共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
2.
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
3.
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
4.
基于用户的协同过滤推荐算法是应用范围广且应用效果较好的推荐算法之一。传统单机模式下运行的基于用户的协同过滤推荐算法在面对海量数据时存在严重的性能瓶颈问题,很难满足实际计算需求,而基于MapReduce的并行计算框架为解决该问题提供了新思路。MapReduce是Hadoop开源框架的核心计算编程模型, MapReduce的设计目标是方便编程人员在不熟悉分布式并行编程的情况下,可将自己的程序运行在分布式系统上。根据基于用户的协同过滤推荐算法特点,提出MapReduce并行化实现方法。实验结果表明,在MapReduce并行计算框架下实现的基于用户的协同过滤推荐算法在算法性能及稳定性方面都取得了理想效果。 相似文献
5.
为解决传统协同过滤推荐算法数据稀疏、可扩展性差等问题,采用改进预测评分矩阵的协同过滤算法。首先使用基于线性回归分析的加权Slope One算法,在传统Slope One算法中加入可信度,提高共同评分基数;然后采用网上标准数据集movielens作为测试数据,结合协同过滤算法进行top-N推荐。实验结果表明,使用改进预测评分矩阵的协同过滤算法的MEA较小,在近邻数大于25时达到0.74,表明该算法改善了传统协同过滤算法数据稀疏、扩展性差问题,降低了推荐误差,提高了推荐系统准确度。 相似文献
6.
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
7.
蒋雯 《福建工程学院学报》2016,(3):302-306
为解决传统协同过滤算法中存在的数据稀疏性问题,在原有估值公式的基础上对传统的协同过滤算法进行改进,提出一种基于概念分层的估值填充推荐的改进算法,并对此算法进行仿真实验。结果表明,该算法在稀疏数据集上有着良好的推荐效果。 相似文献
8.
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
9.
10.
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
11.
基于文献引证关系的数字图书馆协同推荐系统 总被引：1，自引：0，他引：1
协同过滤算法应用于数字图书馆推荐系统有诸多优点,然而在系统启动初期存在最初评价问题和数据稀疏问题。针对这些情况,提出引入文献引证关系于数字图书馆协同过滤算法。文献引证关系能够较好的反映文献作者对参考文献、引证文献的兴趣评价。基于文献引证关系的数字图书馆协同过滤算法引入作者的文献评价信息,解决了协同过滤算法固有的问题。实验结果表明,该算法能有效地提高系统的推荐质量。 相似文献
12.
13.
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
14.
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
15.
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
16.
针对传统相似度忽略用户局部偏好、用户评分差异和非共同评分项等因素的影响,提出了一种基于损失因子和数据集划分的协同过滤推荐算法.算法根据用户对项目的偏好度来划分数据集,并提出用两个修正因子来改进传统的相似度.在MovieLens数据集上将所提算法和Pearson算法、参考文献[1]中的算法进行比较,实验结果表明,基于损失因子和数据集划分的协同过滤推荐算法更明显地降低了MAE值. 相似文献
17.
为提高推荐算法挖掘数据长尾信息的能力,降低推荐结果流行度,使推荐结果更多样,在传统协同过滤推荐算法基础上,分别将热门项目与活跃用户的惩罚因子引入相似性计算中,依据准确度、覆盖率、流行度等评价标准,在上海某电商平台销售数据集上进行比较,并通过多组实验验证不同参数对推荐算法的影响。结果显示,加入惩罚因子后基于用户的协同过滤推荐算法在N值取10、K值取3时,流行度为3.97,比传统方法降低了7.31%;加入惩罚因子后基于项目的协同过滤推荐算法在N值取10、K值取3时,准确率为7.65%,比传统方法提高了5.25%。由此证明加入惩罚因子的协同过滤推荐算法在保持算法准确率的同时,可在一定程度上降低推荐结果流行度。 相似文献
18.
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
19.
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