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基于改进协同过滤算法的用户页面兴趣度预测研究 预览
1
作者 宋泊东 张立臣 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第11期3266-3268,共3页
根据大数据稀疏性特征,把奇异值分解方法引入协作过滤算法中进行互联网站点用户的页面兴趣度的计算和验证,提出了一种基于改进协作过滤算法的用户页面兴趣度预测算法。该算法利用网络日志中的显性用户过往兴趣度评分数据发现用户页面兴... 根据大数据稀疏性特征,把奇异值分解方法引入协作过滤算法中进行互联网站点用户的页面兴趣度的计算和验证,提出了一种基于改进协作过滤算法的用户页面兴趣度预测算法。该算法利用网络日志中的显性用户过往兴趣度评分数据发现用户页面兴趣度和其影响因素。MATLAB仿真结果显示:提出的基于改进协同过滤算法的用户页面兴趣度测量方法可有效克服海量数据的稀疏性,在预测准确性、测量速度方面都有很大的提高。 展开更多
关键词 大数据 奇异值分解 用户兴趣 协作过滤算法 数据稀疏性
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基于VSM模型的移动互联网用户兴趣度挖掘分析和应用 预览
2
作者 吴熹 《电信技术》 2018年第2期50-52,56共4页
通过构建带权的VSM模型,以用户每天的上网内容和行为建立文档向量空间,利用TF-IDF算法进行兴趣度的数据分析处理,将改造后的VSM模型与TF-IDF算法紧密结合,实现用户内容兴趣度和行为兴趣度的统一,构成综合用户上网兴趣爱好的二维VSM模型... 通过构建带权的VSM模型,以用户每天的上网内容和行为建立文档向量空间,利用TF-IDF算法进行兴趣度的数据分析处理,将改造后的VSM模型与TF-IDF算法紧密结合,实现用户内容兴趣度和行为兴趣度的统一,构成综合用户上网兴趣爱好的二维VSM模型,实现对用户上网行为和上网内容的深度挖掘。基于挖掘模型开展移动互联网用户兴趣度特征、用户分群研究、业务组合分析等分析应用。 展开更多
关键词 用户兴趣 VSM模型 TF-IDF算法 移动互联网
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基于协同过滤算法的电子商务推荐系统 预览
3
作者 张智强 伍传敏 《佳木斯大学学报:自然科学版》 CAS 2018年第4期603-606,共4页
为了解决购物网站信息量过大问题,对用户进行精;隹商品推荐,提出了一种基于协同过滤算法的电子商务推荐系统,根据网站收集的用户历史行为数据计算物品的相似度.进而预测用户对物品的偏好,根据兴趣度对用户进行物品推荐。在基于协... 为了解决购物网站信息量过大问题,对用户进行精;隹商品推荐,提出了一种基于协同过滤算法的电子商务推荐系统,根据网站收集的用户历史行为数据计算物品的相似度.进而预测用户对物品的偏好,根据兴趣度对用户进行物品推荐。在基于协同过滤算法的基础上,考虑了用尸活跃度和时间上下文关系对用户兴趣的影响,设计了完整的推荐算法流程。实验证明该算法确买改善了推荐的精确性,说明用户活跃度和时间因素确实对用户行为有影响。 展开更多
关键词 电子商务 协同过滤算法 推荐系统 时间上下文 用户兴趣
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基于用户兴趣度的数据归约效果评估方法 预览
4
作者 方乐宏 郝文宁 +1 位作者 余晓晗 陈刚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第15期144-148,共5页
面对特定数据归约方案,不同的用户对归约效果具有不同的评价,针对目前数据归约效果评估方法缺乏针对性、忽视用户个性化需求的问题,基于现有的指标体系,提出基于用户兴趣度的数据归约效果评估方法。通过定义用户兴趣度的权重子空间... 面对特定数据归约方案,不同的用户对归约效果具有不同的评价,针对目前数据归约效果评估方法缺乏针对性、忽视用户个性化需求的问题,基于现有的指标体系,提出基于用户兴趣度的数据归约效果评估方法。通过定义用户兴趣度的权重子空间,根据用户对数据集归约方案评价的历史数据计算用户对指标的偏好,利用蒙特卡洛仿真近似计算出用户对数据归约效果的可接受程度作为评估归约效果的参数,实现面向不同用户的数据归约效果评估方法,为面向不同关注点的系统用户推荐不同数据归约方案提供定量依据。 展开更多
关键词 数据归约 效果评估 用户兴趣 蒙特卡洛仿真
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融合用户兴趣度与项目相关度的电影推荐算法研究 预览 被引量:3
5
作者 俞美华 《电脑知识与技术》 2017年第3X期22-26,共5页
在目前的电影推荐系统中,传统的推荐算法具有用户评分数据稀疏的不足,因此无法根据用户喜好进行准确推荐。针对上述问题,本文提出一种融合用户兴趣度与项目相关度的电影推荐算法,此算法基于项目类别属性的用户兴趣度计算用户间相似性,... 在目前的电影推荐系统中,传统的推荐算法具有用户评分数据稀疏的不足,因此无法根据用户喜好进行准确推荐。针对上述问题,本文提出一种融合用户兴趣度与项目相关度的电影推荐算法,此算法基于项目类别属性的用户兴趣度计算用户间相似性,并结合基于关联规则思想计算项目间相似性从而产生推荐。基于Movielens数据集的实验结果表明,本文所提出的算法比传统的推荐算法在推荐准确度上有明显提高。 展开更多
关键词 电影推荐 用户兴趣 项目相关 协同过滤
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一种基于QoS历史记录的Web服务推荐算法 预览
6
作者 唐瑞春 类兴振 +2 位作者 吴长昊 许晓伟 丁香乾 《中国海洋大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2017年第9期134-140,共7页
针对Web服务推荐时间和结果精确度方面存在的不足,本文提出一种基于QoS(Quality of Service)历史记录的Web服务推荐算法(Web Service Recommendation Algorithm based on Historical QoS,WSRAHQ)。首先,建立基于欧氏距离的Web网络... 针对Web服务推荐时间和结果精确度方面存在的不足,本文提出一种基于QoS(Quality of Service)历史记录的Web服务推荐算法(Web Service Recommendation Algorithm based on Historical QoS,WSRAHQ)。首先,建立基于欧氏距离的Web网络用户兴趣度相似簇,提高Web服务推荐的精确度;然后,根据用户的QoS历史记录,利用多元线性回归,得到新用户的Web服务推荐结果,完成Web服务推荐。仿真结果表明了该方法有效性。 展开更多
关键词 QoS历史记录 用户兴趣 欧氏距离 多元线性回归 Web服务推荐
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融合信息熵与兴趣度的协同过滤算法 预览 被引量:3
7
作者 石坤 余强 朱秋月 《计算机与数字工程》 2017年第2期338-342,共5页
为提高推荐系统的推荐质量,减小用户评分数据稀疏性对推荐效果的不良影响,提出了一种结合加权信息熵与兴趣度的协同过滤推荐算法。此算法全面考虑公共评分项目数、评分数值差异与数值变化趋势三个方面的因素,结合加权信息熵与用户兴趣度... 为提高推荐系统的推荐质量,减小用户评分数据稀疏性对推荐效果的不良影响,提出了一种结合加权信息熵与兴趣度的协同过滤推荐算法。此算法全面考虑公共评分项目数、评分数值差异与数值变化趋势三个方面的因素,结合加权信息熵与用户兴趣度,使度量用户间相似度变得更加准确。仿真实验结果表明:所提算法比基于Pearson相关性系数以及余弦相似性的推荐算法具有更小的平均绝对误差,表明了其可行性和有效性。 展开更多
关键词 协同过滤 信息熵 用户兴趣 Pearson系数
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基于Vague集理论的推荐系统中用户兴趣度的描述 被引量:7
8
作者 崔春生 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2017年第3期752-760,共9页
用户兴趣度的描述是推荐输入研究中的重点问题,论文通过对用户兴趣描述中存在的复杂性和不确定性因素的分析,提出借助Vague集理论解决这一问题难点的思路.论文定义用户评分,用户注册信息,分享,购买,收藏,浏览时间等六项指标反... 用户兴趣度的描述是推荐输入研究中的重点问题,论文通过对用户兴趣描述中存在的复杂性和不确定性因素的分析,提出借助Vague集理论解决这一问题难点的思路.论文定义用户评分,用户注册信息,分享,购买,收藏,浏览时间等六项指标反映用户的兴趣爱好,采用Vague集方法得到了六项指标的取值,利用线性加权的方法得到任一用户对任一属性的Vague兴趣度描述.论文的研究在不确定理论研究推荐算法方面奠定了理论基础,同时也为Vague集理论的研究发现了新的应用背景. 展开更多
关键词 推荐系统 VAGUE集 用户兴趣
基于混合行为兴趣度的用户兴趣模型 预览 被引量:10
9
作者 邢玲 宋章浩 马强 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第3期661-664,668共5页
用户兴趣模型是个性化推荐技术的基础与核心,针对现有用户兴趣模型在模型建立阶段用户兴趣评价的不足,提出了一种基于混合行为评价兴趣度值的方法,突出了用户阅读时间的特殊性,在用户阅读时间异常的情况下利用其它浏览行为来量化用... 用户兴趣模型是个性化推荐技术的基础与核心,针对现有用户兴趣模型在模型建立阶段用户兴趣评价的不足,提出了一种基于混合行为评价兴趣度值的方法,突出了用户阅读时间的特殊性,在用户阅读时间异常的情况下利用其它浏览行为来量化用户兴趣度,并结合用户的浏览内容提出了用户兴趣模型的表示和更新机制,从而建立用户兴趣模型。实验验证了兴趣度度量方法的有效性,将测试结果与K-Means聚类模型进行比较,该模型的推荐准确度有明显提高。 展开更多
关键词 用户兴趣模型 用户兴趣 向量空间模型 文本聚类 推荐系统
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Web日志矩阵挖掘算法研究 预览
10
作者 邵天会 《中国新通信》 2016年第22期83-84,共2页
Web日志常用的挖掘算法焦点在用户访问习惯上提取相关数据,主要的算法有Apriori,最大向前算法,拓扑算法等,这些算法只是简单的设计用户的访问频度,通过用户访问频度进行达到用户兴趣度的测量,其实这不是很精确的解决方法。因为影响网页... Web日志常用的挖掘算法焦点在用户访问习惯上提取相关数据,主要的算法有Apriori,最大向前算法,拓扑算法等,这些算法只是简单的设计用户的访问频度,通过用户访问频度进行达到用户兴趣度的测量,其实这不是很精确的解决方法。因为影响网页相应的因素很多,比如网页之间的自动链接,页面和页面之间的相对位置都会起到至关重要的作用。矩阵算法进行有向图的转换,用户信息的存储利用,同时利用Apriori算法进行事务集的筛选,统计,综合各种算法的优点,提出一种基于矩阵的改进的挖掘算法进行用户兴趣度的挖掘。 展开更多
关键词 WEB日志 挖掘算法 用户兴趣
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一种基于网页浏览行为的用户兴趣度计算方法 预览 被引量:4
11
作者 黄倩 谢颖华 《信息技术》 2015年第5期184-186,191共4页
用户兴趣度的计算是个性化服务的核心,而用户浏览网页时的行为能反映用户的兴趣。文中着重分析保存页面、收藏页面以及网页浏览速度这三种网页浏览行为,且在此基础上结合用户兴趣衰减因子,提出一种新的基于网页浏览行为的用户兴趣的计... 用户兴趣度的计算是个性化服务的核心,而用户浏览网页时的行为能反映用户的兴趣。文中着重分析保存页面、收藏页面以及网页浏览速度这三种网页浏览行为,且在此基础上结合用户兴趣衰减因子,提出一种新的基于网页浏览行为的用户兴趣的计算方法,并利用K-means算法将浏览的网页内容聚类成不同主题,最后基于这三种网页浏览行为和用户兴趣衰减因子计算用户主题兴趣度。实验结果表明,提出的用户兴趣度计算方法是有效的。 展开更多
关键词 用户浏览行为 用户兴趣 兴趣衰减
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基于用户使用历史与信誉评价的Web API推荐 预览 被引量:1
12
作者 曹步清 刘建勋 +1 位作者 唐明董 谢芬方 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期43-48,55共7页
随着网络上发布的Web API服务越来越多,如何推荐给开发者用户感兴趣、信誉度高的Web API服务,以构建高质量高可信的软件服务系统,成为一个具有挑战性的研究问题。为此,提出一种基于用户使用历史与信誉评价的Web API服务推荐方法。... 随着网络上发布的Web API服务越来越多,如何推荐给开发者用户感兴趣、信誉度高的Web API服务,以构建高质量高可信的软件服务系统,成为一个具有挑战性的研究问题。为此,提出一种基于用户使用历史与信誉评价的Web API服务推荐方法。计算用户使用历史记录与Web API之间的相似度,获得Web API的用户兴趣值。综合用户的Web API评分,调用Web API的Mashup服务的评价贡献和Alexa统计的Web API访问流量,获得Web API的信誉评价值。根据Web API的用户兴趣值以及信誉评价值,实现Web API的排名与推荐。实验结果表明,该方法推荐的Web API用户兴趣度DCG值高于SR-Based方法,服务信誉度DCG值高于UI-Based方法。 展开更多
关键词 WEB API服务 用户使用历史 用户兴趣 信誉评价 服务信誉 WEB API推荐
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基于增量学习和主动学习的垃圾邮件识别新方法 预览
13
作者 王友卫 朱建明 +1 位作者 李洋 凤丽洲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第B10期23-27,共5页
垃圾邮件识别是计算机取证领域的重要研究内容。多数垃圾邮件识别方法未能有效地考虑用户兴趣邮件识别结果的影响。提出了一种基于增量学习和主动学习的垃圾邮件识别新方法。为获得最有效特征,在特征选择阶段综合考虑了单词信息和非单... 垃圾邮件识别是计算机取证领域的重要研究内容。多数垃圾邮件识别方法未能有效地考虑用户兴趣邮件识别结果的影响。提出了一种基于增量学习和主动学习的垃圾邮件识别新方法。为获得最有效特征,在特征选择阶段综合考虑了单词信息和非单词信息;接着,为减少待标注样本选择时间,提出了一种基于投影的不确定样本选择方法;最后,在样本标注过程中,提出了自动推荐样本类别及用户兴趣度的样本标注新方法。多种对比实验表明,算法针对垃圾邮件识别精度高,待标注样本选择速度较快,用户标注负担较小,具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 垃圾邮件识别 计算机取证 增量学习 主动学习 样本标注 用户兴趣
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一种基于数据挖掘的SNS用户兴趣模型 预览 被引量:2
14
作者 谢梓琪 谢颖华 《计算机与现代化》 2014年第2期24-27,31共5页
详细阐述SNS用户兴趣模型建模过程中的每一个步骤和其中所运用的关键技术,包括向量空间模型、聚类分析等,并且建立系统以支撑所构建的模型,着重介绍如何编程计算用户兴趣权值。该模型具有易更新、易提取的特点,可开发成控件嵌入到... 详细阐述SNS用户兴趣模型建模过程中的每一个步骤和其中所运用的关键技术,包括向量空间模型、聚类分析等,并且建立系统以支撑所构建的模型,着重介绍如何编程计算用户兴趣权值。该模型具有易更新、易提取的特点,可开发成控件嵌入到社交网站中使用,以了解用户兴趣。 展开更多
关键词 数据挖掘 用户兴趣 向量空间模型 文本聚类
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不同推荐系统输入的聚类实现 预览 被引量:2
15
作者 崔春生 《应用泛函分析学报》 CSCD 2014年第2期121-128,共8页
论文在分析推荐输入瓶颈问题的基础上,借助社区思想实现了显式评分输入的用户聚类,解决了评分矩阵稀疏的问题;借助用户兴趣度的定义,实现了隐式浏览输入的用户聚类,解决了用户兴趣度不易获取的问题.论文的研究立足于推荐系统的输... 论文在分析推荐输入瓶颈问题的基础上,借助社区思想实现了显式评分输入的用户聚类,解决了评分矩阵稀疏的问题;借助用户兴趣度的定义,实现了隐式浏览输入的用户聚类,解决了用户兴趣度不易获取的问题.论文的研究立足于推荐系统的输入,通过聚类分析,为推荐算法的研究奠定了理论基础. 展开更多
关键词 推荐系统 显式评分输入 隐式浏览输入 用户兴趣 稀疏矩阵 聚类分析
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改进决策树算法在水环境质量评价中的应用 预览 被引量:4
16
作者 王永梅 肖中新 《合肥学院学报:自然科学版》 2014年第1期35-39,共5页
根据淮河某流域连续三年来的水质监测数据,结合用户兴趣度和MID3算法对ID3决策树算法进行改进,并将改进的决策树算法运用于水质评价,建立了淮河某流域水质量评价模型,实现了对水环境质量的评估和决策支持。实验结果表明,改进算法... 根据淮河某流域连续三年来的水质监测数据,结合用户兴趣度和MID3算法对ID3决策树算法进行改进,并将改进的决策树算法运用于水质评价,建立了淮河某流域水质量评价模型,实现了对水环境质量的评估和决策支持。实验结果表明,改进算法所建立的决策树精确度高、树型结构简单,生成的规则简便、准确,更加符合实际情况,对水环境质量可以作出更为客观、合理的评价,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 决策树 ID3算法 用户兴趣 MID3算法 质量评价
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基于用户兴趣度的PageRank改进算法 预览 被引量:2
17
作者 黄贤英 陈红阳 《重庆理工大学学报:自然科学版》 CAS 2014年第5期74-78,共5页
传统的PageRank算法容易导致主题漂移、偏重旧网页、用户对搜索结果的主观选择被忽略等问题.针对PageRank算法存在的上述缺陷,提出了一种基于用户兴趣度的网页排序算法——PRUI算法.该算法主要从网页自身的客观特性和用户兴趣的主观特... 传统的PageRank算法容易导致主题漂移、偏重旧网页、用户对搜索结果的主观选择被忽略等问题.针对PageRank算法存在的上述缺陷,提出了一种基于用户兴趣度的网页排序算法——PRUI算法.该算法主要从网页自身的客观特性和用户兴趣的主观特性两方面对网页的PR值进行重新估算,并依据估算后的网页PR值对网页做重排序.相比传统的PageRank算法,改进的PRUI算法进一步提高了系统检索的准确率和首页命中率. 展开更多
关键词 搜索引擎 PAGERANK算法 主题漂移 用户兴趣 页面排序
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反映用户兴趣变化的协同过滤算法 预览 被引量:6
18
作者 沈西挺 董智佳 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第6期295-297,共3页
针对传统协同过滤算法存在的两个弊端:一是传统的相似性度量方法在评分矩阵稀疏的情况下很难准确地反映用户间的相似性,二是不能及时反映用户的兴趣变化,提出一种新的相似性计算方法。此方法把基于用户兴趣度的相似性度量与基于项目相... 针对传统协同过滤算法存在的两个弊端:一是传统的相似性度量方法在评分矩阵稀疏的情况下很难准确地反映用户间的相似性,二是不能及时反映用户的兴趣变化,提出一种新的相似性计算方法。此方法把基于用户兴趣度的相似性度量与基于项目相似度的数据权重结合,形成一种考虑用户兴趣变化的相似性度量方法。实验结果表明,改进后的算法集成了上述两种方法的优点,对传统算法中存在的两个弊端进行了改善,在推荐准确度上有所提高。 展开更多
关键词 协同过滤 用户兴趣 基于项目相似的数据权重 个性化推荐
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基于用户历史及兴趣度的HC-HITS算法研究 预览
19
作者 邹腊梅 龚向坚 欧阳利军 《南华大学学报:自然科学版》 2013年第2期54-57,共4页
HITS是Web结构挖掘代表算法之一.HITS算法仅考虑页面之间的链接关系,容易出现主题偏移现象.文中分析了用户历史行为与兴趣之间的关系,从四个方面近似计算用户兴趣度.提出了基于用户兴趣度的改进HITS算法(HC-HITS),对比实验结果表明HC-... HITS是Web结构挖掘代表算法之一.HITS算法仅考虑页面之间的链接关系,容易出现主题偏移现象.文中分析了用户历史行为与兴趣之间的关系,从四个方面近似计算用户兴趣度.提出了基于用户兴趣度的改进HITS算法(HC-HITS),对比实验结果表明HC-HITS算法减少了主题漂移现象,取得较好的效果. 展开更多
关键词 WEB挖掘 HITS算法 用户兴趣 主题
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基于用户浏览行为分析的用户兴趣度计算 预览 被引量:21
20
作者 李建廷 郭晔 汤志军 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第3期 968-972,共5页
从用户的浏览行为可以反映用户的兴趣出发,分析了用户的浏览行为与兴趣之间的关系,通过分析把能反映用户兴趣的典型浏览行为归纳为保存页面、打印页面、将页面加入收藏夹、复制页面内容、访问同一页面的次数和在页面上浏览时间这些浏... 从用户的浏览行为可以反映用户的兴趣出发,分析了用户的浏览行为与兴趣之间的关系,通过分析把能反映用户兴趣的典型浏览行为归纳为保存页面、打印页面、将页面加入收藏夹、复制页面内容、访问同一页面的次数和在页面上浏览时间这些浏览行为。针对这些浏览行为下的用户兴趣度计算做出阐述,并且在分析基于网页驻留时间和浏览次数计算网页兴趣度的算法的基础上,考虑网页大小的影响因素,使用基于浏览速度计算网页兴趣度,同时利用BP神经网络进行用户兴趣度融合。 展开更多
关键词 用户浏览行为 用户兴趣 浏览速 网页兴趣 用户兴趣计算
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