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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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传统基于物品的协同过滤算法（ItemCF）利用物品间的相似性为用户提供个性化推荐,然而该方法仅考虑了评分数据,而未关注用户情感偏好。基于从评论中的emoji表情提炼出的用户情感偏好,提出一种引入用户情感编号矩阵的ItemCF算法。该方法利用物品共现矩阵与用户情感偏好矩阵计算物品相似度,进而进行个性化推荐。根据某在线互联网教育实证数据集的实验结果表明,该方法相比于传统基于物品的协同过滤算法,在准确率和召回率上都有所提升,在Top1-5推荐均值上分别提高了0.02和0.03。 相似文献
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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
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提出一种融合位置相似性度量的协同过滤推荐算法（CF-FLSM）。算法融合位置相似性度量进行加权计算用户间的兴趣相似度,从而为目标用户产生推荐结果。将CF-FLSM应用于一个具体的快消品电商网站,得出的推荐结果与传统使用余弦相似性的协同过滤推荐算法（CF）相比,精确率和召回率分别提高了3.74%和3.91%。 相似文献
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数据稀疏是协同过滤预测精度的一个重要影响因素。Slope One算法使用简单的线性回归模型解决该问题,但它只使用评分数据做计算,未考虑相似性。提出一种基于用户习惯偏好相似度的Slope One算法（UPS Slope One）。UPS Slope One首先基于用户习惯偏好聚类,得到三组不同偏好的用户,然后分别计算各组评分偏差,计算时将用户习惯偏好相似度融入其中,最后使用线性回归模型预测评分。在MovieLens数据集上的实验表明,该算法可得到更高的推荐质量、预测准确性和稳定性。 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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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
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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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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
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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
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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