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基于用户的协同过滤算法的推荐效率和个性化改进 被引量：37
1
作者 王成 朱志刚 +1 位作者 张玉侠 苏芳芳 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第3期428-432,共5页
针对传统的基于用户的协同过滤算法存在的推荐效率、精度和个性化低的问题,提出一种改进方法.该方法在计算用户评分矩阵时,考虑到用户评分矩阵稀疏性,建立项目-用户的倒查表,只计算有相同评分项的用户之间的相似度,避免了传统方法中对... 针对传统的基于用户的协同过滤算法存在的推荐效率、精度和个性化低的问题,提出一种改进方法.该方法在计算用户评分矩阵时,考虑到用户评分矩阵稀疏性,建立项目-用户的倒查表,只计算有相同评分项的用户之间的相似度,避免了传统方法中对所有用户计算两两用户相似度的庞大工作量.该方法在计算用户相似度时,考虑到项目的热门程度不同,"惩罚"了用户共同兴趣列表中的热门项目,避免了传统方法中赋予所有项目相同权值对推荐结果个性化的负面影响.本文在详细分析了改进的用户协同过滤算法的原理和优点,给出了其推荐步骤流程图.在Movielens100K和HetRec2011-movielens-2k公开数据集上,十折交叉验证的结果表明,改进后的算法节约了运行时间,提高了推荐算法的效率和个性化. 展开更多
关键词 基于用户的协同过滤 个性化推荐 相似度计算 用户评分矩阵 数据稀疏性 项目-用户倒查表 十折交叉验证
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基于多层次混合相似度的协同过滤推荐算法 被引量：20
2
作者 袁正午 陈然 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第3期633-638,共6页
针对传统协同过滤推荐算法在数据稀疏的情况下存在的性能缺陷和相似性度量方法的不足,为了提高推荐精度,改进原算法得到了一种基于多层次混合相似度的协同过滤推荐算法。该算法主要分为三个不同的层次:首先采用模糊集的概念将用户评分... 针对传统协同过滤推荐算法在数据稀疏的情况下存在的性能缺陷和相似性度量方法的不足,为了提高推荐精度,改进原算法得到了一种基于多层次混合相似度的协同过滤推荐算法。该算法主要分为三个不同的层次:首先采用模糊集的概念将用户评分模糊化,计算用户的模糊偏好,并结合用户评分的修正余弦相似度和用户评分的Jarccad相似度总体作为用户评分相似度;再对用户评分进行分类来预测用户对项目类别的兴趣程度,从而计算出用户兴趣相似度;然后利用用户的特征属性来预测用户之间的特征相似度;其次根据用户评分数量来动态地融合用户兴趣相似度及用户特征相似度;最后融合三个层次的相似度作为用户混合相似度的结果。利用Movie Lens公用数据集对改进前后的算法进行对比实验,结果表明:当在邻居集合数量较少时,改进的混合算法相对修正余弦相似度算法的平均绝对偏差(MAE)下降了5%左右;较改进的修正的Jaccard相似性系数的协同过滤(MKJCF)算法也存在略微的优势,随着邻居集合数的增加MAE也平均下降了1%左右。该算法采用多层次的推荐策略提高了用户的推荐精度,有效地缓解了数据稀疏性问题和单一度量方法的影响。 展开更多
关键词 协同过滤 数据稀疏性 模糊集 评分相似度 兴趣相似度 特征相似度
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基于本体用户兴趣模型的个性化推荐算法 被引量：16
3
作者 严隽薇 黄勋 +2 位作者 刘敏 朱延波 倪亥彬 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2010年第12期2757-2762,共6页
针对目前个性化服务中用户模型稳定性低、推荐结果不尽人意的现状,在建立基于本体的用户兴趣模型基础上,通过模型更新提高稳定性,建立用户群实现用户模型管理。提出利用矩阵聚类降维分解技术的个性化推荐算法,引入偏好方差的概念计算用... 针对目前个性化服务中用户模型稳定性低、推荐结果不尽人意的现状,在建立基于本体的用户兴趣模型基础上,通过模型更新提高稳定性,建立用户群实现用户模型管理。提出利用矩阵聚类降维分解技术的个性化推荐算法,引入偏好方差的概念计算用户最近邻,进而产生推荐,避免了传统协同过滤算法的数据稀疏性缺陷,提高了推荐质量。结合面向电影的个性化推荐系统,验证了模型及算法的有效性。 展开更多
关键词 本体 用户兴趣模型 稳定性 数据稀疏 偏好方差
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基于项目兴趣度的协同过滤新算法 被引量：16
4
作者 孙光明 王硕 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第12期3618-3621,共4页
针对评分数据稀疏和单一评分相似性计算不准确导致推荐质量不高的问题,提出一种基于项目兴趣度的协同过滤新算法。该算法先预测未评分项的值,在此基础上基于项目的分类、评分值及次数引入项目—项目类别兴趣度特征向量计算同组项目的相... 针对评分数据稀疏和单一评分相似性计算不准确导致推荐质量不高的问题,提出一种基于项目兴趣度的协同过滤新算法。该算法先预测未评分项的值,在此基础上基于项目的分类、评分值及次数引入项目—项目类别兴趣度特征向量计算同组项目的相似性,提高了项目间相似性计算的准确度和推荐质量,避免了大量无用计算,提高了算法的效率。实验结果表明,该算法对目标项目预测评分的准确性、推荐质量及效率更高。 展开更多
关键词 兴趣度特征向量 数据稀疏 项目相似性 推荐质量 协同过滤
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一种改进的基于用户聚类的协同过滤算法 被引量：14
5
作者 张莉 秦桃 滕丕强 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2014年第10期24-27,32,共5页
协同过滤技术已经被成功地应用到个性化推荐系统中,但数据稀疏性问题严重影响着协同过滤算法的推荐质量。针对这一问题,本文引入用户兴趣的活跃度提出了一种改进的基于用户聚类的协同过滤算法,通过扩展用户—项目评分矩阵和改进用户相... 协同过滤技术已经被成功地应用到个性化推荐系统中,但数据稀疏性问题严重影响着协同过滤算法的推荐质量。针对这一问题,本文引入用户兴趣的活跃度提出了一种改进的基于用户聚类的协同过滤算法,通过扩展用户—项目评分矩阵和改进用户相似性计算方法,缓解数据稀疏性对推荐算法的影响。实验结果表明,该算法能更准确地刻画用户之间的相似性,提高推荐算法的推荐准确度。 展开更多
关键词 协同过滤 数据稀疏性 用户活跃度 用户兴趣
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基于语料库的语言建模 被引量：7
6
作者 许伟 苑春法 黄昌宁 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第3期71-76,共6页
语料库语言学的发展的核心问题是语言模型的建立问题。常用的语言模型可以概括为三类：（１）ｎ元模型（及隐马尔可夫模型）；（２）基于分布理论的模型；（３）基于规则的模型。基于语料库的建模过程就是对语言模型的参数进行求解的过... 语料库语言学的发展的核心问题是语言模型的建立问题。常用的语言模型可以概括为三类：（１）ｎ元模型（及隐马尔可夫模型）；（２）基于分布理论的模型；（３）基于规则的模型。基于语料库的建模过程就是对语言模型的参数进行求解的过程，也可以认为是一个机器学习的过程。它可分为两大类别：（１）有指导学习；（２）无指导学习。本文着重论述了近年发展的热点——无指导学习的各种技术和影响参数可信度的数据稀疏问题及其解决办法。 展开更多
关键词 语言模型 语料库语言学 隐马氏模型 计算语言学
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基于KL散度的用户相似性协同过滤算法 被引量：13
7
作者 王永 邓江洲 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期110-114,共5页
大多数用户相似性算法在计算用户相似性时只考虑了用户间的共同评分项,而忽略了用户其他评分中可能隐藏的有价值信息.为了准确评估用户间的相似性,提出了一种基于KL散度的用户相似性协同过滤算法.该算法不仅利用了共同评分项,还考虑了... 大多数用户相似性算法在计算用户相似性时只考虑了用户间的共同评分项,而忽略了用户其他评分中可能隐藏的有价值信息.为了准确评估用户间的相似性,提出了一种基于KL散度的用户相似性协同过滤算法.该算法不仅利用了共同评分项,还考虑了其他非共同评分信息的影响.该算法充分利用了用户的所有评分信息,提高了用户相似性度量的可靠性和准确性.实验结果表明,该算法优于当前主流的用户相似性算法,且在没有共同评分信息的条件下,仍能有效地完成用户相似性度量,解决了对共同评分项的完全依赖问题,具有更好的适应性. 展开更多
关键词 协同过滤算法 用户相似性 KL散度 共同评分信息 数据稀疏
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基于上下文翻译的有监督词义消歧研究 被引量：11
8
作者 杨陟卓 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第4期252-255,280,共5页
针对目前有监督词义消歧方法存在的数据稀疏问题,提出一种基于上下文翻译的词义消歧方法。该方法假设由歧义词上下文的译文所组成的语境与原上下文语境所表述的意义相似。根据此假设,首先,将译文所组成的上下文生成大量的伪训练语料;然... 针对目前有监督词义消歧方法存在的数据稀疏问题,提出一种基于上下文翻译的词义消歧方法。该方法假设由歧义词上下文的译文所组成的语境与原上下文语境所表述的意义相似。根据此假设,首先,将译文所组成的上下文生成大量的伪训练语料;然后,利用真实训练语料和伪训练语料训练一个贝叶斯消歧模型;最后,利用该消歧模型决策歧义词的词义。实验结果表明,与传统的消歧方法相比,所提出的方法消歧准确率提高了4.35%,并且超过了参加SemEval-2007测评的最好的有监督消歧系统。 展开更多
关键词 词义消歧 上下文扩充 机器翻译 伪训练语料 贝叶斯模型
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高光谱大气红外探测器AIRS资料质量控制研究进展 被引量：11
9
作者 王根 张华 杨寅 《地球科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期139-150,共12页
同化卫星资料能够得到模式较好的初始场,目前资料变分同化是基于误差服从高斯分布这一理论,因此在同化高光谱大气红外探测器(AIRS)资料前,必须进行资料质量控制。从通道选择、异常值剔除、偏差订正、云检测和数据稀疏化5个方面对AIRS资... 同化卫星资料能够得到模式较好的初始场,目前资料变分同化是基于误差服从高斯分布这一理论,因此在同化高光谱大气红外探测器(AIRS)资料前,必须进行资料质量控制。从通道选择、异常值剔除、偏差订正、云检测和数据稀疏化5个方面对AIRS资料质量控制研究现状进行分析与讨论。归纳总结了基于信息熵分步迭代法、主成分累计影响系数法和主成分—逐步回归法3种通道选择方法。经分析比较认为信息熵分步迭代法使用得较为广泛,但所选通道之间存在"弱相关";主成分—逐步回归法能够获得信息量较大的通道组合,由于算法的原因,执行过程较耗时。探讨了莱茵达法则和稳健性较强的双权重法对异常离群值剔除,得到双权重法效果较好。介绍了离线和在线偏差订正方法,包括静态、自适应、回归法、变分、基于辐射传输模式、基于卡尔曼滤波偏差订正法和偏差订正的动态更新技术。对比发现静态法时效性较好;变分法能够解决数据漂移等问题;基于模式和卡尔曼法虽效果较好,但较耗时不适合业务化使用;综合而言,偏差订正动态更新技术的效果和时效性都较好。分析了晴空视场点、晴空通道、云辐射订正和不同仪器云产品的匹配4种云检测方法。从数值业务时效性角度出发,晴空视场点和晴空通道云检测法较为可行,但经过晴空视场点云检测后同化的资料量比晴空通道法少,会造成在气象敏感区如高层通道资料的丢弃,在一定程度上会影响分析场的质量。进一步分析了跳点跳线、box法和主成分分析法在AIRS资料稀疏化中的初步应用研究。从同化时效性和可操作性出发,得出box法可行;主成分分析法算法复杂度较高,但具有一定的应用前景。在综述质量控制部分基础上,进一步给出了该领域未来的相关研究方向。 展开更多
关键词 高光谱 AIRS 质量控制 异常值剔除 数据稀疏化
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基于主题扩展的领域问题分类方法 被引量：10
10
作者 张青 吕钊 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第9期202-207,213,共7页
领域问题分类在问答系统中占有重要地位,但目前面向特定领域的研究较少。针对领域问题文本篇幅较短、数据稀疏的特点,提出基于主题扩展的领域问题分类方法。该方法主要包括特征选择和特征扩展2个部分。利用卡方统计量特征选择方法,将问... 领域问题分类在问答系统中占有重要地位,但目前面向特定领域的研究较少。针对领域问题文本篇幅较短、数据稀疏的特点,提出基于主题扩展的领域问题分类方法。该方法主要包括特征选择和特征扩展2个部分。利用卡方统计量特征选择方法,将问题文本选择的特征词作为特征扩展的依据。通过潜在狄利克雷分配主题模型对外部知识库进行分析,得到对应的主题分布。为避免引入噪声主题,采用主题熵的方法得到优质主题。将优质主题下所覆盖的词扩充到问题文本中,最后利用支持向量机分类器对问题文本进行分类。实验结果表明,与传统TFIDF文本分类方法相比,该方法分类效果较好,可提高问答系统的性能。 展开更多
关键词 领域问题分类 数据稀疏 特征选择 主题模型 优质主题 特征扩展
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基于随机游走和多样性图排序的个性化服务推荐方法 被引量：10
11
作者 方晨 张恒巍 +1 位作者 王娜 王晋东 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期2773-2780,共8页
针对传统服务推荐算法由于数据稀疏性而导致推荐准确性不高,以及推荐结果缺乏多样性等缺陷,提出基于随机游走和多样性图排序的个性化服务推荐方法(PRWDR).在分析直接相似关系稀疏性的基础上提出带权重的随机游走模型,通过在用户网络上... 针对传统服务推荐算法由于数据稀疏性而导致推荐准确性不高,以及推荐结果缺乏多样性等缺陷,提出基于随机游走和多样性图排序的个性化服务推荐方法(PRWDR).在分析直接相似关系稀疏性的基础上提出带权重的随机游走模型,通过在用户网络上进行随机游走来挖掘更多的相似关系;基于所有相似用户预测服务的Qo S值,并给出服务图模型构建方法,以过滤大量性能过低的候选服务;提出最优节点集合选取策略,利用贪婪算法得到兼具推荐准确性和功能多样性的服务推荐列表.在公开发布的数据集上进行实验,并与多个经典算法进行比较,验证了本算法的有效性. 展开更多
关键词 服务推荐 数据稀疏性 多样性 随机游走模型
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基于用户兴趣评分填充的改进混合推荐方法 被引量：9
12
作者 李征 段垒 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期189-196,共8页
针对传统协同过滤推荐方法中的用户项目评分数据稀疏和推荐准确度不高的问题,提出了一种基于用户兴趣评分填充的改进混合推荐方法。首先,分析用户对项目类型的偏好,计算用户兴趣评分并进行矩阵填充;然后,考虑用户主观评分差异化及项目... 针对传统协同过滤推荐方法中的用户项目评分数据稀疏和推荐准确度不高的问题,提出了一种基于用户兴趣评分填充的改进混合推荐方法。首先,分析用户对项目类型的偏好,计算用户兴趣评分并进行矩阵填充;然后,考虑用户主观评分差异化及项目自身质量的影响,对传统皮尔逊相关系数进行改进,并基于已填充评分矩阵进行用户相似性及项目相似性计算;在此基础上分别基于用户和项目两个方面进行评分预测,并将两者的预测评分进行加权求和,进而进行混合推荐;最后,以Movielens100k为数据集进行实验,先分析了用户兴趣评分矩阵的填充效果,再将文中方法和传统协同过滤混合推荐方法以及文献中提出方法进行了对比分析。实验结果表明;提出的评分矩阵填充方法能有效缓解数据稀疏的影响,填充效果优于传统评分矩阵填充方法;提出的改进混合推荐方法(IHRIRF)比传统的混合协同过滤推荐方法HCFR及WPCC方法具有更好地推荐效果。 展开更多
关键词 协同过滤 数据稀疏 评分差异化 混合推荐 皮尔逊相关系数
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基于用户兴趣子类的协作推荐算法 被引量：5
13
作者 朱征宇 张小林 +1 位作者 熊茜 谢祈鸿 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第10期176-180,共5页
随着电子商务规模的进一步扩大,用户数目和文档资源急剧增加,导致用户数据的极端稀疏性。传统协作推荐算法都无法很好地解决数据稀疏性问题。本文提出一种基于兴趣子类的协作推荐算法,通过子类处理思想的引入,使得某两个用户即使整体不... 随着电子商务规模的进一步扩大,用户数目和文档资源急剧增加,导致用户数据的极端稀疏性。传统协作推荐算法都无法很好地解决数据稀疏性问题。本文提出一种基于兴趣子类的协作推荐算法,通过子类处理思想的引入,使得某两个用户即使整体不相似而因为“局部点”的相似产生有用的推荐,“最近邻居”的发现变得更容易更准确。实验结果表明,该算法能有效地解决用户数据的极端稀疏问题,在同等条件下,相对于传统协作推荐算法有更好的推荐质量。 展开更多
关键词 兴趣子类 兴趣分类树 协作推荐 数据稀疏性 平均绝对误差 推荐算法 用户兴趣 子类处理 协作 用户数据 稀疏性 电子商务 传统 相似
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一种基于层叠CRF的古文断句与句读标记方法 被引量：9
14
作者 张合 王晓东 +1 位作者 杨建宇 周卫东 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第9期3326-3329,共4页
针对利用自然语言理解技术进行古汉语断句及句读标注的主要挑战是数据稀疏问题,设计了一种六字位标记集,提出了一种基于层叠式CRF模型的古文断句与句读标记方法。基于六字位标集,低层模型用观察序列确定句子边界,高层模型同时使用观察... 针对利用自然语言理解技术进行古汉语断句及句读标注的主要挑战是数据稀疏问题,设计了一种六字位标记集,提出了一种基于层叠式CRF模型的古文断句与句读标记方法。基于六字位标集,低层模型用观察序列确定句子边界,高层模型同时使用观察序列和低层的句子边界信息进行句读标记。实验在5M混合古文语料上分别进行了封闭测试和开放测试,封闭测试断句与句读标注的F值分别达到96.48%和91.35%,开放测试断句与句读标注的F值分别达到71.42%和67.67%。 展开更多
关键词 古汉语 层叠条件随机场 数据稀疏 断句 句读标注
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子字粒度切分在蒙汉神经机器翻译中的应用 被引量：8
15
作者 任众 侯宏旭 +3 位作者 吉亚图 武子玉 白天罡 雷颖 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期85-92,共8页
在蒙汉神经机器翻译任务中,由于语料稀少使得数据稀疏问题严重,极大影响了模型的翻译效果。该文对子字粒度切分技术在蒙汉神经机器翻译模型中的应用进行了研究。通过BPE算法将切分粒度控制在字符和词之间的子字粒度大小,将低频词切分成... 在蒙汉神经机器翻译任务中,由于语料稀少使得数据稀疏问题严重,极大影响了模型的翻译效果。该文对子字粒度切分技术在蒙汉神经机器翻译模型中的应用进行了研究。通过BPE算法将切分粒度控制在字符和词之间的子字粒度大小,将低频词切分成相对高频的子字片段,来缓解数据稀疏问题,从而在有限的数据和硬件资源条件下,更高效地提升模型的鲁棒性。实验表明,在两种网络模型中使用子字粒度切分技术,BLEU值分别提升了4.81和2.96,且随着语料的扩大,训练周期缩短效果也更加显著,说明子字粒度切分技术有助于提高蒙汉神经机器翻译效果。 展开更多
关键词 蒙汉神经机器翻译 数据稀疏 子字粒度切分
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基于语言模型的有监督词义消歧模型优化研究 被引量：8
16
作者 杨陟卓 黄河燕 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2014年第1期19-25,共7页
词义消歧是自然语言领域中重要的研究课题之一。目前,有监督词义消歧方法已经是解决该问题的有效手段。但是,由于缺乏大规模的训练语料,有监督方法还不能取得满意的效果。该文提出一种基于语言模型的词义消歧优化模型,该模型采用语言模... 词义消歧是自然语言领域中重要的研究课题之一。目前,有监督词义消歧方法已经是解决该问题的有效手段。但是,由于缺乏大规模的训练语料,有监督方法还不能取得满意的效果。该文提出一种基于语言模型的词义消歧优化模型,该模型采用语言模型优化传统的有监督消歧模型,充分利用有监督和语言模型两种模型的消歧优势,共同推导歧义词的词义。该模型可以在训练语料不足的情况下,有效的提高词义消歧效果。在真实数据上表明,该方法的消歧性能超过了参加SemEval-2007:task#5评测任务的最好的有监督词义消歧系统。 展开更多
关键词 数据稀疏 模型优化 有监督模型 语言模型 参数估计
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融合时间特征和协同过滤的兴趣点推荐算法 被引量：7
17
作者 宋亚伟 司亚利 +1 位作者 刘文远 张洪礼 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第6期1153-1158,共6页
基于位置社交网络中的兴趣点推荐对用户和商家具有重要的现实意义.为全面分析签到数据的特征和提高兴趣点推荐的精度,本文提出融合时间特征和协同过滤的兴趣点推荐算法.首先利用基于位置社交网络中大量的签到数据,提取用户签到的相似性... 基于位置社交网络中的兴趣点推荐对用户和商家具有重要的现实意义.为全面分析签到数据的特征和提高兴趣点推荐的精度,本文提出融合时间特征和协同过滤的兴趣点推荐算法.首先利用基于位置社交网络中大量的签到数据,提取用户签到的相似性特征以及时间的差异性、连续性特征.在此基础上,利用相似性特征进行用户过滤,然后采用基于连续时间槽的余弦相似度计算用户间的相似度,最后给出时间特征和协同过滤的兴趣点推荐算法,该算法采用连续时间槽的平滑技术解决数据稀疏问题.实验表明,与已有同类算法相比,本文提出的兴趣点推荐算法能够提高推荐精度和召回率,同时减少计算的开销. 展开更多
关键词 基于位置社交网络 兴趣点推荐 协同过滤 时间特征 数据稀疏
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融合似然比相似度的协同过滤推荐算法研究 被引量：7
18
作者 王嵘冰 徐红艳 +1 位作者 冯勇 郭浩 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第7期1478-1481,共4页
在基于用户的协同过滤推荐算法中,用户相似度计算准确与否直接影响推荐系统的质量.目前,传统的相似度计算方法虽广泛使用,但仍存在较大的局限性,尤其在数据稀疏的情况下很难准确计算出用户相似度,容易出现过分放大或缩小的歧变,从而影... 在基于用户的协同过滤推荐算法中,用户相似度计算准确与否直接影响推荐系统的质量.目前,传统的相似度计算方法虽广泛使用,但仍存在较大的局限性,尤其在数据稀疏的情况下很难准确计算出用户相似度,容易出现过分放大或缩小的歧变,从而影响推荐算法的运行.因此,本文使用似然比相似度并结合欧几里得距离加以调整的方法计算用户的相似度,藉此解决推荐系统中在每个用户只有少量评分的情况下计算两个用户间相似度的问题.最后,在Movie Lens数据集上,将本文所提计算方法与其他传统计算方法应用到同一基于用户的协同过滤推荐算法中进行对比实验,结果表明,本文所提方法能够更加准确、有效地识别相似用户,从而提高了推荐的准确性. 展开更多
关键词 个性化推荐 协同过滤 相似度 似然比 数据稀疏
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面向稀疏数据场景的生成对抗网络推荐算法 被引量：3
19
作者 陈文婷 陈学勤 +2 位作者 王伟津 蔡毅津 王一蕾 《福州大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第4期467-474,共8页
提出一个改进的基于生成对抗网络的协同过滤(CFGAN)的模型,通过引入增强的置换注意力机制,强化其面向稀疏数据集的特征聚焦能力,并考虑用户可能交互物品对推荐结果的影响.此外,将协同用户社交网络从用户反馈中提取的语义好友特征嵌入CFG... 提出一个改进的基于生成对抗网络的协同过滤(CFGAN)的模型,通过引入增强的置换注意力机制,强化其面向稀疏数据集的特征聚焦能力,并考虑用户可能交互物品对推荐结果的影响.此外,将协同用户社交网络从用户反馈中提取的语义好友特征嵌入CFGAN,以实现负样本的个性化抽取,进一步提升模型面向稀疏数据场景的推荐效果. 展开更多
关键词 个性化推荐 数据稀疏 生成对抗网络 置换注意力 协同用户社交网络
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结合关联规则填充的协同过滤改进算法 被引量：6
20
作者 包志强 宋静霞 《现代电子技术》 北大核心 2019年第3期78-81,86,共5页
为了改善传统个性化推荐中协同过滤算法存在的诸如用户和项目评分矩阵稀疏、推荐准确度不高、冷启动等问题,提出一种结合关联规则填充对协同过滤推荐算法进行改进的方法。这种算法是在协同过滤算法的第一步前加入通过关联规则得到的结果... 为了改善传统个性化推荐中协同过滤算法存在的诸如用户和项目评分矩阵稀疏、推荐准确度不高、冷启动等问题,提出一种结合关联规则填充对协同过滤推荐算法进行改进的方法。这种算法是在协同过滤算法的第一步前加入通过关联规则得到的结果,预测一些没有评分值的项目,将新得到的数据填充到原用户-项目评分矩阵中,降低评分矩阵的稀疏性,从而提供更多数据的相似性计算,在此基础上再结合基于传统项目的协同过滤算法对用户进行推荐。通过MovieLens数据集进行实验对比,结果显示文中提出的算法与传统算法相比,推荐系统的准确性和有效性显著提高。 展开更多
关键词 关联规则 数据填充 协同过滤 推荐算法 评分矩阵 数据稀疏 对比实验
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