家居智能云音响协同过滤推荐算法的研究及其系统实现
这是一篇关于家居智能云音响,协同过滤,用户相似度,修正因子,MAE的论文, 主要内容为随着高新产业的快速崛起,嵌入式终端设备迅速普及并应用于智能家居领域。家居音响作为智能家居中的重要代表,已成为人们休闲娱乐、放松心情的重要工具。云计算的日渐成熟,使得许多音乐电台领域企业可以通过云服务为产品提供更多丰富的资源支持。同时,个性化推荐也成为提高产品满意度的必要功能之一。帮助用户在信息过载时代快速地定位到符合自己兴趣的信息,受到大量的研究,同时也具有珍贵的商业价值。所以,开发一套具有推荐服务的家居智能云音响满足了市场实际需求。本论文研究基于改进用户相似度的协同过滤推荐算法。同时基于用户需求分析,将家居智能云音响系统进行模块化设计,并将改进的算法应用进系统中。在算法改进研究中,传统的用户相似度计算并不能有效地同时解决用户共同评分项目数量、评分数值和项目热门度差异问题。为了缓解上述问题,提出一种度量用户相似度的新算法。首先通过融合权重余弦相似度和修正余弦相似度来缓解共同评分项目数量差异问题。其次引入两个修正因子,以缓解评分数值差异和项目热门度差异对计算结果的影响,以此降低评分预测的误差。最后,使用MovieLens数据集试验,结果显示提出的改进算法在平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)方面优于现有的基准相似度算法。另外,提出的改进算法在预测用户评分的准确性和推荐质量两个方面具有良好的鲁棒性。本文将通过一章节介绍该算法。在家居智能云音响系统开发中,按平台不同分为嵌入式平台和云平台。其一,嵌入式平台包括底层功能和安卓客户端的设计与实现。嵌入式底层功能主要是进行红外遥控、U盘、HDMI液晶显示的功能适配、根据外设蓝牙模块完成蓝牙功能、根据外设FM收音模块完成Linux驱动开发。安卓客户端是基于Android操作系统开发用户可视化交互界面并完成一系列功能,包括对底层功能的可视化操作、网络电台视频段子等媒体资源播放控制和用户评分上传等功能。其二,云平台包括信息管理子系统和推荐服务的设计与实现。信息管理子系统主要包括安卓资源接入、系统用户登录注销、用户管理、网络资源、个性化推荐和用户评分的管理功能。推荐服务以文件插件模式动态部署于服务器中,通过读取数据库用户评分记录并利用提出的改进用户相似度算法作为核心步骤,对用户个性化推荐,并采用热门列表推荐作为用户冷启动解决方式。本文将通过两章节对上述内容进行详细设计并展示实现效果。
推荐系统中协同过滤算法的研究与实现
这是一篇关于推荐系统,协同过滤,相似度,未评分项,预测评分,MAE的论文, 主要内容为随着互联网的迅猛发展,网上的信息越来越多,互联网也逐渐成为人们生活中必不可少的部分了。由于互联网上信息的繁多,用户上网查找资料或者购物都需要花费很多的时间。为了帮助用户更好的查找到自己需要的资料或者自己感兴趣的商品,推荐系统应运而生。推荐系统可以分为很多种类,其中最重要的一种也是最被广泛使用的一种便是协同过滤推荐系统。协同过滤算法是根据用户以往对一些项的评价,以及其他与该用户具有类似兴趣的用户给一些项的评价,将一些新的项目推荐给用户,或者预测对用户有价值的项目。目前,协同过滤技术是一个热点,在研究和应用领域上都取得很大的成功,不过依然还有很多问题需要解决。 协同过滤推荐系统在运用中,主要有四个问题。第一,是算法的准确性问题。由于网上产品的数量非常庞大,用户对产品评价的数量是有限的,使得关于用户和产品的数据是非常稀疏的,其推荐的准确性受到了严重的影响。第二,是可扩展性问题。随着互联网上用户数和项目数的不断增长,如何让系统适应这种变化,也是一个问题。第三,是“冷启动”问题。由于协同过滤是依据用户或者项目的历史评分来实现推荐的,如果当出现一个新的用户时,则无法对他(她)进行推荐,而且也不能给用户推荐一个新的项目。第四,是实时性问题。由于现在很多推荐都是基于在线推荐的,所以对实时性要求很高,目前很多在线推荐都是以牺牲精确性来实现及时性的,如何在不影响精确性的基础来实现实时性也是一个难点问题。 由于算法的准确性是当中最重要的一个问题,所以在该问题上的研究也非常的多。本文研究的工作也是基于这个目的进行开展的,本文主要开展了以下的研究工作： 第一,对未评分项的几种处理方法进行了比较。由于极度的数据稀疏性,用户——项目评分矩阵中含有大量的未评分项,对未评分项的不同处理方法对系统的精确度影响非常的大。在当前已有的计算相似度的算法中,有5种处理方法,本文针对这5种算法进行了实验验证,试验结果表明将未评分项的值设置为0具有最高的准确性。 第二,提出了一种优化的基于项目的协同过滤算法。传统的基于项目的协同过滤算法基于这样一个假设：如果大部分客户对一些商品的评分比较相似,则当前客户对这些商品的评分也比较相似。该算法是利用给定用户对已有项目的喜好属性来预测是否喜爱给定的未知项目。新的算法在计算两个项目相似度的时候,考虑了同时给这两个项目都评分的用户数占给这两个项目有过评分的用户数(包括给两个项目都评分和只给其中一者有过评分的用户数)的比例。实验结果表明,这种优化的基于项目的协同过滤算法比传统的基于项目的协同过滤算法具有更高的准确性。
推荐系统中协同过滤算法的研究与实现
这是一篇关于推荐系统,协同过滤,相似度,未评分项,预测评分,MAE的论文, 主要内容为随着互联网的迅猛发展,网上的信息越来越多,互联网也逐渐成为人们生活中必不可少的部分了。由于互联网上信息的繁多,用户上网查找资料或者购物都需要花费很多的时间。为了帮助用户更好的查找到自己需要的资料或者自己感兴趣的商品,推荐系统应运而生。推荐系统可以分为很多种类,其中最重要的一种也是最被广泛使用的一种便是协同过滤推荐系统。协同过滤算法是根据用户以往对一些项的评价,以及其他与该用户具有类似兴趣的用户给一些项的评价,将一些新的项目推荐给用户,或者预测对用户有价值的项目。目前,协同过滤技术是一个热点,在研究和应用领域上都取得很大的成功,不过依然还有很多问题需要解决。 协同过滤推荐系统在运用中,主要有四个问题。第一,是算法的准确性问题。由于网上产品的数量非常庞大,用户对产品评价的数量是有限的,使得关于用户和产品的数据是非常稀疏的,其推荐的准确性受到了严重的影响。第二,是可扩展性问题。随着互联网上用户数和项目数的不断增长,如何让系统适应这种变化,也是一个问题。第三,是“冷启动”问题。由于协同过滤是依据用户或者项目的历史评分来实现推荐的,如果当出现一个新的用户时,则无法对他(她)进行推荐,而且也不能给用户推荐一个新的项目。第四,是实时性问题。由于现在很多推荐都是基于在线推荐的,所以对实时性要求很高,目前很多在线推荐都是以牺牲精确性来实现及时性的,如何在不影响精确性的基础来实现实时性也是一个难点问题。 由于算法的准确性是当中最重要的一个问题,所以在该问题上的研究也非常的多。本文研究的工作也是基于这个目的进行开展的,本文主要开展了以下的研究工作： 第一,对未评分项的几种处理方法进行了比较。由于极度的数据稀疏性,用户——项目评分矩阵中含有大量的未评分项,对未评分项的不同处理方法对系统的精确度影响非常的大。在当前已有的计算相似度的算法中,有5种处理方法,本文针对这5种算法进行了实验验证,试验结果表明将未评分项的值设置为0具有最高的准确性。 第二,提出了一种优化的基于项目的协同过滤算法。传统的基于项目的协同过滤算法基于这样一个假设：如果大部分客户对一些商品的评分比较相似,则当前客户对这些商品的评分也比较相似。该算法是利用给定用户对已有项目的喜好属性来预测是否喜爱给定的未知项目。新的算法在计算两个项目相似度的时候,考虑了同时给这两个项目都评分的用户数占给这两个项目有过评分的用户数(包括给两个项目都评分和只给其中一者有过评分的用户数)的比例。实验结果表明,这种优化的基于项目的协同过滤算法比传统的基于项目的协同过滤算法具有更高的准确性。
家居智能云音响协同过滤推荐算法的研究及其系统实现
这是一篇关于家居智能云音响,协同过滤,用户相似度,修正因子,MAE的论文, 主要内容为随着高新产业的快速崛起,嵌入式终端设备迅速普及并应用于智能家居领域。家居音响作为智能家居中的重要代表,已成为人们休闲娱乐、放松心情的重要工具。云计算的日渐成熟,使得许多音乐电台领域企业可以通过云服务为产品提供更多丰富的资源支持。同时,个性化推荐也成为提高产品满意度的必要功能之一。帮助用户在信息过载时代快速地定位到符合自己兴趣的信息,受到大量的研究,同时也具有珍贵的商业价值。所以,开发一套具有推荐服务的家居智能云音响满足了市场实际需求。本论文研究基于改进用户相似度的协同过滤推荐算法。同时基于用户需求分析,将家居智能云音响系统进行模块化设计,并将改进的算法应用进系统中。在算法改进研究中,传统的用户相似度计算并不能有效地同时解决用户共同评分项目数量、评分数值和项目热门度差异问题。为了缓解上述问题,提出一种度量用户相似度的新算法。首先通过融合权重余弦相似度和修正余弦相似度来缓解共同评分项目数量差异问题。其次引入两个修正因子,以缓解评分数值差异和项目热门度差异对计算结果的影响,以此降低评分预测的误差。最后,使用MovieLens数据集试验,结果显示提出的改进算法在平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)方面优于现有的基准相似度算法。另外,提出的改进算法在预测用户评分的准确性和推荐质量两个方面具有良好的鲁棒性。本文将通过一章节介绍该算法。在家居智能云音响系统开发中,按平台不同分为嵌入式平台和云平台。其一,嵌入式平台包括底层功能和安卓客户端的设计与实现。嵌入式底层功能主要是进行红外遥控、U盘、HDMI液晶显示的功能适配、根据外设蓝牙模块完成蓝牙功能、根据外设FM收音模块完成Linux驱动开发。安卓客户端是基于Android操作系统开发用户可视化交互界面并完成一系列功能,包括对底层功能的可视化操作、网络电台视频段子等媒体资源播放控制和用户评分上传等功能。其二,云平台包括信息管理子系统和推荐服务的设计与实现。信息管理子系统主要包括安卓资源接入、系统用户登录注销、用户管理、网络资源、个性化推荐和用户评分的管理功能。推荐服务以文件插件模式动态部署于服务器中,通过读取数据库用户评分记录并利用提出的改进用户相似度算法作为核心步骤,对用户个性化推荐,并采用热门列表推荐作为用户冷启动解决方式。本文将通过两章节对上述内容进行详细设计并展示实现效果。
基于协同过滤技术的个性化推荐系统研究
这是一篇关于个性化推荐,协同过滤,MAE的论文, 主要内容为随着互联网技术和应用的飞速发展,推荐系统在网上购物、图书、音乐、电影、新闻等方面的应用愈加广泛。面对海量信息,推荐系统显得尤为重要,推荐技术受到更多的关注和研究。作为推荐系统核心技术的推荐算法,在很大程度上决定着推荐系统优劣。而协同过滤技术以其简单、高效的特点,成为目前应用最为广泛和成功的推荐技术。 本文论述了推荐系统的研究意义,国内外研究现状,基本框架和基于关联规则、基于内容等主要的推荐技术,并深入介绍了协同过滤推荐的实现过程、分类和面对的主要问题。 针对传统协同过滤算法存在的稀疏性和冷启动问题,本文提出了一种基于用户和项目的混合协同过滤算法。为了使该算法比传统算法更能代表用户的偏好并具有更高的预测准确度,本文主要做了以下工作： 1.引入修正参数α对Pearson相似性公式进行修正； 2.引入控制因子λ对用户和项目两项评分进行综合加权,以得到更精准的预测,最终提高系统推荐质量。 最后,本文使用协同过滤常用的MovieLens数据集设计对应的实验方案。首先,设计实验确定了修正参数α和控制因子λ的最佳取值；其次,对本文提出的修正相似性公式进行了推荐效果测试,针对基于用户和基于项目算法选择不同的相似性计算公式；最后,以平均绝对误差MAE作为评价指标,对本文提出的混合算法UPIC和常用的算法进行了分析对比,实验结果表明本文提出的基于用户-项目的混合协同过滤算法UPIC与传统的基于用户和项目的协同过滤算法相比较推荐更加准确。
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