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改进的基于内容的协同过滤电影推荐算法 预览
1
作者 范志强 赵文涛 《信息与电脑》 2019年第13期42-43,47共3页
推荐系统包括两种主要方法,即协同过滤算法和基于内容的过滤算法,有助于提供有意义的建议。笔者使用了混合方法,即利用内容和协作过滤算法,讨论了算法与此领域之前工作的不同,同时,结合一种的分析方法,证明新方法的合理性,如何提供实用... 推荐系统包括两种主要方法,即协同过滤算法和基于内容的过滤算法,有助于提供有意义的建议。笔者使用了混合方法,即利用内容和协作过滤算法,讨论了算法与此领域之前工作的不同,同时,结合一种的分析方法,证明新方法的合理性,如何提供实用建议。上述方法在现有用户和对象数据上进行测试,与其他两种最受欢迎的方法--纯协同过滤和奇异值分解相比,具有改进效果。 展开更多
关键词 推荐系统 稀疏性 协同过滤 基于内容的过滤 混合方法
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TLRank:一种新的社会化协同排序推荐算法 预览
2
作者 李改 徐清振 +1 位作者 李磊 黄锦涛 《华南师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第5期121-128,共8页
已有的社会化协同排序推荐算法的研究只是简单地融入用户的社交网络信息,没有考虑用户之间社会化信任网络的传递性;同时,该推荐算法的性能面临数据高度稀疏性问题的挑战.为了进一步解决这些问题,在传统的协同排序推荐算法(ListRank,List... 已有的社会化协同排序推荐算法的研究只是简单地融入用户的社交网络信息,没有考虑用户之间社会化信任网络的传递性;同时,该推荐算法的性能面临数据高度稀疏性问题的挑战.为了进一步解决这些问题,在传统的协同排序推荐算法(ListRank,List-wise Learning to Rank)和最新的社会化协同过滤算法(TrustMF,Social Collaborative Filtering by Trust)的基础上,提出了一种新的社会化协同排序推荐算法(TLRank),融合均高度稀疏的用户的显式评分数据和社会化信任网络数据,以进一步增强协同排序推荐算法的性能.实验结果表明:在各个评价指标下,TLRank算法的性能均优于几个经典的协同排序推荐算法,且复杂度低、运算时间与评分点个数线性相关;TLRank算法的推荐精度高、可扩展性好,适合处理大数据,可广泛运用于互联网信息推荐领域. 展开更多
关键词 推荐系统 协同排序 协同过滤 社会化信任网络 排序预测
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基于诊疗知识库和电子病历的整合推荐方法研究 预览
3
作者 胡德华 方浩 +1 位作者 周宇葵 罗爱静 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2019年第4期492-496,共5页
目的:探索一种基于临床诊疗知识库和电子病历为患者推荐诊疗相关知识的有效方法。方法:引入诊疗知识库的内容过滤结合电子病历建立整合评分矩阵,融合基于电子病历的患者协同过滤(PbCF)和疾病诊断的协同过滤(DbCF)结果,构建整合推荐方法... 目的:探索一种基于临床诊疗知识库和电子病历为患者推荐诊疗相关知识的有效方法。方法:引入诊疗知识库的内容过滤结合电子病历建立整合评分矩阵,融合基于电子病历的患者协同过滤(PbCF)和疾病诊断的协同过滤(DbCF)结果,构建整合推荐方法,减少预测结果的误差。以平均绝对百分误差(MAPE)作为评价指标,对整合推荐方法与独立PbCF、DbCF预测结果进行评估比较。结果:整合推荐方法的MAPE要小于PbCF和DbCF。局限于所选诊疗知识库的高血压疾病种类覆盖面不及电子病历中高血压患者所涉及的疾病种类,扩大诊疗知识库疾病覆盖面对推荐结果的影响仍需进一步探讨。结论:整合推荐方法比独立的PbCF、DbCF效果更好,为患者推荐疾病诊疗知识,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 临床知识库 电子病历 协同过滤 内容过滤
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群组推荐算法的研究 预览
4
作者 武蒙蒙 《现代计算机》 2019年第28期3-6,共4页
在这个互联网高速发展的时代,随着个性化推荐系统的日益成熟,群组推荐逐步走进人们的视线。群组推荐作为个性化推荐的延伸,两者既有相同点又有不同点。介绍组推荐系统中常使用的几种聚合函数,并介绍群组推荐系统中常用的三种推荐算法:... 在这个互联网高速发展的时代,随着个性化推荐系统的日益成熟,群组推荐逐步走进人们的视线。群组推荐作为个性化推荐的延伸,两者既有相同点又有不同点。介绍组推荐系统中常使用的几种聚合函数,并介绍群组推荐系统中常用的三种推荐算法:协同过滤、基于内容的过滤和矩阵分解进行推荐。 展开更多
关键词 群组推荐 聚合函数 协同过滤 基于内容的过滤 矩阵分解
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一种适用于业务流程定制环境的服务推荐方案 预览
5
作者 余洋 孙林夫 吴奇石 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期692-702,共11页
在个性化业务流程定制环境中,为提高用户的定制效率引入推荐技术,但现有推荐技术存在诸多问题,如新用户、推荐结果缺乏多样性与推荐质量偏低等。为充分发挥推荐技术的优势并解决上述问题,提出一种适用于业务流程定制环境的服务推荐方案... 在个性化业务流程定制环境中,为提高用户的定制效率引入推荐技术,但现有推荐技术存在诸多问题,如新用户、推荐结果缺乏多样性与推荐质量偏低等。为充分发挥推荐技术的优势并解决上述问题,提出一种适用于业务流程定制环境的服务推荐方案,该方案首先利用聚类算法来解决新用户问题,再通过优化协同过滤来提高推荐结果的多样性,然后构建内容过滤筛除'伪邻居'来提高推荐质量,最后将获得的候选服务推荐给用户来提高定制效率。通过实验研究证实,所提方案既能解决新用户问题,又能改善推荐结果的多样性与推荐质量,还能提高用户的定制效率。 展开更多
关键词 云服务平台 业务流程定制 用户聚类 协同过滤 基于内容的过滤 混合推荐技术
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融合分类与协同过滤的情境感知音乐推荐算法 预览
6
作者 吴海金 陈俊 《福州大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第4期467-471,共5页
针对用户情境信息,提出一种融合分类与协同过滤的情境感知音乐推荐算法.首先,通过计算用户情境信息的相似度,由协同过滤算法得到初始音乐推荐列表;然后通过机器学习算法训练分类模型,得出用户在特定情境下的音乐类型偏好;最后将协同过... 针对用户情境信息,提出一种融合分类与协同过滤的情境感知音乐推荐算法.首先,通过计算用户情境信息的相似度,由协同过滤算法得到初始音乐推荐列表;然后通过机器学习算法训练分类模型,得出用户在特定情境下的音乐类型偏好;最后将协同过滤得到的推荐列表与分类模型得到的音乐类型偏好进行融合,为特定情境的用户提供个性化音乐推荐.该算法不仅有效地降低了推荐过程的复杂度,还使传统的协同过滤推荐算法具备了情境感知的能力.实验结果表明,该方法可以有效地提高个性化音乐推荐系统的性能. 展开更多
关键词 音乐推荐 个性化推荐 情境感知 协同过滤
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基于偏好融合的群组推荐研究 预览
7
作者 汪祥舜 郑孝遥 +2 位作者 朱德义 章玥 孙丽萍 《南京信息工程大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第5期601-608,I0017,I0018共10页
传统的推荐系统主要针对单个用户,但随着社会和电子商务的快速发展,人们越来越多地以多个用户的形式一起参与活动,而群组推荐旨在为多个用户组成的群组提供服务,已成为当前研究的热点之一.针对目前群组推荐准确率低,群组成员之间偏好冲... 传统的推荐系统主要针对单个用户,但随着社会和电子商务的快速发展,人们越来越多地以多个用户的形式一起参与活动,而群组推荐旨在为多个用户组成的群组提供服务,已成为当前研究的热点之一.针对目前群组推荐准确率低,群组成员之间偏好冲突难以融合的问题,本文提出了一种新的共识模型策略,融合了群组领袖影响因子和项目热度影响因子,基于K近邻为目标群组寻找邻居群组,借鉴邻居群组的偏好,设计了基于偏好融合的群组推荐算法.在MovieLens数据集上的实验结果表明,本文所提的融合策略较传统的偏好融合策略有着更优越的表现,推荐准确率(nDCG)的总体平均性能约提高13%,推荐列表多样性指标的总体平均性能约提高10%. 展开更多
关键词 群组推荐 推荐系统 偏好融合 协同过滤 数据挖掘 偏好预测
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基于多种偏置项融合时间信息的协同过滤算法 预览
8
作者 李明秀 王淑军 +1 位作者 贾如 陈立荣 《软件工程》 2019年第6期17-21,12共6页
协同过滤算法是实现推荐系统最重要的技术之一。随着时间的推移,用户对物品的偏好会不断地发生变化,物品自身的流行度也会随时间不断地发生变化。目前常用的推荐算法如基于邻域的协同过滤算法itemCF、userCF和隐语义模型算法FunkSVD、Bi... 协同过滤算法是实现推荐系统最重要的技术之一。随着时间的推移,用户对物品的偏好会不断地发生变化,物品自身的流行度也会随时间不断地发生变化。目前常用的推荐算法如基于邻域的协同过滤算法itemCF、userCF和隐语义模型算法FunkSVD、BiasSVD、SVD++都没有考虑到时间因素对推荐系统推荐质量的影响。而时间信息是一种非常重要的上下文信息,应该在算法中加以利用。本文使用Sigmoid函数和流行度函数将时间因素融入到了BiasSVD算法中,成功的设计出了一个融合时间信息的新算法Time-BiasSVD。在MovieLens数据集上的验证结果表明:该算法与已有协同过滤算法,以及融合时间信息的算法timeSVD++相比,能更准确地预测用户实际评分,提高推荐系统的推荐质量。 展开更多
关键词 偏置项 协同过滤 时间因素 SIGMOID函数 流行度函数
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一种自适应局部和全局融合的协同过滤算法 预览
9
作者 张俐 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第16期174-179,共6页
相似度计算模型是协同过滤技术的核心,相似度模型的好坏直接关系到近邻用户推荐的准确性。通过用户项目评分数据集局部相似性与全局相关性分析,提出相似性度量改进模型,而改进后模型用MovieLens100K数据集实验验证,通过均方根误差、平... 相似度计算模型是协同过滤技术的核心,相似度模型的好坏直接关系到近邻用户推荐的准确性。通过用户项目评分数据集局部相似性与全局相关性分析,提出相似性度量改进模型,而改进后模型用MovieLens100K数据集实验验证,通过均方根误差、平均绝对误差和召回率三个实验结果分析。该算法可有效地提高推荐预测评分和推荐项目的准确率。 展开更多
关键词 协同过滤 局部相似性 全局相关性 个性化推荐
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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
10
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
11
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Android的音乐推荐系统的设计与实现 预览
12
作者 鲍美英 申晋祥 《山西大同大学学报:自然科学版》 2019年第4期32-33,87共3页
大数据时代,信息爆炸式增长,网络资源面临信息过载问题。如何能够有效获取所需信息,推荐系统应运而生。基于Android的音乐推荐系统主要实现用户管理、音乐推荐、音乐搜索等功能。尤其是音乐推荐,能够根据用户的兴趣或喜好自动推荐歌曲,... 大数据时代,信息爆炸式增长,网络资源面临信息过载问题。如何能够有效获取所需信息,推荐系统应运而生。基于Android的音乐推荐系统主要实现用户管理、音乐推荐、音乐搜索等功能。尤其是音乐推荐,能够根据用户的兴趣或喜好自动推荐歌曲,有利于向用户推送长尾音乐。系统经过测试,功能基本实现,能够满足用户听音乐的兴趣或喜好需求。 展开更多
关键词 ANDROID 协同过滤 推荐系统
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基于Spark的高校图书馆书目推荐系统 预览
13
作者 常有学 刘建胜 刘旭波 《现代电子技术》 北大核心 2019年第14期64-67,73共5页
如何将推荐系统应用于高校图书馆,将图书以个性化的方式推荐给用户,为用户提供优质的服务,是一个值得研究的课题。该文通过优化公开数据,消除时间偏置,确保推荐的准确性。同时,利用Spark大数据计算平台提高计算效率。经过测试,该系统的... 如何将推荐系统应用于高校图书馆,将图书以个性化的方式推荐给用户,为用户提供优质的服务,是一个值得研究的课题。该文通过优化公开数据,消除时间偏置,确保推荐的准确性。同时,利用Spark大数据计算平台提高计算效率。经过测试,该系统的运行速度有了大幅提升,平均绝对偏差(MAE)也有显著的降低,能够给用户带来更快、更准确的个性化推荐,提高用户体验。 展开更多
关键词 高校图书馆 个性化推荐 协同过滤 SPARK 公开数据优化 时间偏置
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耦合社会信任信息的矩阵分解协同过滤模型 预览
14
作者 蒋伟 秦志光 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期420-426,共7页
在过去的十年中,协同过滤(CF)推荐系统已经取得了巨大的成功。然而,用户-物品矩阵的稀疏性和冷启动问题仍然是一个挑战。在线社交网络的出现,为推荐系统提供了大量社交网络信任信息,从而为解决这一问题提供了契机。该文基于矩阵分解协... 在过去的十年中,协同过滤(CF)推荐系统已经取得了巨大的成功。然而,用户-物品矩阵的稀疏性和冷启动问题仍然是一个挑战。在线社交网络的出现,为推荐系统提供了大量社交网络信任信息,从而为解决这一问题提供了契机。该文基于矩阵分解协同过滤方法,提出了一种集成用户信任信息的模型。该方法利用用户信任信息对用户隐因子进行修正,采用自编码器来提取用户和物品隐特征向量的初始化特征,并针对社交网络中的信任关系提出了信任群组的检测算法。大规模的真实数据集上进行的广泛的实验表明,该模型与相关算法对比,不但能有效缓解冷启动,而且取得了更好的推荐性能。 展开更多
关键词 协同过滤 矩阵分解 推荐系统 辅助信息 社会网络 信任感知
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一种面向稀疏数据的比率相似度计算方法 预览
15
作者 冯军美 冯晓毅 +2 位作者 夏召强 彭进业 姚娟 《西北大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期337-342,共6页
针对传统协同过滤方法存在数据稀疏问题,该文提出了一种面向稀疏数据的比率相似度计算方法,该方法在相似度计算过程中仅基于用户全部的显式评分数据,并且不依赖于共同评分项。用户的未评分项目通过相似度计算结果和最近邻的评分数据进... 针对传统协同过滤方法存在数据稀疏问题,该文提出了一种面向稀疏数据的比率相似度计算方法,该方法在相似度计算过程中仅基于用户全部的显式评分数据,并且不依赖于共同评分项。用户的未评分项目通过相似度计算结果和最近邻的评分数据进行预测,并将预测评分较高的项目推荐给用户,实现个性化推荐。实验在两个公开的数据集上进行,结果表明,在数据稀疏的情况,该方法下仍然能够实现较高的推荐精度。 展开更多
关键词 协同过滤 推荐系统 相似度 稀疏数据
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联合成对排序的物品推荐模型 预览
16
作者 吴宾 陈允 +1 位作者 孙中川 叶阳东 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期193-206,共14页
现有的推荐模型大多仅从用户角度进行建模,忽略了物品的功能关系对用户购买决策的影响。从用户和物品这2个角度,同时考虑用户–物品之间的交互关系和物品–物品之间的功能关系,提出了联合成对排序的推荐模型。考虑正样本的排名位置和负... 现有的推荐模型大多仅从用户角度进行建模,忽略了物品的功能关系对用户购买决策的影响。从用户和物品这2个角度,同时考虑用户–物品之间的交互关系和物品–物品之间的功能关系,提出了联合成对排序的推荐模型。考虑正样本的排名位置和负采样策略直接影响模型收敛速度,构建一种排序感知的学习算法,用于求解所提模型的参数。实验结果表明,与当前主流推荐算法相比,该算法在多个评价指标上具有明显的性能优势。 展开更多
关键词 物品推荐 成对排序 协同过滤 隐式反馈 矩阵分解
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情境感知的移动阅读个性化推荐算法研究 预览
17
作者 谢修娟 莫凌飞 +1 位作者 李香菊 操凤萍 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2019年第7期640-647,共8页
针对移动环境下资源的个性化推荐问题,提出一种结合情境和协同过滤的移动阅读推荐算法。该算法汇聚了两阶段的情境感知思想,首先使用朴素贝叶斯方法推算用户某情境下偏好度最高的资源类别,然后对该类别下的资源,通过情境相似度的计算,... 针对移动环境下资源的个性化推荐问题,提出一种结合情境和协同过滤的移动阅读推荐算法。该算法汇聚了两阶段的情境感知思想,首先使用朴素贝叶斯方法推算用户某情境下偏好度最高的资源类别,然后对该类别下的资源,通过情境相似度的计算,过滤出仅当前情境或者与当前情境最相似的情境的“用户-资源”二维评分模型,再运用传统的基于用户的协同过滤算法产生推荐列表。抓取新浪博文进行实验测试,结果表明相同条件下所提出算法的平均绝对偏差值比其他相关算法要低,具有更高的推荐质量。 展开更多
关键词 情境感知 协同过滤 移动推荐 贝叶斯方法
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基于改进协同过滤技术的个性化旅游线路推荐研究 预览
18
作者 艾静超 《现代电子技术》 北大核心 2019年第23期182-186,共5页
为降低旅游路线制定的盲目性与随机性,解决海量旅游信息导致旅游路线选择困难的问题,提出基于改进协同过滤技术的个性化旅游线路推荐方法。根据旅游者拍摄的照片分析旅游者实际旅游足迹,得到旅游点热度,根据旅游点热度确定两个旅游者间... 为降低旅游路线制定的盲目性与随机性,解决海量旅游信息导致旅游路线选择困难的问题,提出基于改进协同过滤技术的个性化旅游线路推荐方法。根据旅游者拍摄的照片分析旅游者实际旅游足迹,得到旅游点热度,根据旅游点热度确定两个旅游者间的偏好一致度,得到旅游者近邻。根据近邻在各旅游点的浏览时间确定旅游点偏好程度,采用余弦计算方法确定近邻对旅游点偏好程度与旅游者对旅游点偏好程度的偏差值,构建基于用户的协同过滤模型。为防止基于用户的协同过滤模型中冷启动与数据稀疏性问题发生,将基于用户的协同过滤模型和基于地理位置的旅游路线推荐模型相结合,配合旅游者与旅游点地理位置信息,推荐满足旅游者偏好的个性化旅游路线。旅游路线推荐结果显示,所提方法在基于旅游者当前位置向旅游者推荐个性化旅游路线的同时,可确保线路中不存在路线交叉往返现象,降低行程花费时间1 h左右。 展开更多
关键词 个性化旅游 线路推荐 协同过滤 偏好程度 偏差确定 偏好确定
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基于增强二部图网络结构的推荐算法 预览
19
作者 张岐山 文闯 《计算机系统应用》 2019年第4期151-156,共6页
协同过滤推荐算法的数据稀疏性与冷启动问题影响和制约了推荐的质量.基于用户-项目二部图的信任计算可以有效的利用用户间的潜在联系提高推荐性能.提出一种融合基于二部图的增强繁殖信任与JMSD相关系数的推荐方法,包括对改进的加权用户... 协同过滤推荐算法的数据稀疏性与冷启动问题影响和制约了推荐的质量.基于用户-项目二部图的信任计算可以有效的利用用户间的潜在联系提高推荐性能.提出一种融合基于二部图的增强繁殖信任与JMSD相关系数的推荐方法,包括对改进的加权用户-项目自适应繁殖信任度的计算,在此基础上融合用户偏好的增强信任度机制,以及线性加权JMSD相关系数,两组数据集下的对比实验表明,与三种基准算法对比改进的算法模型具有更低的平均绝对误差(MAE),更高的召回率(Recall),提高了推荐质量. 展开更多
关键词 协同过滤 稀疏性 冷启动 信任 二部图网络 用户偏好
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基于覆盖约简的个性化协同过滤推荐方法 预览
20
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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