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基于相似度优化偏差计算的slope-one算法研究
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作者 向小东 邱梓咸 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第17期14-18,共5页
slope-one算法是个性化推荐系统中最简洁的协同过滤推荐算法,常用于评分预测来进行矩阵填充从而降低原始数据的稀疏性。由于传统slope-one算法在计算偏差时考虑了所有评分项目,而将不相关的项目纳入偏差计算反而会降低预测的准确性,文... slope-one算法是个性化推荐系统中最简洁的协同过滤推荐算法,常用于评分预测来进行矩阵填充从而降低原始数据的稀疏性。由于传统slope-one算法在计算偏差时考虑了所有评分项目,而将不相关的项目纳入偏差计算反而会降低预测的准确性,文章针对该问题提出一种改进的slope-one算法,先通过项目相似度筛选出待预测评分项目的近邻用户集S,在用户集S上计算项目间的偏差值dev时引入用户相似度,从而有效地提高了评分预测的可靠性。在Movielens-1M数据集上对本文算法和slope-one算法(SO)以及以用户相似度为权重的slope-one算法(BUW-SO)作五折交叉实验,结果表明,改进的算法不仅能减少时间和空间复杂度,还能提高预测的准确性,使推荐系统有更好的推荐效果。 展开更多
关键词 slope-one算法 协同过滤 相似度
基于slope-one算法改进评分矩阵填充的协同过滤算法研究 预览
2
作者 向小东 邱梓咸 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第4期1064-1067,共4页
为解决协同过滤算法中的数据稀疏性问题,提出了一种改进的协同过滤算法。该算法使用slope-one算法计算出来的评分预测值来填充评分矩阵中的未评分项目,然后在填充后的用户-项目评分矩阵上通过基于用户的协同过滤方法给出推荐。利用slope... 为解决协同过滤算法中的数据稀疏性问题,提出了一种改进的协同过滤算法。该算法使用slope-one算法计算出来的评分预测值来填充评分矩阵中的未评分项目,然后在填充后的用户-项目评分矩阵上通过基于用户的协同过滤方法给出推荐。利用slope-one算法计算出来的评分预测值作为回填值,既能降低评分矩阵的稀疏性,也保证了回填值的多样性,从而减少均值、中值等单一填充值造成的推荐误差。在MovieLens-1M数据集上对该改进算法和协同过滤算法及均值中心化处理的算法作五折交叉实验,结果表明,基于评分预测值填充数据后的协同过滤算法有效地缓解了数据稀疏性问题,并且有更好的推荐效果。 展开更多
关键词 slope-one算法 数据稀疏性 协同过滤 个性化推荐 矩阵填充 电影推荐
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基于项目关联的Slope One协同过滤算法研究 预览
3
作者 申晋祥 鲍美英 《计算机与数字工程》 2019年第8期1856-1860,1908共6页
针对基于项目的Slope One协同过滤算法及其改进算法在偏差计算时只是简单考虑了所有共同评分的项目,而没有考虑项目之间的关联性,影响了推荐的准确度。提出一种基于项目关联的Slope One协同过滤算法,将关联规则概念及原理融入传统Slope ... 针对基于项目的Slope One协同过滤算法及其改进算法在偏差计算时只是简单考虑了所有共同评分的项目,而没有考虑项目之间的关联性,影响了推荐的准确度。提出一种基于项目关联的Slope One协同过滤算法,将关联规则概念及原理融入传统Slope One算法,计算时考虑项目之间的关联性,引入置信度加权和设置最小支持度阈值去除非频繁项,减少预测过程的计算量,以提高算法预测结果精度。使用MovieLens数据集进行实验验证,结果表明所研究的算法能有效提高预测结果的准确度。 展开更多
关键词 推荐算法 协同过滤 SLOPE One算法 关联规则
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改进预测评分矩阵的协同过滤算法 预览
4
作者 杨欢 王新房 《软件导刊》 2019年第10期90-93,共4页
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。 展开更多
关键词 协同过滤 线性回归分析 SLOPE One算法 top-N推荐
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基于关联规则策略加权的Slope One算法改进 预览
5
作者 薛宇彤 陈海龙 葛苗苗 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第12期3605-3609,共5页
针对Slope One推荐算法在数据稀疏性高时推荐结果不够精准的问题进行研究,将关联规则思想与加权分析的方法相结合,提出基于关联规则策略加权的Slope One算法,从用户评分和项目特征两个角度对算法进行改进。实验采用Film Trust数据集,其... 针对Slope One推荐算法在数据稀疏性高时推荐结果不够精准的问题进行研究,将关联规则思想与加权分析的方法相结合,提出基于关联规则策略加权的Slope One算法,从用户评分和项目特征两个角度对算法进行改进。实验采用Film Trust数据集,其中包含1 508个用户对2 071部电影共35 497条评分记录。经多次实验测试分析,提出的方法切实达到了预期优化效果,也为后续算法的更多元化改进方案探究提供了研究基础。 展开更多
关键词 推荐系统 协同过滤推荐算法 数据挖掘 加权Slope One算法 关联规则
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基于融合GMM聚类与FOA-GRNN模型的推荐算法 预览
6
作者 李毅鹏 阮叶丽 张杰 《网络与信息安全学报》 2018年第12期25-31,共7页
针对传统基于物品的推荐算法由于数据稀疏性导致的低推荐精度问题,提出了一种融合GMM聚类和FOA-GRNN模型的推荐算法。该算法首先使用高斯混合模型(GMM)方法对物品特征进行聚类;然后根据聚类结果分别构造评分矩阵,并使用Slope One算法填... 针对传统基于物品的推荐算法由于数据稀疏性导致的低推荐精度问题,提出了一种融合GMM聚类和FOA-GRNN模型的推荐算法。该算法首先使用高斯混合模型(GMM)方法对物品特征进行聚类;然后根据聚类结果分别构造评分矩阵,并使用Slope One算法填充评分矩阵;最后计算用户对物品的相似度预测评分作为输入,通过FOA-GRNN模型输出最终的评分。基于movielens-2k数据集的实验结果表明,与其他3种算法相比,该算法能够更好地处理高稀疏性数据,推荐精度更优,并能够在一定程度上解决冷启动问题。 展开更多
关键词 推荐算法 GMM聚类 果绳优化 广义回归神经网络 SLOPE One算法
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融合用户相似度的影视推荐系统研究 预览 被引量:2
7
作者 徐红艳 赵宏 +2 位作者 王嵘冰 付瀚臣 刘逸伦 《辽宁大学学报:自然科学版》 CAS 2018年第3期193-200,共8页
伴随着互联网技术的高速发展,当今世界已进入信息时代.在"人人皆媒体"的大环境下,网络上信息巨大繁杂,为了从数以亿计的数据、新闻等各类信息中提取出自己感兴趣的信息,推荐技术应运而生.研究了在影视网站中融入推荐算法,根据用户的... 伴随着互联网技术的高速发展,当今世界已进入信息时代.在"人人皆媒体"的大环境下,网络上信息巨大繁杂,为了从数以亿计的数据、新闻等各类信息中提取出自己感兴趣的信息,推荐技术应运而生.研究了在影视网站中融入推荐算法,根据用户的历史评分数据了解用户喜好,为使用者推荐符合他审美口味的,可能感兴趣的影视作品.在对原有Slope one推荐算法的不足进行分析的基础上,把最近邻和用户加权的思想融入到Slope one算法中,已达到增强算法性能的目的. 展开更多
关键词 推荐系统 SLOPE one算法 协同过滤 用户相似度
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融合用户聚类与项目聚类的加权Slope One算法
8
作者 关志芳 孟海东 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第7期1297-1302,共6页
随着互联网信息量的增加,传统协同过滤推荐算法在处理大规模数据时表现出性能低下、准确率不高等缺点。基于此提出一种融合用户聚类和项目聚类的加权Slope One算法,算法基本思想为:采用聚类技术将相似度较高的用户或者项目进行聚类,在... 随着互联网信息量的增加,传统协同过滤推荐算法在处理大规模数据时表现出性能低下、准确率不高等缺点。基于此提出一种融合用户聚类和项目聚类的加权Slope One算法,算法基本思想为:采用聚类技术将相似度较高的用户或者项目进行聚类,在进行全局计算时只需计算同类中的对象,而不需计算所有对象,然后将每个聚类分别使用融合用户相似度与项目相似度的加权Slope One算法进行评分预测。实验结果表明,所提出算法在提高了算法执行效率的同时,仍能获得较高的推荐准确度。 展开更多
关键词 用户聚类 项目聚类 个性化推荐 协同过滤 SLOPE One算法
基于协同过滤和Slope One算法的Web服务可靠性预测 预览
9
作者 王磊 瞿佳明 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第8期1390-1397,共8页
针对Web服务的可靠性预测已成为服务计算领域的研究热点。为提高已有的针对Web服务可靠性预测方法的性能,提出两种方法。首先,针对基于协同过滤的Web服务可靠性预测方法,对用户的相似性、服务相似性以及预测值的计算方法都进行了适当的... 针对Web服务的可靠性预测已成为服务计算领域的研究热点。为提高已有的针对Web服务可靠性预测方法的性能,提出两种方法。首先,针对基于协同过滤的Web服务可靠性预测方法,对用户的相似性、服务相似性以及预测值的计算方法都进行了适当的改进;其次,将k-means聚类算法与Slope One算法进行集成,进而用于开展Web服务可靠性预测。实验结果表明,相较已有方法,本文所提出的方法具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 协同过滤 SLOPE One算法 WEB服务 可靠性预测
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一种改进Slope One的学习推荐算法 预览 被引量:1
10
作者 刘毓 何锐 《西安邮电大学学报》 2017年第4期105-108,共4页
针对协同过滤算法的推荐精度不足问题,提出一种改进的Slope One算法。以基于用户协同过滤算法为前提,使用皮尔逊相似性计算用户间相似度,利用Top-N方法对相似用户进行筛选,把最相似用户作为邻居集,再结合加权Slope One算法,预测项目评分... 针对协同过滤算法的推荐精度不足问题,提出一种改进的Slope One算法。以基于用户协同过滤算法为前提,使用皮尔逊相似性计算用户间相似度,利用Top-N方法对相似用户进行筛选,把最相似用户作为邻居集,再结合加权Slope One算法,预测项目评分,实现对用户个性化精准推荐。实验结果表明,在数据稀疏的条件下,改进算法的预测精确度优于基于用户的协同过滤算法和Slope One算法,提高了推荐质量。 展开更多
关键词 协同过滤算法 SLOPE One算法 数据稀疏
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基于聚类和Spark框架的加权SlopeOne算法 预览 被引量:5
11
作者 李淋淋 倪建成 +2 位作者 于苹苹 姚彬修 曹博 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第5期1287-1291,1310共6页
针对传统Slope One算法在相似性计算时未考虑项目属性信息和时间因素对项目相似性计算的影响,以及推荐在当前大数据背景下面临的计算复杂度高、处理速度慢的问题,提出了一种基于聚类和Spark框架的加权Slope One算法。首先,将时间权重加... 针对传统Slope One算法在相似性计算时未考虑项目属性信息和时间因素对项目相似性计算的影响,以及推荐在当前大数据背景下面临的计算复杂度高、处理速度慢的问题,提出了一种基于聚类和Spark框架的加权Slope One算法。首先,将时间权重加入到传统的项目评分相似性计算中,并引入项目属性相似性生成项目综合相似度;然后,结合Canopy-K-means聚类算法生成最近邻居集;最后,利用Spark计算框架对数据进行分区迭代计算,实现该算法的并行化。实验结果表明,基于Spark框架的改进算法与传统Slope One算法、基于用户相似性的加权Slope One算法相比,评分预测准确性更高,较Hadoop平台下的运行效率平均可提高3.5~5倍,更适合应用于大规模数据集的推荐。 展开更多
关键词 SLOPE One算法 聚类 SPARK 时间权重 项目属性
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一种基于MapReduce的微博信息推荐并行算法 被引量:3
12
作者 刘其成 冯利光 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第7期1518-1522,共5页
随着微博和移动互联网的快速发展,社交网络变得越来越庞大,信息的个性化服务越来越受到重视.SlopeOne算法是一种协同过滤推荐算法,算法通过用户项目的偏差矩阵和频度矩阵,预测目标用户感兴趣的项目,实现了信息的个性化推荐.考虑... 随着微博和移动互联网的快速发展,社交网络变得越来越庞大,信息的个性化服务越来越受到重视.SlopeOne算法是一种协同过滤推荐算法,算法通过用户项目的偏差矩阵和频度矩阵,预测目标用户感兴趣的项目,实现了信息的个性化推荐.考虑到SlopeOne算法对大数据处理不足的问题,提出一种改进的基于并行SlopeOne算法的微博信息推荐算法,并借助MapReduce平台设计实现了该算法.实验表明,该算法不仅具有良好的加速比和可扩展性,还具有较好的预测准确率,它可以更高效的处理微博数据. 展开更多
关键词 SLOPE One算法 微博信息推荐 MAPREDUCE模型 并行计算
融合项目分类的加权Slope One算法
13
作者 原福永 温志慧 +1 位作者 梁顺攀 张玉连 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第9期2090-2095,共6页
互联网的迅速发展,将人们带入了信息爆炸的时代,而个性化推荐系统是解决该问题的一种非常有效的方法.研究的Slope One算法是一种基于项目的协同过滤推荐算法,该方法简单、高效、易于实现且具有合理的准确性.然而,该算法在偏差计算时考... 互联网的迅速发展,将人们带入了信息爆炸的时代,而个性化推荐系统是解决该问题的一种非常有效的方法.研究的Slope One算法是一种基于项目的协同过滤推荐算法,该方法简单、高效、易于实现且具有合理的准确性.然而,该算法在偏差计算时考虑了所有共同评分的项目,在某些情况下,对不相关项目计算偏差可能会降低预测的准确性.为了在计算偏差时过滤掉不相关项目对预测结果的影响,将项目分类和K近邻引入Slope One算法,以期得到更好的准确性.最后,在MovieLens数据集上的实验结果表明,提出的方法在数据稀疏和共同评分项目较少的情况下仍能得到较好的准确性. 展开更多
关键词 个性化推荐 协同过滤 项目分类 项目K近邻 SLOPE One算法
个性化推荐及Slope One算法 预览
14
作者 李苗苗 《电子科技》 2016年第12期97-100,共4页
针对个性化推荐问题,Slope One算法具有关键性的作用,且是个性化推荐的重要算法。Slope One是属于协同过滤推荐的一种形式,运算简单、高效,但也存在一些问题。文中介绍了标准Slope One算法、加权Slope One算法的事例和数学表达式,研究... 针对个性化推荐问题,Slope One算法具有关键性的作用,且是个性化推荐的重要算法。Slope One是属于协同过滤推荐的一种形式,运算简单、高效,但也存在一些问题。文中介绍了标准Slope One算法、加权Slope One算法的事例和数学表达式,研究了在这两种模型基础上的优化,通过研究汇总数理运算过程。描绘了Slope One算法在现实生活中的应用并进行了推广,展望了Slope One算法发展前景。 展开更多
关键词 个性化推荐 SLOPE One算法 协同过滤
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改进的协同过滤算法 预览 被引量:1
15
作者 路春霞 王移芝 《计算机与现代化》 2016年第3期1-4,10共5页
协同过滤是众多推荐技术中最主流的推荐技术,在个性化推荐系统中起着主导作用,然而随着大数据时代的到来,信息过载问题日益严重,评分矩阵越来越稀疏,传统协同过滤算法遇到了瓶颈。为了提高稀疏矩阵下推荐系统的推荐质量,本文对传统协同... 协同过滤是众多推荐技术中最主流的推荐技术,在个性化推荐系统中起着主导作用,然而随着大数据时代的到来,信息过载问题日益严重,评分矩阵越来越稀疏,传统协同过滤算法遇到了瓶颈。为了提高稀疏矩阵下推荐系统的推荐质量,本文对传统协同过滤算法进行改进。首先对项目集进行聚类,然后利用Slope One算法对聚类后的矩阵进行填充,最后在计算相似度时引入用户对每个聚类的喜好程度作为权重。实验结果表明,改进后的算法提高了推荐系统的推荐质量,能够有效缓解评分矩阵稀疏问题。 展开更多
关键词 协同过滤 稀疏矩阵 相似度 SLOPE One算法
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融合用户相似度与项目相似度的加权Slope One算法 被引量:5
16
作者 张玉连 郇思思 梁顺攀 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第6期1174-1178,共5页
个性化推荐技术为人们处理信息过载问题提供了一种有效的解决方式.协同过滤是推荐技术常用的算法之一,本文研究的Slope One算法就是一种基于项目的协同过滤推荐算法,但是,它并未考虑到用户相似度及项目相似度的问题.因此,本文提出5种新... 个性化推荐技术为人们处理信息过载问题提供了一种有效的解决方式.协同过滤是推荐技术常用的算法之一,本文研究的Slope One算法就是一种基于项目的协同过滤推荐算法,但是,它并未考虑到用户相似度及项目相似度的问题.因此,本文提出5种新的融合用户相似度与项目相似度的加权Slope One算法,即分别使用信任因子和Jaccard方法找出具有影响力的用户,使用Pearson方法找出当前项目的相似项目.最后,在Epinions和Movielens数据集上的对比实验结果表明,融合Jaccard和Pearson的混合算法在数据集稀疏以及邻居数目较少的情况下,仍能获得较高的推荐准确度. 展开更多
关键词 个性化推荐 协同过滤 用户相似度 项目相似度 SLOPE One算法
融合关联规则Apriori和Weighted-Slope One算法的模型研究 预览
17
作者 牛俊洁 左羽 崔忠伟 《贵州师范学院学报》 2016年第12期37-42,共6页
针对于Slope One算法不精确不具有解释性的缺点提出了一种融合关联规则Apriori和WeightedSlope One的算法模型。利用关联挖掘Apriori找出互相关联的物品集大大提高了Slope One算法的推荐精度。融合后的AW-Slope One的算法在Movielens数... 针对于Slope One算法不精确不具有解释性的缺点提出了一种融合关联规则Apriori和WeightedSlope One的算法模型。利用关联挖掘Apriori找出互相关联的物品集大大提高了Slope One算法的推荐精度。融合后的AW-Slope One的算法在Movielens数据集上的对比实验结果表明,在数据集稀疏以及邻居数目较少的情况下,平均绝对误差(MAE)大大降低。 展开更多
关键词 频繁模式挖掘 关联规则 线性模型 APRIORI算法 Weighted-Slope One算法
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融合机器学习的加权Slope One算法 被引量:5
18
作者 张玉连 郇思思 梁顺攀 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第8期1712-1716,共5页
SlopeOne算法是一种基于内存的协同过滤推荐算法,在计算时,内存消耗过大,尤其当数据集稀疏时,预测结果的准确度不高.基于此,将一种基于模型的算法融合到基于内存的Slope One算法中,提出一种使用机器学习中最小二乘法改进的加权Sl... SlopeOne算法是一种基于内存的协同过滤推荐算法,在计算时,内存消耗过大,尤其当数据集稀疏时,预测结果的准确度不高.基于此,将一种基于模型的算法融合到基于内存的Slope One算法中,提出一种使用机器学习中最小二乘法改进的加权SlopeOne算法,该算法简单直观且计算高效,可以克服传统基于内存推荐算法的诸多缺点.最后,在Filmtrust和Movielens数据集上的对比实验结果表明,融合偏差因子的加权SlopeOne算法在这两个稀疏度不同的数据集下,均能获得较高的推荐准确度. 展开更多
关键词 协同过滤 机器学习 最小二乘法 加权Slope One算法
改进Slope one算法在个性化就业推荐系统中的应用 预览 被引量:1
19
作者 刘顺文 《电脑知识与技术:学术交流》 2016年第4X期84-85,87共3页
个性化就业推荐系统可以帮助求职者在海量的就业信息中,快速找出适合个人实际情况的就业信息。由于就业信息数量过于庞大,系统计算得出推荐结果的过程不仅耗时长,而且个性化服务的效果也很难令人满意。将Slopeone算法和就业信息内容相... 个性化就业推荐系统可以帮助求职者在海量的就业信息中,快速找出适合个人实际情况的就业信息。由于就业信息数量过于庞大,系统计算得出推荐结果的过程不仅耗时长,而且个性化服务的效果也很难令人满意。将Slopeone算法和就业信息内容相似性相结合,构成的改进Slope one算法引入个性化就业推荐策略中,采用MapReduce分布式编程实现改进Slopeone算法并运行在Hadoop集群上,帮助提高个性化就业信息推荐的质量,增强用户体验效果。 展开更多
关键词 Slopeone算法 内容相似性 个性化就业推荐系统
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基于项目属性相似和MapReduce并行化的Slope One算法 预览 被引量:2
20
作者 胡旭 鲁汉榕 +1 位作者 陈新 周国安 《空军预警学院学报》 2015年第1期54-58,67共6页
针对Slope One算法存在预测精度依赖于用户对待预测项目的评分数量的缺陷,提出了一种基于项目属性相似度和MapReduce并行化的Slope One算法。首先计算项目间的属性相似度,并将其与Slope One算法相融合以提高预测精度,然后在Hadoop平... 针对Slope One算法存在预测精度依赖于用户对待预测项目的评分数量的缺陷,提出了一种基于项目属性相似度和MapReduce并行化的Slope One算法。首先计算项目间的属性相似度,并将其与Slope One算法相融合以提高预测精度,然后在Hadoop平台上对改进算法基于MapReduce进行并行化实现。在MovieLens数据集上的实验结果表明,相对于Slope One算法和加权Slope One算法,本文提出的改进Slope One算法具有更高的预测精度,并更适用于大规模数据集。 展开更多
关键词 SLOPE One算法 属性相似度 MapReduce并行化
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