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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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微博已经成为广大用户发布和获取信息的重要渠道之一,微博平台上集聚着大量的用户群体和文本信息资源,如何从大量的微博信息中准确、有效获取微博事件关键内容至关重要。提出一种基于VSM和LDA主题模型相结合的方法,对微博文本生成自动文摘。实验结果表明,该方法能够比较准确地抽取微博文本的文摘内容,从而实现用户对实时消息的搜索。 相似文献
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微博的普及导致微博平台数据量日益增长,因此从海量微博中快速准确地为微博用户推荐好友成为了巨大挑战。用户的社交网络和微博文本在一定程度上体现了用户的价值观和兴趣爱好,有相似兴趣的微博用户更有可能成为朋友。基于上述事实,以用户微博文本相似度为似然函数,使用K-means聚类对微博用户聚类,得到微博用户社交圈;在社交圈内部迭代计算用户之间的相似度,同时计算用户对其所在社交圈中其余用户的信任度;最后,根据用户之间的相似度和信任度完成微博好友推荐。实验结果表明,该算法优于传统的基于社交网络拓扑图的好友推荐方法。 相似文献
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提出利用蚁群算法,对用户网上书店的访问纪录进行计算统计,预测出用户最感兴趣的书籍,当此用户访问时把其关注的相关信息显示在网页上。论述了蚁群算法在书店推荐系统中的应用。 相似文献
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推荐技术作为过滤海量信息的手段,在音乐领域也给人们带来了便利。但音乐推荐与传统的电商推荐相比存在显式反馈不宜获取、内容特征提取代价大等缺陷。针对上述情况,提出一种基于标签扩展的协同过滤算法,将社会化标签内容作为物品内容,基于内容计算对用户未收听的物品进行评分,在此基础上利用协同过滤为用户提供推荐列表。实验结果表明,该算法可以有效改善推荐结果的准确性,提高推荐质量。 相似文献
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为了克服个性化推荐方法中信息不能随用户兴趣变化动态更新等缺点,提出基于虚拟机会网络的个性化推荐模型。用户兴趣爱好各不相同,个人获取资源有限,偏好会发生变化,并且用户活动具有一定的社区性,这都与机会网络中节点的移动和机会网络的区域性类似。鉴于此,建立虚拟机会网络模型,利用机会网络的自组织性及零星用户间的信息交互,系统不但能随用户信息等数据变化快速自动组网,还能实时察觉用户偏好变化,挖掘用户可能感兴趣的方向,实现个性化推荐。 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
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胡三宁 《三门峡职业技术学院学报》2015,(2):140-144
提出了一种基于用户兴趣及标签相似度的混合推荐算法,构建基于标签的用户兴趣模型,通过计算与资源相似度完成推荐,同时融合时间因素研究用户兴趣变化,提高了基于内容的推荐中相似度计算的准确率;根据用户兴趣相似度聚类用户,通过兴趣协同推荐减少对评分矩阵的依赖,一定程度上解决了协同过滤中推荐数据缺失问题;同时,结合用户基本信息有望缓解冷启动问题。实验表明该算法具有一定的有效性及可行性。 相似文献
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韦相 《蒙自师范高等专科学校学报》2013,(2):40-42,63
Web挖掘的一个研究方向是发现用户对网页的兴趣.用户的浏览网页意味着用户对该网页上的某种概念感兴趣.文中提出基于隐马尔可夫模型,对用户访问网页的序列进行分析,发现用户感兴趣的概念,然后把蕴含用户感兴趣概念程度最大的网页推荐给用户.这种模式实质上是一种Web服务设计,给用户提供个性化的优质服务,提高网站的服务质量. 相似文献
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随着位置社交网络的快速增长,越来越多的人借助其分享他们的喜好和位置信息,利用这些信息的潜在规律和呈现出来的偏好特征能够有效地帮助用户发现他们真正感兴趣的地点。然而,用户历史记录数据存在着严重的稀疏性,导致推荐结果不准确。鉴于此,融合地理位置因素和用户社交关系,利用矩阵分解模型提出了一种兴趣点推荐(GSMF算法)。实验结果表明,与主流的兴趣点推荐算法相比,该方法在准确率和召回率等多项指标上均取得了更好的结果。 相似文献
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传统推荐系统存在不以用户关注度为导向、推荐信息分散、推荐效率低等弊端,针对该问题,通过深入挖掘用户的关注度特征及浏览行为特征,分析用户的潜在需求,以此为基础,综合基于类别关注度的信息推荐、基于主题词的长期关注度推荐以及基于协同过滤的个性化推荐算法,采用模块化的设计方法,提出一种基于用户关注度的个性化推荐系统。实践应用表明,该系统能够帮助用户从海量信息中快速、准确地找到自己关注的内容,对互联网个性化信息服务具有一定的应用价值。 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