搜索到11263篇“ 协同过滤“的相关文章
- 结合矩阵补全的宽度协同过滤推荐算法
- 2024年
- 协同过滤是推荐系统中最经典的方法之一,能够满足人们对个性化推荐任务的需求,但许多协同过滤算法在面对评分数据稀疏性问题时推荐效果不佳。为解决此问题,提出一种结合矩阵补全的宽度协同过滤推荐算法。先使用矩阵补全技术对用户项目评分矩阵进行补全,再利用补全后的矩阵对已评分的用户和项目分别寻找其近邻项,进而构造用户与项目的评分协同向量,最后使用宽度学习系统来构建用户项目与评分之间的复杂的非线性关系。在MovieLens和filmtrust数据集上对所提出算法的有效性进行检验。试验结果表明,与当前最先进的方法相比,该方法能够有效地缓解数据稀疏性问题,具有较低的计算复杂度,在一定程度上提升了推荐系统的性能。
- 史加荣何攀
- 关键词：推荐系统协同过滤数据稀疏性
- 协同过滤推荐算法在大数据旅游推荐系统中的应用
- 2024年
- 文章通过爬虫技术从旅行网站爬取了景点数据,并对这些数据进行了清洗和处理。接着,在公开数据集上对两种协同过滤算法——UserCF(基于用户的协同过滤)和ItemCF(基于项目的协同过滤)进行了测试。实验结果表明,UserCF能够更准确地预测用户喜欢的物品,并且能够更全面地推荐物品,获得了更高的准确率和召回率,但覆盖率略低。而ItemCF能够覆盖更多的物品,从而为用户提供更多的选择。
- 孙俊玲王高平胡永坤
- 关键词：爬虫
- 基于LDA主题模型的协同过滤推荐算法
- 2024年
- 传统的协同过滤推荐算法直接根据用户对物品的评分进行推荐,忽略了评论文本中隐含的重要信息,当用户对物品的评论较少时,由于数据的稀疏性会造成推荐效果的不准确和单一。本文提出了一种基于LDA主题模型的协同过滤推荐算法LDA-CF(Latent Dirichlet Allocation model-LDA-Collaborative Filtering),在传统的协同过滤算法基础上,通过LDA模型对评论文本中的主题进行分类,从各个主题层面挖掘用户的情感偏好,计算用户之间的相似度,进而向目标用户推荐商品。对京东平台牙膏的评论数据集的实验结果表明,该算法不仅可以缓解由于评分数据较少造成的稀疏性问题,推荐的精确度也有所提高。
- 张宇吴静
- 关键词：协同过滤LDA
- 一种多膜组件协同过滤的净化设备
- 本发明涉及水过滤领域，且公开了一种多膜组件协同过滤的净化设备，包括套管，所述套管的顶部设置有加压泵，所述加压泵的出水口固定连接有中心管，所述中心管的外壁设置有导流孔，所述中心管的内壁固定连接有支架，所述支架的内壁活动连接...
- 王永鑫何一帆戴鸿君丁芳陈智榕戴鸿亮
- 融合信任度和热门惩罚的协同过滤推荐算法
- 2024年
- 随着互联网信息的发展,网络数据量大幅增长,极大提高了用户的有效信息筛选难度。推荐系统根据用户的历史行为和偏好信息而产生相应的推荐,协同过滤算法是推荐系统中的一种常用算法。传统的协同过滤算法仅使用相似度作为推荐依据时,仍然面临推荐精确率不高问题,本文在相似度基础上添加用户之间的信任度,对用户之间不对等的信任关系建模,再添加对热门项目的惩罚机制,从而弱化热门项目的推荐。通过对MovieLens数据集的实验结果进行验证可知,融合信任度的协同过滤算法的精确率、覆盖率和F1值均比传统的基于用户的协同过滤算法性能有所提高。
- 何进成王浩孙刚刘其刚
- 关键词：推荐系统协同过滤相似度信任度
- 采用置信度约束模型的改进协同过滤推荐算法
- 2024年
- 协同过滤是一种广泛且成功应用的推荐技术,但由于用户评分稀疏性问题,给推荐质量和精度带来了严峻的挑战。针对上述问题,本文提出一种基于逆最近邻置信度约束模型的改进协同过滤算法。首先,通过行为相似度算法得到最近邻居和逆最近邻居,根据邻居偏好和用户预测偏好的差异计算出正向和负向信任度,然后对用户进行约束,最后,采用加权预测计算算法来获得推荐。在真实的稀疏数据集MovieLens上进行了验证实验,实验结果表明,该算法可以提高数据密度并实现较低的MAE值,也就是说,所提出的方法可以有效地提高推荐质量。
- 马永波彭玉
- 关键词：协同过滤信任度
- 基于数据挖掘和聚类分析的协同过滤推荐算法
- 2024年
- 为了提高推荐系统的可扩展性和用户满意度,设计基于数据挖掘和聚类分析的协同过滤推荐算法。基于双向关联规则原理,构建标签资源矩阵,利用K-means聚类算法对标签进行聚类。结合用户偏好标签,算法能计算标签与资源的紧密程度,实现基本推荐。通过标签计算用户与资源的兴趣度,实现个性化推荐。将基本推荐和个性化推荐线性组合,得出最终结果。实验表明,该算法不仅能保持数据集的平衡状态,准确性也高。通过聚类捕捉更复杂的用户兴趣模式,显著提高了推荐结果的命中率和NDCG值,为用户提供更符合个性化需求的资源。
- 何岫钰
- 关键词：数据挖掘聚类分析协同过滤推荐个性化推荐
- 融合动态K近邻Slope_One的协同过滤推荐算法
- 2024年
- 传统协同过滤推荐算法存在数据稀疏的问题,这会导致算法精确度不足。Slope_One算法简单高效,可以预测用户对某个物品的评分。因此,论文提出融合动态K近邻Slope_One的协同过滤推荐算法,提高推荐算法的精确度。首先利用改进余弦相似度公式计算用户相似度,筛选出K个近邻用户进行平均评分偏差计算,利用Slope_One算法预测相应的用户评分并对评分矩阵进行有效填充,然后在新的评分矩阵上,利用基于物品的协同过滤算法进行推荐。
- 李灵慧王逊王云沼黄树成
- 关键词：协同过滤K近邻数据稀疏
- 一种改进相似度的K均值聚类协同过滤推荐算法
- 2024年
- 协同过滤算法被越来越多地应用于课程推荐领域,但传统协同过滤算法也存在一定的缺陷,如冷启动问题。针对这一问题,提出一种改进相似度的K均值聚类协同过滤推荐算法,该算法引入学习者标签以改进用户相似度计算,用于缓解新用户冷启动问题;利用K均值算法进行优化,将用户聚类,进而从同一类别中进行推荐,聚类效果更为精确;采用平均绝对偏差(MAE)作为评价指标进行算法效果验证,采用平均召回率(recall)、平均精准率(precision)2个指标进行新用户冷启动缓解效果验证。结果表明,该改进算法能有效缓解新用户冷启动问题,显著提高推荐效率。
- 李凤盼郑永爱王莹莹
- 关键词：K均值算法协同过滤平均绝对偏差
- 基于深度强化学习的协同过滤推荐算法数据投毒攻击研究
- 随着推荐系统和协同过滤推荐算法在电商、流媒体、社交网络等在线平台的普及,其对个性化内容的准确推荐变得至关重要。而推荐系统的安全性和鲁棒性问题随之凸显,尤其是面对数据投毒攻击展现的脆弱性。在这种攻击中,恶意攻击者通过注入虚...
- 范嘉昕
- 关键词：推荐系统协同过滤推荐算法
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- 任永功
- 作品数：121被引量：664H指数：12
- 供职机构：辽宁师范大学
- 研究主题：协同过滤 个性化推荐 数据挖掘 聚类 目标用户
- 文俊浩
- 作品数：279被引量：1,020H指数：16
- 供职机构：重庆大学
- 研究主题：软件工程 协同过滤 推荐系统 用户偏好 WEB服务
- 李改
- 作品数：68被引量：166H指数：6
- 供职机构：顺德职业技术学院
- 研究主题：协同过滤 推荐系统 排序 协同过滤算法 改性聚氨酯
- 王永
- 作品数：148被引量：353H指数：9
- 供职机构：重庆邮电大学
- 研究主题：推荐系统 协同过滤 隐私 矩阵分解 QC-LDPC码
- 梁昌勇
- 作品数：419被引量：2,865H指数：27
- 供职机构：合肥工业大学
- 研究主题：客流量 协同过滤 群决策 云计算 客流量预测
