精度,减少评分误差,提高推荐质量,优化推荐效果。 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
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随着互联网与移动终端的普及,网络上的电影娱乐信息数量海量增加,用户对电影个性化服务的需求日益旺盛。设计电影个性化推荐系统,该系统基于B/S模式,采用JavaEE体系架构。个性化电影推荐服务能够挖掘用户信息、电影项目信息间隐藏的关联性,从而发现用户的潜在兴趣,将用户可能感兴趣的影视片推荐给用户。 相似文献