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个性化推荐系统及在已有系统上的应用 预览
1
作者 徐立 李超 《宁波职业技术学院学报》 2019年第1期93-97,共5页
针对信息过载而中小企业又无力为其用户提供推荐服务的现状,提出了一种个性化的推荐系统,为中小企业已有系统的用户提供推荐服务。该推荐系统采用基于用户行为和基于好友推荐的推荐方法,可以有效的发掘用户显性和隐性需求,为其提供个性... 针对信息过载而中小企业又无力为其用户提供推荐服务的现状,提出了一种个性化的推荐系统,为中小企业已有系统的用户提供推荐服务。该推荐系统采用基于用户行为和基于好友推荐的推荐方法,可以有效的发掘用户显性和隐性需求,为其提供个性化的推荐服务;数据来源于原有系统的数据库及操作日志,运算模块采用map-reduce的方式运算,保障了系统的运算速度和可扩展性。最后以某平台为例,简要介绍了个性化推荐系统和已有系统对接的实施方案。 展开更多
关键词 推荐系统 推荐功能 用户行为 好友推荐
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让自适应测验更知人善选--基于推荐系统的选题策略 预览
2
作者 王璞珏 刘红云 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第9期1057-1067,共11页
基于推荐系统中协同过滤推荐的思想,提出两种可以利用已有答题者数据的CAT选题策略:直接基于答题者推荐(DEBR)和间接基于答题者推荐(IEBR)。通过两个模拟研究,在不同题库和不同长度的测验中,比较了两种推荐选题策略与两种传统选题策略(... 基于推荐系统中协同过滤推荐的思想,提出两种可以利用已有答题者数据的CAT选题策略:直接基于答题者推荐(DEBR)和间接基于答题者推荐(IEBR)。通过两个模拟研究,在不同题库和不同长度的测验中,比较了两种推荐选题策略与两种传统选题策略(FMI和BAS)在测量精度和对题目曝光率控制上的表现,以及影响推荐选题策略表现的因素。结果发现:两种推荐选题策略对题目曝光率的控制优于两种传统选题策略,测量精度不亚于BAS方法,其中DEBR侧重选题精度,IEBR对题目曝光率控制最好。已有答题者数据的特点和质量是影响推荐选题策略表现的主要因素。 展开更多
关键词 选题策略 已有答题者数据 推荐系统 协同过滤推荐 模拟研究
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融合用户和商品评论的双通道CNN推荐算法 预览
3
作者 冯兴杰 徐一雄 曾云泽 《现代电子技术》 北大核心 2019年第14期121-126,共6页
基于评分矩阵的推荐模型目前被广泛应用,虽达到一定推荐精度,但忽略了评论中大量能够反映用户兴趣爱好的语义信息,且数据稀疏性问题依然存在。针对上述问题,提出融合用户评论和商品评论的双通道CNN推荐算法(C DCNN)。首先将用户和商品... 基于评分矩阵的推荐模型目前被广泛应用,虽达到一定推荐精度,但忽略了评论中大量能够反映用户兴趣爱好的语义信息,且数据稀疏性问题依然存在。针对上述问题,提出融合用户评论和商品评论的双通道CNN推荐算法(C DCNN)。首先将用户和商品评论文本矢量化为词向量,再分别使用两个CNN网络对用户和物品进行特征提取,最后在共享层通过点积项将用户和物品的抽象特征映射到同一特征空间,从而预测出用户对特定商品的评分。在Amazon,Yelp,Beer三组公共数据集上进行实验,结果表明该模型在不同数据集上的MSE都比其他基准算法更小,且有效缓解了数据稀疏性问题。 展开更多
关键词 CNN推荐算法 推荐系统 特征提取 文本矢量化 抽象特征映射 评分预测
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个性化推荐系统综述 预览
4
作者 代丽 樊粤湘 《计算机时代》 2019年第6期9-11,15共4页
随着网络的发展,信息过载成为人们不得不面对的问题,个性化推荐系统便是解决该问题的有力工具,并受到了广泛的关注和研究。文章对推荐系统的定义进行了简单描述,分析比较了推荐系统目前较为流行的诸如关联规则、协同过滤类等推荐算法的... 随着网络的发展,信息过载成为人们不得不面对的问题,个性化推荐系统便是解决该问题的有力工具,并受到了广泛的关注和研究。文章对推荐系统的定义进行了简单描述,分析比较了推荐系统目前较为流行的诸如关联规则、协同过滤类等推荐算法的含义和优缺点,提出了目前推荐系统尚未解决的问题。 展开更多
关键词 推荐系统 推荐算法 关联规则 协同过滤
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融合用户经历的多策略自适应推荐模型
5
作者 原福永 冯凯东 +4 位作者 李晨 雷瑜 周馨 黄国言 梁顺攀 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第7期1410-1415,共6页
根据用户的历史行为信息向用户推荐符合其偏好的商品列表是推荐系统的基本方法之一,用户的行为信息可能是显式的(如电子商务网站中的商品评分),也可能是隐式的(如点击商品详情信息或收藏商品).但在实际场景中,用户隐式行为数量往往多于... 根据用户的历史行为信息向用户推荐符合其偏好的商品列表是推荐系统的基本方法之一,用户的行为信息可能是显式的(如电子商务网站中的商品评分),也可能是隐式的(如点击商品详情信息或收藏商品).但在实际场景中,用户隐式行为数量往往多于显式行为数量.为了得到更为准确的推荐结果,本文引入用户经历来定义用户在系统中隐式反馈的累积数量,提出了一种利用用户经历作为平衡系数来平衡多种策略的自适应推荐模型(User Experience based adaptive Recommendation Model,UERM),然后通过引入阻尼系数对模型进行进一步优化,提出了融入阻尼系数的融合用户经历的自适应推荐模型(UERM+).最后在两个真实数据集上进行实验,证明本文模型能够有效地提高推荐精度. 展开更多
关键词 自适应 推荐系统 个性化推荐 用户经历 隐式反馈
一种基于领域信任及不信任的奇异值分解推荐算法 预览
6
作者 张琦 柳玲 文俊浩 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第10期27-31,共5页
传统协同过滤算法存在数据稀疏与冷启动问题,社会化推荐算法虽然能在一定程度上缓解这些问题,但大多数的算法都只从单一的角度来衡量信任关系的影响。为了更准确地度量社交关系对推荐预测的影响,提出了一种基于领域信任及不信任的社会... 传统协同过滤算法存在数据稀疏与冷启动问题,社会化推荐算法虽然能在一定程度上缓解这些问题,但大多数的算法都只从单一的角度来衡量信任关系的影响。为了更准确地度量社交关系对推荐预测的影响,提出了一种基于领域信任及不信任的社会化奇异值分解(Field Trust and Distrust based Singular Value Decomposition,FTDSVD)推荐算法。该算法在SVD推荐算法的基础上加入了用户的信任关系与不信任关系,利用不信任关系对社交关系进行修正,并且充分考虑用户的信任领域相关性和全局影响力。在Epinions数据集上将FTDSVD算法与相关算法进行了对比,结果证实了该算法在提高推荐质量和缓解冷启动问题上效果显著。 展开更多
关键词 信任推荐 不信任关系 领域相关性 奇异值分解(SVD) 推荐系统
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面向个性推荐系统的协同过滤推荐算法研究 预览
7
作者 黄杰 张鑫烨 张锦涛 《数字技术与应用》 2019年第5期136-136,138共2页
在信息过载的时代,推荐系统应运而生。协同过滤推荐系统算法是应用最成熟最广泛的推荐技术。本文模拟电影推荐这一场景,应用了协同过滤推荐系统下不同推荐算法,并将推荐质量进行对比得出一个相对客观的实验结论。
关键词 推荐系统 协同过滤 个性化推荐
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提取关键字改进协同过滤算法的研究与应用 预览
8
作者 李吉祺 黄刚 《计算机技术与发展》 2019年第6期154-158,共5页
协同过滤算法在遇到数据稀疏性问题时,其相似度计算过程会受到很大的影响,导致推荐结果不准确,影响推荐系统用户体验。而影评网站的影评往往很好地概括了电影的特征,从影评网站的影评文字中可以使用关键字提取算法提取特征来进行电影间... 协同过滤算法在遇到数据稀疏性问题时,其相似度计算过程会受到很大的影响,导致推荐结果不准确,影响推荐系统用户体验。而影评网站的影评往往很好地概括了电影的特征,从影评网站的影评文字中可以使用关键字提取算法提取特征来进行电影间的相似性计算。TF-IDF是一种高效而常用的关键词提取技术,其通过特定文档中词的相对频率和整个文档语料库中该词的反比例进行比较,最终得出该篇文章的关键字。利用文本信息提取关键字,进而通过文章的关键字词进行文章的相似度计算,可以有效地改进评价矩阵稀疏的问题。通过爬取电影的评价文字来进行关键字提取,改进评分矩阵较稀疏的电影的相似度计算,可以弥补稀疏矩阵的缺陷。实验结果表明,该算法有效提高了准确率、召回率和覆盖率,证明了算法的可行性。 展开更多
关键词 推荐系统 协同过滤 稀疏矩阵 词频与逆文本频率指数 混合推荐
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基于信任关系的资源分配推荐算法改进研究 预览
9
作者 陈玲姣 蔡世民 +2 位作者 张千明 周涛 张翼成 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期449-455,共7页
近年来,一些统计物理学的方法被用于推荐算法的研究中,其中,基于扩散的推荐算法研究成为一个重要方向。然而,这些方法都只关注用户对产品的评分信息,而忽略了用户之间普遍存在的信任关系。该文将用户信任关系引入到基于扩散的推荐算法中... 近年来,一些统计物理学的方法被用于推荐算法的研究中,其中,基于扩散的推荐算法研究成为一个重要方向。然而,这些方法都只关注用户对产品的评分信息,而忽略了用户之间普遍存在的信任关系。该文将用户信任关系引入到基于扩散的推荐算法中,提出了一种基于信任关系的资源分配推荐算法。该算法在资源分配的过程中,对受信任的用户用一个可调参数分配其更多的资源,从而提高受信任用户所选物品的资源值。在Epinions和FriendFeed两个真实数据集上的实验结果显示,该算法在准确性、多样性和新颖性等方面明显优于主流的基准推荐算法。 展开更多
关键词 信息过滤 个性化推荐 推荐系统 资源扩散 社会关系
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基于覆盖约简的个性化协同过滤推荐方法 预览
10
作者 张志鹏 张尧 任永功 《模式识别与人工智能》 CSCD 北大核心 2019年第7期607-614,共8页
协同过滤(CF)无法同时提供高精度和多样化的个性化推荐.基于此情况,文中提出基于覆盖约简的协同过滤方法(CRCF).结合覆盖粗糙集中的覆盖约简算法与CF中的用户约简,匹配覆盖中的冗余元素与邻近用户中的冗余用户,利用覆盖约简算法将冗余... 协同过滤(CF)无法同时提供高精度和多样化的个性化推荐.基于此情况,文中提出基于覆盖约简的协同过滤方法(CRCF).结合覆盖粗糙集中的覆盖约简算法与CF中的用户约简,匹配覆盖中的冗余元素与邻近用户中的冗余用户,利用覆盖约简算法将冗余用户从目标用户的邻近用户中移除,保证CF中邻近用户的高效性.在公开数据集上的实验表明,在稀疏数据环境下,CRCF可以同时为目标用户提供高精度和多样化的个性化推荐. 展开更多
关键词 推荐系统 协同过滤 覆盖约简 个性化推荐
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基于条件型游走的四部图推荐方法
11
作者 张怡文 张臣坤 +2 位作者 杨安桔 计成睿 岳丽华 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第4期117-125,共9页
【目的】通过挖掘用户与项目、用户与类别的关系特征,提取用户偏好,优化个性化推荐效果。【方法】提取用户对项目的评分和项目的度属性,挖掘用户偏好,提出用户–项目二部图上的游走条件;通过用户–项目–类别三部图映射到用户–类别二部... 【目的】通过挖掘用户与项目、用户与类别的关系特征,提取用户偏好,优化个性化推荐效果。【方法】提取用户对项目的评分和项目的度属性,挖掘用户偏好,提出用户–项目二部图上的游走条件;通过用户–项目–类别三部图映射到用户–类别二部图,构建类别–用户–项目–类别四部图;建立通过项目和类别共同挖掘用户偏好的个性化推荐方法。【结果】利用MovieLens电影评分数据,分别对基于二部图、加权二部图、三部图的方法与本文方法进行对比实验,结果表明,本文方法在准确率、MAE、召回率、覆盖率方面分别有所优化。【局限】MovieLens数据集缺少用户对电影评论性的文字数据集,不能通过语义分析用户偏好。【结论】本文对用户评分和项目度属性进行用户偏好分析,通过条件型游走四部图推荐方法,优化推荐效果。 展开更多
关键词 推荐系统 四部图 条件游走 个性化推荐
协同过滤算法在高校课程推荐中的应用研究 预览
12
作者 任磊 《福建电脑》 2019年第8期21-26,共6页
伴随高校信息服务系统的深入应用,大学生对各种选修课程的选择呈现出更具个性化和社会化的趋势,课程推荐服务成为学生在使用选课系统和慕课等平台的过程中所依赖的重要服务.传统推荐算法主要应用于针对电子商务领域的商品推荐服务,而课... 伴随高校信息服务系统的深入应用,大学生对各种选修课程的选择呈现出更具个性化和社会化的趋势,课程推荐服务成为学生在使用选课系统和慕课等平台的过程中所依赖的重要服务.传统推荐算法主要应用于针对电子商务领域的商品推荐服务,而课程推荐则主要部署于服务学生的各种课程服务系统中,二者所依赖的背景知识和目标存在较大区别,因此本文针对课程推荐服务中的知识特征,通过对比分析协同过滤算法主要工作过程在高校课程推荐与商品推荐中的差异,提出了对传统协同过滤算法的改进和完善措施,以提高课程推荐的整体推荐质量. 展开更多
关键词 推荐系统 协同过滤 课程推荐
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推荐系统的商业价值 预览
13
作者 刘强 《软件和集成电路》 2019年第4期23-29,共7页
从某种程度上来讲,任何业务与商业变现的关联越紧密越明显,就越能体现出它的价值,推荐系统也不例外。所谓商业价值,通俗来说就是推荐系统怎么更好的帮助公司挣钱。那么从哪些维度来体现推荐系统的商业价值?怎么量化推荐系统的商业价值?... 从某种程度上来讲,任何业务与商业变现的关联越紧密越明显,就越能体现出它的价值,推荐系统也不例外。所谓商业价值,通俗来说就是推荐系统怎么更好的帮助公司挣钱。那么从哪些维度来体现推荐系统的商业价值?怎么量化推荐系统的商业价值?怎么提升推荐系统的商业价值? 展开更多
关键词 商业价值 视频行业 推荐系统 推荐算法
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推荐系统中物品召回技术的研究进展 预览
14
作者 连德富 谢幸 陈恩红 《南京信息工程大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第3期241-250,共10页
信息技术的快速发展导致信息过载.推荐系统是解决信息过载最有效的方式之一.近年来,深度学习的快速发展也带动了推荐系统的进步,各种深度推荐算法层出不穷.然而由于候选物品数量巨大且用户兴趣动态变化,深度推荐算法的推荐复杂度巨大,... 信息技术的快速发展导致信息过载.推荐系统是解决信息过载最有效的方式之一.近年来,深度学习的快速发展也带动了推荐系统的进步,各种深度推荐算法层出不穷.然而由于候选物品数量巨大且用户兴趣动态变化,深度推荐算法的推荐复杂度巨大,难以在实际系统中单独使用.在深度推荐技术发展的同时,物品召回技术(也称近似搜索技术)也有了较大的发展与进步.本文先介绍基于距离最小化的物品召回的研究进展,再从向量索引、局部敏感哈希、哈希学习、向量量化四个方面来深入探讨基于内积最大化的物品召回技术的研究进展. 展开更多
关键词 最大内积搜索 召回 最近邻搜索 推荐系统 协同过滤 深度推荐
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会话推荐系统
15
作者 赵海燕 赵佳斌 +1 位作者 陈庆奎 曹健 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第9期1869-1875,共7页
推荐系统是解决信息过载的一个有效工具,旨在捕获用户的兴趣以提供个性化的推荐.近年来,基于会话的推荐系统的研究和应用在推荐系统研究领域受到越来越多的关注.研究如何利用用户会话信息进一步提高推荐系统的推荐精确度和用户满意度,... 推荐系统是解决信息过载的一个有效工具,旨在捕获用户的兴趣以提供个性化的推荐.近年来,基于会话的推荐系统的研究和应用在推荐系统研究领域受到越来越多的关注.研究如何利用用户会话信息进一步提高推荐系统的推荐精确度和用户满意度,成为基于会话推荐系统的主要任务.本文从近几年基于会话的推荐系统的研究进展进行综述.对其含义、应用场景、主要算法、数据集以及评价指标等进行了概括、比较和分析.最后,对基于会话的推荐系统有待深入的研究难点和发展趋势进行了展望. 展开更多
关键词 基于会话 推荐系统 连续推荐 深度学习 马尔可夫模型
基于关联规则的协同过滤改进算法 预览
16
作者 张小川 周泽红 +1 位作者 向南 桑瑞婷 《重庆理工大学学报:自然科学》 CAS 北大核心 2019年第3期161-168,共8页
针对传统协同过滤算法过分依赖用户历史评分数据及评分数据存在严重稀疏性问题的情况,提出一种基于关联规则的协同过滤改进算法。该算法设置相似度阈值,计算近邻用户与目标用户之间的相似度,选取相似度最高的近邻用户组成邻居集,若邻居... 针对传统协同过滤算法过分依赖用户历史评分数据及评分数据存在严重稀疏性问题的情况,提出一种基于关联规则的协同过滤改进算法。该算法设置相似度阈值,计算近邻用户与目标用户之间的相似度,选取相似度最高的近邻用户组成邻居集,若邻居集中的所有近邻用户与目标用户的相似度都高于阈值则按照传统协同过滤进行评分预测,否则引入关联规则的算法对目标用户进行评分预测。首先,对利用Apriori算法输出的关联规则进行拆分,得到一对一、多对一两种形式的规则;其次,基于支持度和置信度构建推荐度计算方法;再次,形成引入关联规则的算法;最后,根据阈值选择相应的算法进行评分预测,将评分高的项目推荐给用户。实验结果表明:所提出的算法与传统协同过滤算法、基于用户平均值填充的协同过滤算法相比,在MAE、RMSE上都有明显下降,可以在一定程度上提高推荐质量。 展开更多
关键词 推荐系统 协同过滤 关联规则 相似度 推荐算法
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基于SDAE特征表示的协同主题回归推荐模型 预览 被引量:1
17
作者 谢国民 张婷婷 +2 位作者 刘明 屠乃威 刘志邦 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第5期924-932,共9页
为解决推荐系统中的冷启动问题,在协同主题回归CTR模型的基础上引入堆叠去噪自编码器SDAE深度学习网络,用于学习用户辅助信息的隐表示,建立SDAE-CTR模型。模型应用2层SDAE网络,以用户信息为网络输入量,将编码过程获得的用户辅助信息的... 为解决推荐系统中的冷启动问题,在协同主题回归CTR模型的基础上引入堆叠去噪自编码器SDAE深度学习网络,用于学习用户辅助信息的隐表示,建立SDAE-CTR模型。模型应用2层SDAE网络,以用户信息为网络输入量,将编码过程获得的用户辅助信息的隐表示和解码过程获得的输入近似表示为网络的双输出量,最小化用户辅助信息和近似表示的差值来确定最优隐表示。模型融合用户-项目评分矩阵(冷启动条件无评分)、项目内容信息和用户辅助信息实现用户对未评分项目的评分预测,并在LastFM、Book Crossing和MovieLens数据集上从推荐准确度、新颖性和用户冷启动条件下的推荐效果等3方面对SDAE-CTR模型和CTR模型进行比较。结果表明,SDAE-CTR模型在冷启动或非冷启动的条件下,推荐效果都要优于CTR模型的,虽然新颖性较CTR模型稍微逊色一些,但理论上在合理的范围内,总体上SDAE-CTR模型表现较优。 展开更多
关键词 推荐系统 协同主题回归模型 堆叠去噪自编码器 混合推荐
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基于Mahout的职位推荐系统设计与实现 预览
18
作者 黄宏昆 汤积华 童文灿 《龙岩学院学报》 2019年第5期21-26,共6页
为研究如何提高毕业生就业和企业招聘的效率,基于Mahout设计实现了一个职位推荐系统。介绍了推荐系统和Mahout的相关知识,探讨实际应用中推荐系统的开发过程及对推荐结果的优化。
关键词 推荐系统 Mahout 职位推荐
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城市图书馆馆藏资源推荐系统调查分析 被引量:1
19
作者 郭婧婧 王颖纯 刘燕权 《图书馆学研究》 CSSCI 北大核心 2019年第4期76-82,101共8页
推荐系统是承担着学术研究和全民学习重担的城市图书馆实现智慧化的关键。通过对国内具有代表性的56所省级、省会城市图书馆进行网站访查,对其读者进行问卷调查,探析推荐系统在城市图书馆中的应用现状及存在问题并提出建议。研究发现城... 推荐系统是承担着学术研究和全民学习重担的城市图书馆实现智慧化的关键。通过对国内具有代表性的56所省级、省会城市图书馆进行网站访查,对其读者进行问卷调查,探析推荐系统在城市图书馆中的应用现状及存在问题并提出建议。研究发现城市图书馆推荐系统个性化程度低;大多依靠软件公司开发图书管理系统;图书评论平台和推荐服务反馈机制建设不够完善;读者对推荐系统了解程度低。 展开更多
关键词 城市图书馆 推荐系统 推荐服务 智慧图书馆
关联数据驱动的学术资源语义检索推荐系统框架 预览
20
作者 田野 《图书馆理论与实践》 CSSCI 2019年第2期49-54,共6页
文章将本地数据发布成五星级的关联数据,通过恰当的途径实现外部关联数据与本地数据的融合,形成检索推荐数据集,并利用语义相似性计算和相应的推荐算法进行推荐。最终,从理论层面证明了关联数据的引入对传统语义相似性计算的改进。
关键词 关联数据 推荐系统 检索推荐 语义相似性 本体
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