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协同过滤算法是当今推荐系统普遍使用的一种推荐算法。面对单机模型已逐渐承受不了大数据给推荐系统带来的负荷问题,提出基于Spark平台的一种项目相似度与ALS相结合的协同过滤推荐算法。它基于Spark分布式并行计算框架,可提高预测计算效率,减少系统响应时间。同时使用“基于项目相似度的协同过滤”与“交替最小二乘的协同过滤（ALS）”相结合的一种混合推荐方法,可提高系统推荐精度。通过在MovieLens数据集上的实验结果表明,该算法在算法融合与推荐精度上有着很好的效果。 相似文献
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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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协同过滤算法在电子商务网站推荐系统中的应用非常广泛,其通过分析大量用户的历史行为数据,挖掘用户的兴趣,向用户推荐合适的物品。然而,协同过滤算法存在数据稀疏性问题。针对该问题,提出一种基于用户特征和商品特征的组合协同过滤推荐算法。通过用户基本属性特征、物品分类属性特征以及用户的历史评分记录,计算用户的相似性和物品的相似性,获得近邻用户和相似物品;依据改进的基于物品协同过滤和基于用户协同过滤组合推荐算法,为项目进行评分。实验表明,该方法能降低预测结果的平均绝对误差,提高推荐精度。 相似文献
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针对协同过滤算法处理大数据流时响应慢的缺陷,在改善推荐准确度的情况下,提出增量更新算法以加快响应速度,提高推荐系统性能。介绍了当前协同过滤算法以及KNN和Spark的相关知识,阐述了协同过滤算法的增量模型。采用Group Lens网站提供的Movie Lens数据集作为实验数据,应用Socket模拟流和Spark并行计算技术实现增量模型。实验结果显示,在保证推荐准确度的前提下,响应时间明显缩短,说明增量模型适合实时处理大数据流,可缓解数据处理不及时问题。 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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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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MapReduce是一种编程模型,这种编程模型编程简单,不必关心底层实现细节,可用于大规模数据集的并行计算。K-Means是一种简单、基本的数据挖掘聚类方法,它将对象组织成多个互斥的组或簇。针对K Means的特点,给出了MapReduce编程模型下K Means的实现方法。实验结果表明,MapReduce编程模型下的K Means算法部署在Hadoop集群上运行具有较好的性能。 相似文献
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本设计是在研究协同过滤算法的基础上设计实现一个网上书店系统.该系统实现基于用户的协同过滤算法和基于项目评分预测的协同过滤算法,并且能够为用户展示个性化推荐的结果. 相似文献
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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。 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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对于有个性化推荐需求的电子商务系统,传统协同过滤推荐算法对商品的用户项目矩阵构建比较单一,难以解决数据稀疏以及推荐结果精度较低等问题。为此,提出一种改进的基于信任度的协同过滤算法,根据用户历史行为,对用户项目评分矩阵进行细分量化,综合考虑用户间关系,引入信任因子维持用户信任关系中的非对称性,通过共同评分项计算用户评分信任度。最终融合信任度与信任因子,计算获得最佳邻居集并产生最终推荐列表。在淘宝官方UserBehavior数据集下进行实验,结果表明,该算法降低了推荐稀疏性,提高了推荐精度。 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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针对服装推荐方法推荐精度不高、覆盖率低,不能充分挖掘用户潜在兴趣的问题,提出一种基于用户图像内容属性偏好与时间因子的服装推荐（UIACF）算法。通过构建深度卷积神经网络,提取服装图像中的服装属性,并据此形成用户属性向量,将基于用户属性偏好的相似度与基于时间因子的用户兴趣偏好相似度融合,构建用户偏好模型。将其与基于用户的协同过滤（UCF）算法、基于项目的协同过滤（ICF）算法及基于项目偏好的协同过滤（UCSVD）算法进行比较,结果显示,UIACF 算法准确率提高 14%。该算法为基于用户的服装协同过滤个性化推荐提供了一种新思路,用户潜在兴趣挖掘效率更高。 相似文献
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user-based协同过滤算法在B2C电子商务中是一种重要的推荐方法,但是用户共同评价项目的稀缺性导致了协同过滤算法质量的下降。鉴于此,在考虑用户评分数据的基础上,对用户评分记录进行聚类平滑。考虑用户购买记录作为数据源之一,并用曼哈顿距离相似度计算方法计算用户购买记录,将两者线性组合得到混合相似度,使用混合相似度进行推荐,通过实验计算两者线性组合的最佳权重系数,比传统的利用用户评分记录和用户购买记录的精确度高。实验结果表明,基于混合相似度的协同过滤推荐能有效提高由于数据稀缺性造成的推荐准确度。 相似文献
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何智敏 《贵阳学院学报(自然科学版)》2012,7(3)
本文针对传统的协同过滤推荐算法存在的影响推荐质量的数据稀疏性问题和实用准确性问题,设计了一种基于页面的用户偏好协同过滤算法,并通过实验验证了该算法在数据稀疏性等方面均优于传统算法。 相似文献