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融合社交网络特征的协同过滤推荐算法 被引量:41
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作者 郭宁宁 王宝亮 +1 位作者 侯永宏 常鹏 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2018年第2期208-217,共10页
为了解决传统协同过滤算法中存在的严峻的数据稀疏性问题,提出了一种融合社交网络特征的协同过滤推荐算法。该算法在传统矩阵分解模型基础上,通过融合社交网络特征与用户评分偏好程度得到信任和被信任特征矩阵,然后利用社交特征矩阵、... 为了解决传统协同过滤算法中存在的严峻的数据稀疏性问题,提出了一种融合社交网络特征的协同过滤推荐算法。该算法在传统矩阵分解模型基础上,通过融合社交网络特征与用户评分偏好程度得到信任和被信任特征矩阵,然后利用社交特征矩阵、商品特征矩阵和用户评分偏好相似性共同预测用户对商品的评分值。为了验证该算法的可靠性,使用Epinions公开数据集对算法性能进行对比分析。实验结果显示,相比现有的社交推荐算法,所提算法有更小的平均绝对误差和均方根误差,同时算法的时间复杂度与数据集的数量之间为线性关系。因此,该算法可以有效缓解数据稀疏性对推荐结果的影响,并提高推荐准确率。在现实推荐中,该算法可以考虑作为大规模数据集进行商品推荐的一个选择方式。 展开更多
关键词 推荐系统 社交网络 协同过滤 用户评分偏好 评分预测
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基于评分预测与排序预测的协同过滤推荐算法 被引量:21
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作者 李改 陈强 李磊 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期3070-3075,共6页
协同过滤推荐算法在电子商务领域运用广泛.之前的研究要么仅从评分预测的角度来研究,要么仅从排序预测的角度来研究.为了兼顾这两个方面,本文在传统的基于评分预测的PMF(Probabilistic Matrix Factorization)算法和基于排序预测的xCLiMF... 协同过滤推荐算法在电子商务领域运用广泛.之前的研究要么仅从评分预测的角度来研究,要么仅从排序预测的角度来研究.为了兼顾这两个方面,本文在传统的基于评分预测的PMF(Probabilistic Matrix Factorization)算法和基于排序预测的xCLiMF(Extended Collaborative Less-is-More Filtering)算法的基础上提出了一种基于评分预测与排序预测的协同过滤推荐算法URA(Unified Recommendation Algorithm),该方法通过在PMF和xCLiMF算法中共享用户和推荐对象的特征空间,利用PMF算法来学习高精度的用户和推荐对象的特征向量,从而进一步增强排序推荐性能.实验验证,该方法在评价指标NDCG和ERR下均优于PMF和xCLiMF算法,且复杂度与评分点个数线性相关.URA算法可运用于互联网信息推荐领域的大数据处理. 展开更多
关键词 推荐系统 协同排序 协同过滤 评分预测 排序预测
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基于项目类别的协同过滤推荐算法多样性研究 被引量:11
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作者 叶锡君 龚玥 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期42-46,52,共6页
推荐系统的多样性正日益成为评价推荐质量的重要指标。为提高传统协同过滤推荐算法的个体多样性,在基于项目的协同过滤推荐算法的基础上,加入项目的类别属性信息,定义项目类别贡献函数以改进预测评分公式,提高与目标项目类别不完全相同... 推荐系统的多样性正日益成为评价推荐质量的重要指标。为提高传统协同过滤推荐算法的个体多样性,在基于项目的协同过滤推荐算法的基础上,加入项目的类别属性信息,定义项目类别贡献函数以改进预测评分公式,提高与目标项目类别不完全相同的项目得分,实现最优项目推荐。实验结果表明,在保证一定推荐精确度的前提下,改进算法增强了推荐系统的个体多样性,具有更高的推荐质量。 展开更多
关键词 协同过滤 多样性 项目类别 贡献函数 预测评分 列表内相似度指标
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融合影响因子的加权协同过滤算法 被引量:9
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作者 高全力 高岭 +3 位作者 杨建锋 王海 任杰 张洋 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第8期38-42,共5页
现有的协同过滤算法在计算用户间或项目间相似度时,由于数据集稀疏导致相似度差值过小,难以找出真正的相似用户与相似项目。为此,提出一种融合影响因子的加权协同过滤算法。利用基于用户间与项目间共同评分用户个数的影响因子,修正用户... 现有的协同过滤算法在计算用户间或项目间相似度时,由于数据集稀疏导致相似度差值过小,难以找出真正的相似用户与相似项目。为此,提出一种融合影响因子的加权协同过滤算法。利用基于用户间与项目间共同评分用户个数的影响因子,修正用户及项目相似度,并分别定义基于项目与用户的预测评分计算算法,将项目间与用户间的共同评分项作为加权系数,得出最终的预测评分算法,根据最终预测评分,采用TopN算法进行推荐。在真实数据集上的实验结果表明,该算法在不同邻居数上的平均绝对误差小于0.78,明显提高了推荐质量。 展开更多
关键词 影响因子 协同过滤 相似度 加权算法 预测评分 推荐系统
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基于时间加权的协同过滤推荐算法的改进 被引量:8
5
作者 刘乔 刘彬 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第7期1827-1830,1872,共5页
为提高基于时间加权的协同过滤推荐算法的相似度精度,提出一种在基于时间加权的协同过滤算法基础上结合评分预测的方法。利用评分预测方法得出相应的评分数据,根据总体相似性赋予部分预测评分一个合理的用户评分时的时间刻度,在经过上... 为提高基于时间加权的协同过滤推荐算法的相似度精度,提出一种在基于时间加权的协同过滤算法基础上结合评分预测的方法。利用评分预测方法得出相应的评分数据,根据总体相似性赋予部分预测评分一个合理的用户评分时的时间刻度,在经过上述两步处理的评分矩阵上利用时间加权方法计算相似度。使用MovieLens数据集对该算法、传统协同过滤算法和基于时间加权的协同过滤算法进行对比,对比实验结果表明,相比传统协同过滤算法和基于时间加权的协同过滤算法,该算法的平均误差分别降低了近5%和3%,当邻居个数为80时,其准确率最高达到29.24%,在一定程度上降低了计算相似度时数据稀疏性对相似度精度的不利影响,有效提高了相似度精度。 展开更多
关键词 时间加权 协同过滤 相似度 评分预测 稀疏性
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一种有效缓解数据稀疏性的混合协同过滤算法 被引量:6
6
作者 郁雪 李敏强 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第6期1590-1593,共4页
目前协同过滤技术已经被成功运用到各种推荐系统中,但是随着资源种类的不断膨胀与用户日益的增加,用来评判的数据矩阵越来越稀疏,严重影响了推荐质量。为此设计了一种混合新算法,对基于项目的协同过滤算法提出两个改进方法:首先根据网... 目前协同过滤技术已经被成功运用到各种推荐系统中,但是随着资源种类的不断膨胀与用户日益的增加,用来评判的数据矩阵越来越稀疏,严重影响了推荐质量。为此设计了一种混合新算法,对基于项目的协同过滤算法提出两个改进方法:首先根据网站的层次结构信息改进了传统的相似度计算方法;其次增加了预测缺失兴趣值的算法,使用户的交叉兴趣点增多,有效缓解了稀疏性的问题。实验结果证明了新算法具有较高的推荐精度,能够找到用户潜在的兴趣页面。 展开更多
关键词 推荐系统 协同过滤 数据预测 数据稀疏性
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基于神经网络的多城市协同能见度预测研究 被引量:8
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作者 王震洲 聂亚宁 于平平 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第11期73-78,共6页
精准预测能见度对于保障人们出行质量和交通安全有重要意义,针对目前大气能见度预测算法存在的预测数据来源单一和准确率不高的问题,构建了一个基于遗传算法优化的BP神经网络模型。模型以石家庄市及其卫星城市的6个气象因子和4个主要污... 精准预测能见度对于保障人们出行质量和交通安全有重要意义,针对目前大气能见度预测算法存在的预测数据来源单一和准确率不高的问题,构建了一个基于遗传算法优化的BP神经网络模型。模型以石家庄市及其卫星城市的6个气象因子和4个主要污染因素(NO2、SO2、PM2.5、PM10)的预处理结果作为输入数据,24 h后的能见度数值作为输出结果。实验结果表明,在弥补BP神经网络模型局部最优问题的基础上,该模型的能见度预测结果在绝对偏差、相关性和预测准确率方面均优于单一采用石家庄气象数据的预测结果,能够提供更为可靠的能见度预报信息。 展开更多
关键词 能见度 遗传算法 BP神经网络 协同预测
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基于因子分解机的质量感知Web服务推荐方法 被引量:7
8
作者 唐明董 张婷婷 +2 位作者 杨亚涛 郑子彬 曹步清 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期1300-1313,共14页
随着Web服务市场的发展,Web服务数量日益庞大,服务的质量日益受到重视,因此为用户评估服务质量并推荐高质量的服务成为了极为重要的问题.传统的协同过滤方法用于Web服务推荐,可能会因为数据稀疏导致性能不高.近年较流行的矩阵分解技术... 随着Web服务市场的发展,Web服务数量日益庞大,服务的质量日益受到重视,因此为用户评估服务质量并推荐高质量的服务成为了极为重要的问题.传统的协同过滤方法用于Web服务推荐,可能会因为数据稀疏导致性能不高.近年较流行的矩阵分解技术可以用来克服推荐系统的数据稀疏问题,但是计算的时间复杂度较高,可扩展性差.为同时提高Web服务质量推荐的精度和效率,文中引入了一种通用的因子分解机模型到Web服务推荐中.因子分解机具有线性的计算时间复杂度,不仅能适应数据高度稀疏的推荐系统环境,而且很容易结合用户和推荐对象的上下文信息以进一步提升性能.文中提出的质量感知Web服务推荐方法,是在因子分解机的基础上,考虑了Web服务质量与用户(或服务)位置之间的相关性.该方法先利用位置信息计算每个用户(或服务)的相似邻居,然后将相似用户(或服务)的影响与因子分解机结合来为目标用户预测目标服务的质量,最后在预测服务质量的基础上为目标用户发现和推荐高质量的服务.在真实的Web服务调用数据集上开展实验表明,该方法在预测精度上优于其它协同过滤及因子分解推荐算法.同时由于该方法具有较低的时间复杂度,可以较好地解决大规模Web服务推荐系统的可扩展问题. 展开更多
关键词 服务推荐 分解机 协同过滤 QoS预测 位置感知 服务计算
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一种改进相似度的协同过滤算法实现 被引量:7
9
作者 许凤翔 《电子科技》 2020年第2期54-59,共6页
计算相似度时,协同过滤算法会赋予所有用户或物品一致的相似度权重,进而导致相似度计算出现偏差。针对这一问题,文中提出一种改进相似度的协同过滤算法。该算法首先在计算用户间相似度时根据用户活跃量增加活跃用户惩罚因子,然后在计算... 计算相似度时,协同过滤算法会赋予所有用户或物品一致的相似度权重,进而导致相似度计算出现偏差。针对这一问题,文中提出一种改进相似度的协同过滤算法。该算法首先在计算用户间相似度时根据用户活跃量增加活跃用户惩罚因子,然后在计算物品间相似度时根据物品流行度增加热门物品惩罚因子,再对相似度做最大值归一化,最后根据相似度矩阵进行电影评分预测。实验结果表明,改进的相似度算法在评分预测时更加准确,平均绝对误差稳定在0.72左右。 展开更多
关键词 协同过滤 皮尔逊系数 相似度算法 归一化 平均绝对误差 评分预测
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基于MapReduce与项目分类的协同过滤算法 被引量:7
10
作者 程曦 陈军 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期194-198,共5页
针对传统协同过滤算法中存在的数据稀疏性和系统可扩展性问题,提出一种新的协同过滤算法。根据用户对不同项目的评价信息得出项目评分矩阵,利用朴素贝叶斯分类器对项目进行分类,通过修正的余弦相似度计算方法在相同类中寻找项目最近邻... 针对传统协同过滤算法中存在的数据稀疏性和系统可扩展性问题,提出一种新的协同过滤算法。根据用户对不同项目的评价信息得出项目评分矩阵,利用朴素贝叶斯分类器对项目进行分类,通过修正的余弦相似度计算方法在相同类中寻找项目最近邻集合。结合Hadoop平台下的MapReduce并行计算框架进行数据分布式处理,最终形成评分预测列表进行项目推荐。实验结果表明,与基于用户分类的协同过滤算法和基于项目分类的协同过滤算法相比,该算法能有效解决因数据稀疏导致预测精度较低的问题,具有较高的推荐准确性,并且通过算法并行计算提高了系统运行效率和可扩展性。 展开更多
关键词 协同过滤 项目分类 相似度计算 并行计算 分布式处理 评分预测
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一种基于增强图卷积神经网络的协同推荐模型 被引量:6
11
作者 王磊 熊于宁 +1 位作者 李云鹏 刘媛媛 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期1987-1996,共10页
图卷积神经网络是一种针对图结构数据的深度学习模型,由于具有强大的特征提取和表示学习能力,它也成为当前推荐系统研究的热门方法.以推荐系统中的评分预测为研究对象,通过分析指出了现有的基于图卷积神经网络的推荐模型存在2个方面的不... 图卷积神经网络是一种针对图结构数据的深度学习模型,由于具有强大的特征提取和表示学习能力,它也成为当前推荐系统研究的热门方法.以推荐系统中的评分预测为研究对象,通过分析指出了现有的基于图卷积神经网络的推荐模型存在2个方面的不足:图卷积层仅仅利用了1阶协同信号和未考虑用户观点的差异.为此,提出一种端到端的、基于增强图卷积神经网络的协同推荐模型.它采用一种增强的图卷积层,不仅聚合了2阶协同信号而且融合用户观点的影响,从而更合理地利用协同信号学习实体节点的嵌入表示,并通过堆叠多个图卷积层对其进行精化;最后,采用了非线性的多层感知机实现评分预测.基于5种推荐数据集上的实验结果表明:新模型的预测误差相比于几种主流的推荐模型具有明显的降低. 展开更多
关键词 协同推荐 图卷积神经网络 协同信号 用户观点 评分预测
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矿井防突信息预测装备体系与应用效果 被引量:6
12
作者 徐雪战 《煤矿安全》 CAS 北大核心 2020年第12期100-104,共5页
针对现阶段防突预测工艺难以实现煤与瓦斯突出危险的超前预测与灾害及时发布的技术现状,通过对区域、局部2个"四位一体"综合防突措施深度分析,从预测工艺、采样方式、防突信息管理等多环节入手,综合分析构建形成了矿井防突信... 针对现阶段防突预测工艺难以实现煤与瓦斯突出危险的超前预测与灾害及时发布的技术现状,通过对区域、局部2个"四位一体"综合防突措施深度分析,从预测工艺、采样方式、防突信息管理等多环节入手,综合分析构建形成了矿井防突信息预测装备体系。同时,结合C/S、B/S双架构模式,设计开发了一套适用于高瓦斯突出矿井的矿井防突信息管控系统平台。通过阳煤集团某矿的应用结果显示:该技术体系较大程度的节省了突出预测时间,提高了防突预测结果的准确性与审批效率,解决了传统预测工艺难以实现突出灾害超前预测与及时发布的技术难题,实现了对矿井防突全过程的集中化、信息化管控,促进了防突工作的安全高效管理。 展开更多
关键词 防突预测 煤与瓦斯突出 协同发布 集约管控 预测装备
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一种融合用户上下文信息和动态预测的协同过滤推荐算法 被引量:6
13
作者 吕杰 关欣 +1 位作者 李锵 张立毅 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第8期1680-1685,共6页
协同过滤推荐技术是应用最广泛、最成功的推荐技术,但面临着数据稀疏性问题和冷启动问题的严峻挑战.同时传统协同过滤算法在相似度计算中忽略了用户个人上下文信息对相似度的影响.提出一种基于用户上下文信息和动态预测的协同过滤算法.... 协同过滤推荐技术是应用最广泛、最成功的推荐技术,但面临着数据稀疏性问题和冷启动问题的严峻挑战.同时传统协同过滤算法在相似度计算中忽略了用户个人上下文信息对相似度的影响.提出一种基于用户上下文信息和动态预测的协同过滤算法.首先引入用户上下文信息来改善相似性度量方法,更加真实的反映用户相似度;然后在推荐生成阶段,采用能够充分利用最近邻居集的动态预测方法来进行评分预测.通过在Movie Lens-1M数据集上的实验结果表明:该算法能够缓解评分数据稀疏性对协同过滤推荐算法的影响,显著降低平均绝对误差,提高推荐准确率. 展开更多
关键词 推荐系统 协同过滤 用户上下文信息 评分预测
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“车—路—网”协同优化下的电动汽车有序充电引导策略 被引量:5
14
作者 姜晓锋 魏巍 +4 位作者 王永灿 陈刚 张润涛 廖凯 肖勤 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期44-56,共13页
大规模电动汽车无序充电可能引发路网道路堵塞、配电网节点电压偏低等问题,为此分析“车—路—网”的交互特性,构建“车—路—网”协同优化架构。首先,分析电动汽车的行为特性,得到出行需求与充电需求模型;其次,基于Floyd算法提出满足... 大规模电动汽车无序充电可能引发路网道路堵塞、配电网节点电压偏低等问题,为此分析“车—路—网”的交互特性,构建“车—路—网”协同优化架构。首先,分析电动汽车的行为特性,得到出行需求与充电需求模型;其次,基于Floyd算法提出满足出行需求的最短路径、最优时间与最少能耗线路;然后,基于BP神经网络模型滚动预测节点充电负荷并制定实时电价;最后,基于3种线路与实时电价提出满足充电需求的有序充电引导策略。仿真结果表明,所提引导策略能够降低电动汽车充电成本,同时有效减轻路网道路拥堵及配电网电压偏低的问题。 展开更多
关键词 电动汽车 充电引导 协同优化 实时电价 滚动预测
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旅游城镇化与社会治理协同发展时空格局及趋势预测——以张家界市为例 被引量:6
15
作者 麻学锋 谭佳欣 《吉首大学学报(社会科学版)》 CSSCI 2022年第2期96-106,共11页
利用耦合模型、重心-标准差椭圆及障碍度等方法,分析2009—2020年张家界市旅游城镇化与社会治理协同发展关系及时空格局,构建修正后的灰色马尔科夫模型,对未来十年旅游城镇化与社会治理耦合协调度进行精准预测。结果表明:(1)2009—2020... 利用耦合模型、重心-标准差椭圆及障碍度等方法,分析2009—2020年张家界市旅游城镇化与社会治理协同发展关系及时空格局,构建修正后的灰色马尔科夫模型,对未来十年旅游城镇化与社会治理耦合协调度进行精准预测。结果表明:(1)2009—2020年张家界市旅游城镇化水平呈先上升后下降态势,而社会治理综合发展水平则呈现较小波动变化特征,增速相对弱后于旅游城镇化水平。(2)旅游城镇化与社会治理的耦合协调度呈先上升后下降态势,经历了“一般失调—勉强协调—初级协调—良好协调—初级协调”的耦合类型转变过程,旅游城镇化超前型特征明显;从空间分异看,旅游城镇化与社会治理耦合协调度在东西和南北方向上是先扩大再收缩的态势,表现向武陵源区集聚的发展特征。(3)旅游城镇化系统的障碍度小于社会治理系统,从指标障碍度平均值看,第三产业产值比重>第三产业就业人口比重>旅游收入占GDP比重>旅游人次>每万人口交通事故死亡率。(4)未来十年张家界市旅游城镇化与社会治理耦合协调度将持续上升,但在2026年会有所下降,最终在2028年会处于优质耦合协调阶段。 展开更多
关键词 旅游城镇化 社会治理 协同发展 趋势预测 张家界市
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基于协同滤波轨迹预测的机动目标RTPN拦截制导律 被引量:2
16
作者 李继广 陈欣 +3 位作者 董彦非 屈高敏 赵成功 张阿龙 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期86-96,共11页
针对当前空中威胁目标拦截的实际需求,结合拦截器本身的机动能力,基于全覆盖协同策略,提出一种协同探测的现实真比例导引律(RTPN)制导拦截方法。所提方法解决了传统RTPN方法未考虑拦截器饱和过载限制及对任意机动目标捕获区域的确定问... 针对当前空中威胁目标拦截的实际需求,结合拦截器本身的机动能力,基于全覆盖协同策略,提出一种协同探测的现实真比例导引律(RTPN)制导拦截方法。所提方法解决了传统RTPN方法未考虑拦截器饱和过载限制及对任意机动目标捕获区域的确定问题。此外,针对拦截过程中对目标运动轨迹测量误差及协同探测数据丢包所引起的数据融合精度和鲁棒性问题,提出一种分布式协同滤波算法;针对数据传输和拦截器本身动力学响应延迟等问题,提出一种航迹预测算法。仿真结果验证所提方法能够有效解决饱和过载下的捕获区域确定及动力学延迟问题,及协同探测数据融合中数据丢包所引起的鲁棒性和精度问题。 展开更多
关键词 协同拦截 机动目标 现实真比例导引律 过载限制 滤波算法 航迹预测 数据融合
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数据合规的模式变革——从权利人“知情同意”到使用者“预测算法” 被引量:6
17
作者 李勇 《西南政法大学学报》 2022年第5期113-127,共15页
在Web3.0时代,“数据主宰一切”的风险决定了数据合规不再是单纯的激励措施,而成为企业的法定义务。协同治理与数据合规义务法定化,奠定了Web3.0时代数据合规的理论基础。在Web3.0时代,世界的数据化是无法阻挡的趋势,治理的重点不是要... 在Web3.0时代,“数据主宰一切”的风险决定了数据合规不再是单纯的激励措施,而成为企业的法定义务。协同治理与数据合规义务法定化,奠定了Web3.0时代数据合规的理论基础。在Web3.0时代,世界的数据化是无法阻挡的趋势,治理的重点不是要阻止数据的采集或世界的数据化趋势,而是防止滥用数据进行“预测算法”。以权利人“知情同意”为支柱的传统数据合规治理模式在Web3.0的大数据时代是失灵的,应当以使用者“预测算法”为支柱,规制数据利用、再利用,预防滥用大数据进行“预测算法”。作为数据使用者的企业必须建立以利用数据“预测算法”为中心的合规模式,重点是建立数据保护官制度、构筑以“预测算法”为中心的风险评估、监视、应对体系,塑造数据合规文化。 展开更多
关键词 企业合规 数据合规 协同治理 知情同意 预测算法
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异质信息网络中元路径感知的评分协同过滤 被引量:6
18
作者 何云飞 张以文 +2 位作者 吕智慧 颜登程 何强 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期2385-2397,共13页
基于邻域的协同过滤(Neighborhood-Based Collaboration Filtering,NBCF)具有简单、可解释等优点一直备受关注且被广泛使用.然而,仅利用用户-项目的历史交互信息使得NBCF并不能获得很好的推荐性能.随着网络的快速发展,信息网络中包含了... 基于邻域的协同过滤(Neighborhood-Based Collaboration Filtering,NBCF)具有简单、可解释等优点一直备受关注且被广泛使用.然而,仅利用用户-项目的历史交互信息使得NBCF并不能获得很好的推荐性能.随着网络的快速发展,信息网络中包含了大量不同类型的对象和关系,越来越多丰富的语义信息可以被进一步挖掘和利用,自然构成了异质信息网络(Heterogeneous Information Network,HIN).基于HIN的推荐模型受到了研究者们的高度关注.相比于传统的推荐模型,基于HIN的推荐模型不仅能有效提高推荐性能,还能缓解冷启动和数据稀疏等问题.然而,现有基于HIN的推荐模型在保证模型有效性的同时往往需要学习较多的参数,参数的设定对模型性能有重要的影响.因此,本文提出一种无参数的HIN中元路径感知的评分协同过滤推荐模型HRCF,其主要思想是通过HIN中的元路径寻找评分的邻居,然后对邻居进行加权来估计该评分.首先,在不同的元路径上产生用户(项目)之间的交换矩阵;其次,将不同元路径上的交换矩阵进行整合计算用户(项目)之间的相似矩阵;最后将用户之间的相似矩阵、用户-项目的历史评分矩阵、项目之间的相似矩阵依次相乘并归一化从而一次性估计所有的评分.为验证HRCF模型的有效性,本文在公开的Douban Book和Yelp数据集上进行了实验.实验结果表明,HRCF模型的推荐精度优于目前存在的方法,且能很好地克服冷启动问题. 展开更多
关键词 异质信息网络 协同过滤 推荐系统 元路径 评分预测
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一种有效缓解协同过滤推荐评价数据稀疏问题的算法 被引量:5
19
作者 黄永锋 覃罗春 《东华大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期83-87,共5页
在采用协同过滤算法构建个性化推荐的系统中,经常面临用户评价数据稀疏问题,这将严重降低个性化推荐的准确度.针对此问题,提出了一种混合加权预测填充算法,从用户访问的资源特征以及该资源在整个用户群体中被访问的热度出发,对用户访过... 在采用协同过滤算法构建个性化推荐的系统中,经常面临用户评价数据稀疏问题,这将严重降低个性化推荐的准确度.针对此问题,提出了一种混合加权预测填充算法,从用户访问的资源特征以及该资源在整个用户群体中被访问的热度出发,对用户访过的但未给出评价的数据进行预测并填充,从而降低了由于用户评价数据缺失所造成的评价矩阵稀疏程度,提高推荐准确度.在MoiveLense数据集上的试验结果表明,该算法能够明显地提高推荐准确度. 展开更多
关键词 个性化推荐 协同过滤 数据稀疏 预测填充 资源特征
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基于均值预估的协同过滤推荐算法改进 被引量:5
20
作者 蒋宗礼 王威 陆晨 《计算机技术与发展》 2017年第5期1-5,共5页
在协同过滤推荐系统中,用户-项目矩阵中存在大量未评分元素,且最终预测值由"最近邻"用户所评分数的加权平均产生。传统算法将未评分元素直接计作0,导致预测得分普遍偏低。针对这种稀疏性引起的问题,提出了一种基于均值预估的... 在协同过滤推荐系统中,用户-项目矩阵中存在大量未评分元素,且最终预测值由"最近邻"用户所评分数的加权平均产生。传统算法将未评分元素直接计作0,导致预测得分普遍偏低。针对这种稀疏性引起的问题,提出了一种基于均值预估的协同过滤改进算法。该算法以"最近邻"用户所给平均值对未评分的数据进行估计,有效降低了未评分项目所带来的负面影响。同时该方法又不是单纯的平均值填充,而是在协同过滤算法的第三阶段,需要用到"最近邻"用户对预测项目的评分时,才对"最近邻"评分为0的分值进行替代,这样不会影响到计算的相似度,预测结果不至于平庸。稀疏度为93.7%的数据上的实验表明,在不影响相似度计算的前提下,改进算法可显著降低均方根误差,提高推荐质量;最佳RMSE值可达1.01。 展开更多
关键词 协同过滤 推荐算法 稀疏性 评分预测 均方根误差
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