结合属性特征的混合推荐系统研究与实现
这是一篇关于协同过滤,混合推荐,属性特征,电影推荐系统的论文, 主要内容为在当今电子商务平台迅速发展的背景下,协同过滤算法作为电子商务中应用最普遍的个性化推荐之一,它已经在人们选择商品时为用户减少了许多宝贵的时间。但是它仍然有很多问题需要解决和改善,例如数据的稀疏性问题、新项目或新用户的冷启动问题、推荐覆盖率不足等问题。.这些问题还需要研究人员继续努力改进,本文作者提出了自己的改进方案,具体的主要工作有:(1)提出了一种使用项目属性计算项目间相似度,结合用户的评分特性综合计算预测评分,并考虑到评分数据更加极端稀疏的情况下使用的混合预处理填充方案。随着推荐系统规模的增长,系统数据会出现稀疏性问题,针对这类问题本文提出了相应的改进方案。传统的协同过滤算法在计算用户或项目间相似度时只考虑到用户的评分数据,单纯依赖某一种数据参数计算相似度的方式有很多弊端。比如,在评分数据极度缺乏时,在计算相似度过程中可能会因为用户间共同评分的项目过少导致最终相似度为0;或者在新项目刚刚加入系统时,因为新项目没有任何用户评分导致无法计算与其他项目间的相似度。(2)提出了 一种既考虑用户的属性特征,又结合用户对项目的评分数据的协同过滤算法。传统协同过滤算法在计算相似度并选择最近邻时只依赖用户评分数据就能获取最近邻的方式非常不妥,这种做法不仅会导致推荐系统的推荐精度下降,而且会造成推荐系统的冷启动问题。本文提出的改进算法在选取最近邻时,不仅需要考虑用户评分数据这类既得数据,还需要考虑用户属性特征这类更加客观、稳定的数据。利用用户属性特征计算出的相似度和用户评分数据计算出的相似度,这两者通过一定加权计算方式得到一个最终的相似度,在此相似度的基础上进行最近邻选取,然后再利用最近邻居的评分数据计算项目的预测评分,通过预测分值的高低排序给用户进行推荐。(3)本文还对实验数据集进行了数据完善,使得其能够达到系统设计的需求,并在该数据集的基础上使用改进后的协同过滤算法实现了电影推荐系统的设计。
融合用户与项目特征的推荐算法研究与应用
这是一篇关于协同过滤,属性特征,组合推荐,旅游推荐系统的论文, 主要内容为推荐系统是一种解决信息过载问题的强有力工具,能够帮助人们从海量信息中找到目标信息,给人们生活带来了极大的便利。其中协同过滤算法在推荐系统中的应用最为广泛,它充分利用了用户的评分数据进行高效的推荐,但随着用户和物品数量的不断增加,推荐系统的规模也不断扩大,仅仅依靠评分数据的传统协同过滤算法面临着诸多考验,比如数据稀疏性、冷启动等一系列问题。本文针对上述问题对传统协同过滤算法进行改进,并将改进后的算法应用于旅游推荐中。论文的主要工作有以下几个方面:(1)提出了一种融合项目属性特征的混合填充稀疏矩阵的算法。该算法引入项目属性特征这一因素,通过属性特征计算项目间的相似度,并进行评分预测填充稀疏矩阵。同时,结合评分特性,综合考虑各种填充情况,利用评分均值进行混合填充,使稀疏矩阵达到饱和。相比于一般的缺省值填充法和众数填充法,混合填充方法能够有效改善数据稀疏性问题和冷启动问题。(2)提出了一种融合用户特征和项目特征的协同过滤算法。为了避免完全依赖于评分数据进行推荐,该算法分别引入了用户属性特征和项目属性特征,从用户角度和项目角度进行算法设计。引入用户特征是为了改进基于用户的协同过滤算法,通过用户特征相似度和用户评分相似度的加权组合形成新的用户间的相似度计算公式;引入项目特征是为了改进基于项目的协同过滤,通过项目特征相似度和项目评分相似度的加权组合形成新的项目间的相似度计算公式。最后将改进的两种相似度融入到评分预测公式中形成组合推荐,改进后的评分预测公式即融合了用户特征又融合了项目特征。整体的改进算法提高了推荐的精度,也缓解了冷启动问题。(3)由改进后的协同过滤算法设计并实现了一个旅游推荐系统,验证了改进算法具有良好的应用价值,能够为用户提供个性化的旅游推荐。
融合用户属性、兴趣度和信任度的模糊C均值聚类推荐技术的研究与实践
这是一篇关于协同过滤,属性特征,兴趣特征,信任度,模糊C均值聚类的论文, 主要内容为互联网技术的快速发展使我们的生活获益良多,伴随着当前互联网信息的井喷式增长,如何从海量的数据库中快速筛选出我们需要的数据,是一项拥有现实研究意义的课题。此时,协同过滤推荐系统便应运而生。由于其自动化程度高、提供的服务能满足个性化推荐需求等优点,一经面世便得到了广泛的应用。但是随之也发现了算法的诸多不足之处。例如,随着用户和项目数量的急剧增长,算法的计算量呈指数上升,计算效率随之下降,解决这类计算量过大问题的传统方法便是引入聚类算法,但传统的聚类算法中又存在着硬聚类、冷启动、数据稀疏性、推荐结果准确度低等问题。针对上述问题,本文的研究内容主要有如下几个方面:(1)提出改进的聚类算法,解决传统算法存在的硬聚类问题。通过引入IKA算法对聚类中心点进行初始化,使得到的初始聚类中心分布均匀,再使用模糊C均值聚类算法获得隶属矩阵。最后在目标用户所属类中寻找近邻用户。这样在缩小最近邻计算范围的基础上解决了传统聚类算法存在的硬聚类问题和局部最优问题。(2)对协同过滤算法进行改进。改进具体分为以下三个方面:引入用户属性相似度。将用户的职业、年龄、性别等属性因素融合得到属性相似度,属性相似度的引入可以缓解新用户因为无历史记录所以无法进行推荐的冷启动问题。引入用户的兴趣度。兴趣度用来标识用户偏好的项目种类,兴趣度的引入可以一定程度上提高推荐结果的准确性。引入用户信任度。信任度用来标识用户为别人推荐的结果被采纳的概率大小,分为直接信任度和间接信任度。信任度的引入使得推荐的结果有更高的新颖性,其中间接信任度的引入还丰富了相似度矩阵,缓解了矩阵稀疏性问题。实验结果表明本算法能够解决传统聚类中出现的硬聚类、局部最优问题。优化了聚类效果,还在协同过滤算法的改进后成功的缓解了冷启动、矩阵稀疏性、推荐结果准确性不足等问题,算法推荐质量有了显著的提高。(3)使用本文提出的推荐算法设计编码实现了个性化电影推荐系统。将该算法用于电影推荐系统中,完成了系统的需求分析、架构设计、数据库设计及其具体实现。
结合属性特征的混合推荐系统研究与实现
这是一篇关于协同过滤,混合推荐,属性特征,电影推荐系统的论文, 主要内容为在当今电子商务平台迅速发展的背景下,协同过滤算法作为电子商务中应用最普遍的个性化推荐之一,它已经在人们选择商品时为用户减少了许多宝贵的时间。但是它仍然有很多问题需要解决和改善,例如数据的稀疏性问题、新项目或新用户的冷启动问题、推荐覆盖率不足等问题。.这些问题还需要研究人员继续努力改进,本文作者提出了自己的改进方案,具体的主要工作有:(1)提出了一种使用项目属性计算项目间相似度,结合用户的评分特性综合计算预测评分,并考虑到评分数据更加极端稀疏的情况下使用的混合预处理填充方案。随着推荐系统规模的增长,系统数据会出现稀疏性问题,针对这类问题本文提出了相应的改进方案。传统的协同过滤算法在计算用户或项目间相似度时只考虑到用户的评分数据,单纯依赖某一种数据参数计算相似度的方式有很多弊端。比如,在评分数据极度缺乏时,在计算相似度过程中可能会因为用户间共同评分的项目过少导致最终相似度为0;或者在新项目刚刚加入系统时,因为新项目没有任何用户评分导致无法计算与其他项目间的相似度。(2)提出了 一种既考虑用户的属性特征,又结合用户对项目的评分数据的协同过滤算法。传统协同过滤算法在计算相似度并选择最近邻时只依赖用户评分数据就能获取最近邻的方式非常不妥,这种做法不仅会导致推荐系统的推荐精度下降,而且会造成推荐系统的冷启动问题。本文提出的改进算法在选取最近邻时,不仅需要考虑用户评分数据这类既得数据,还需要考虑用户属性特征这类更加客观、稳定的数据。利用用户属性特征计算出的相似度和用户评分数据计算出的相似度,这两者通过一定加权计算方式得到一个最终的相似度,在此相似度的基础上进行最近邻选取,然后再利用最近邻居的评分数据计算项目的预测评分,通过预测分值的高低排序给用户进行推荐。(3)本文还对实验数据集进行了数据完善,使得其能够达到系统设计的需求,并在该数据集的基础上使用改进后的协同过滤算法实现了电影推荐系统的设计。
结合属性特征的混合推荐系统研究与实现
这是一篇关于协同过滤,混合推荐,属性特征,电影推荐系统的论文, 主要内容为在当今电子商务平台迅速发展的背景下,协同过滤算法作为电子商务中应用最普遍的个性化推荐之一,它已经在人们选择商品时为用户减少了许多宝贵的时间。但是它仍然有很多问题需要解决和改善,例如数据的稀疏性问题、新项目或新用户的冷启动问题、推荐覆盖率不足等问题。.这些问题还需要研究人员继续努力改进,本文作者提出了自己的改进方案,具体的主要工作有:(1)提出了一种使用项目属性计算项目间相似度,结合用户的评分特性综合计算预测评分,并考虑到评分数据更加极端稀疏的情况下使用的混合预处理填充方案。随着推荐系统规模的增长,系统数据会出现稀疏性问题,针对这类问题本文提出了相应的改进方案。传统的协同过滤算法在计算用户或项目间相似度时只考虑到用户的评分数据,单纯依赖某一种数据参数计算相似度的方式有很多弊端。比如,在评分数据极度缺乏时,在计算相似度过程中可能会因为用户间共同评分的项目过少导致最终相似度为0;或者在新项目刚刚加入系统时,因为新项目没有任何用户评分导致无法计算与其他项目间的相似度。(2)提出了 一种既考虑用户的属性特征,又结合用户对项目的评分数据的协同过滤算法。传统协同过滤算法在计算相似度并选择最近邻时只依赖用户评分数据就能获取最近邻的方式非常不妥,这种做法不仅会导致推荐系统的推荐精度下降,而且会造成推荐系统的冷启动问题。本文提出的改进算法在选取最近邻时,不仅需要考虑用户评分数据这类既得数据,还需要考虑用户属性特征这类更加客观、稳定的数据。利用用户属性特征计算出的相似度和用户评分数据计算出的相似度,这两者通过一定加权计算方式得到一个最终的相似度,在此相似度的基础上进行最近邻选取,然后再利用最近邻居的评分数据计算项目的预测评分,通过预测分值的高低排序给用户进行推荐。(3)本文还对实验数据集进行了数据完善,使得其能够达到系统设计的需求,并在该数据集的基础上使用改进后的协同过滤算法实现了电影推荐系统的设计。
结合属性特征的混合推荐系统研究与实现
这是一篇关于协同过滤,混合推荐,属性特征,电影推荐系统的论文, 主要内容为在当今电子商务平台迅速发展的背景下,协同过滤算法作为电子商务中应用最普遍的个性化推荐之一,它已经在人们选择商品时为用户减少了许多宝贵的时间。但是它仍然有很多问题需要解决和改善,例如数据的稀疏性问题、新项目或新用户的冷启动问题、推荐覆盖率不足等问题。.这些问题还需要研究人员继续努力改进,本文作者提出了自己的改进方案,具体的主要工作有:(1)提出了一种使用项目属性计算项目间相似度,结合用户的评分特性综合计算预测评分,并考虑到评分数据更加极端稀疏的情况下使用的混合预处理填充方案。随着推荐系统规模的增长,系统数据会出现稀疏性问题,针对这类问题本文提出了相应的改进方案。传统的协同过滤算法在计算用户或项目间相似度时只考虑到用户的评分数据,单纯依赖某一种数据参数计算相似度的方式有很多弊端。比如,在评分数据极度缺乏时,在计算相似度过程中可能会因为用户间共同评分的项目过少导致最终相似度为0;或者在新项目刚刚加入系统时,因为新项目没有任何用户评分导致无法计算与其他项目间的相似度。(2)提出了 一种既考虑用户的属性特征,又结合用户对项目的评分数据的协同过滤算法。传统协同过滤算法在计算相似度并选择最近邻时只依赖用户评分数据就能获取最近邻的方式非常不妥,这种做法不仅会导致推荐系统的推荐精度下降,而且会造成推荐系统的冷启动问题。本文提出的改进算法在选取最近邻时,不仅需要考虑用户评分数据这类既得数据,还需要考虑用户属性特征这类更加客观、稳定的数据。利用用户属性特征计算出的相似度和用户评分数据计算出的相似度,这两者通过一定加权计算方式得到一个最终的相似度,在此相似度的基础上进行最近邻选取,然后再利用最近邻居的评分数据计算项目的预测评分,通过预测分值的高低排序给用户进行推荐。(3)本文还对实验数据集进行了数据完善,使得其能够达到系统设计的需求,并在该数据集的基础上使用改进后的协同过滤算法实现了电影推荐系统的设计。
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