国家重点基础研究发展计划(2012CB724106)
- 作品数：6 被引量：39H指数：4
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- 发文基金：国家重点基础研究发展计划山东省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于用户兴趣模型的协同过滤推荐算法被引量：8
- 2014年
- 协同过滤推荐算法是目前应用最广泛个性化推荐技术,其中用户相似度的计算方法是影响推荐算法质量的关键因素。针对传统协同过滤算法中稀疏评分数据造成的用户相似度计算不准确问题,提出一种基于用户兴趣模型的协同过滤推荐算法。该算法使用分布估计算法建立用户兴趣模型,并使用用户兴趣模型计算用户间相似度。实验表明,该算法的准确性受数据稀疏性影响较小,同时在收敛速度和推荐准确性方面有明显提高。
- 梁天一梁永全樊健聪赵建立
- 关键词：分布估计算法协同过滤用户兴趣模型
- 基于用户偏好融合的组推荐算法综述被引量：1
- 2014年
- 传统的推荐系统是面向单个用户的推荐。作为个性化推荐的一个新的延伸，目前有越来越多的推荐系统正试图面向一组成员进行推荐。将推荐对象从单个用户扩展到一组用户的转变带来了许多新的课题，该文将主要介绍目前已有的几种组推荐算法，并总结一般组推荐系统的偏好融合过程。
- 王理张淑莲
- 一种基于数据迁移的冷启动解决算法
- 2014年
- 在协同过滤技术的实际应用中,提出一种数据迁移和聚类相结合的方法来解决新系统冷启动问题。采用斯皮尔曼秩相关公式度量用户之间的相似度,使用期望最大化聚类算法对原数据集用户进行聚类。对于不同的簇,选取平均打分最高的N个项目作为推荐内容,针对目标数据集的用户,计算用户所属的簇以及对簇的隶属度,按照隶属度比例给用户推荐其所属簇的推荐列表。与TAM算法和CF算法的实验对比结果表明,该算法在解决新系统冷启动问题方面有较好的效果。
- 马远坤梁永全刘彤赵建立李玉军
- 关键词：推荐系统冷启动协同过滤数据迁移期望最大化
- 基于多维度权重动态更新的用户兴趣模型被引量：4
- 2014年
- 面向个性化电影推荐领域,提出一种基于多维度权重动态更新的用户兴趣模型。将电影分成演员、导演、类别、地区和时间5个维度,分别计算电影在这些维度上的相似度。采用归一化方法将电影之间的相似度转化为用户兴趣模型中的多维度权重,并应用TF-IDF算法计算各维度中特征词的权重,从而实现电影各维度权重及其特征词权重的动态更新。利用基于内容的推荐算法,在MovieLens数据集进行实验,结果表明,该模型具有较高的推荐准确率和召回率,并且能够发现用户对电影维度的偏好,解决用户兴趣漂移问题。
- 任保宁梁永全赵建立廉文娟李玉军
- 关键词：用户兴趣模型个性化推荐多维度兴趣漂移
- 基于标签和关联规则挖掘的图书组合推荐系统模型研究被引量：22
- 2014年
- 针对数字图书馆资源增加致使用户难以获取感兴趣图书资源的问题,提出了一种基于标签和关联规则挖掘的图书组合推荐系统模型。该模型整合了基于内容推荐和协同过滤推荐的优点,利用标签系统对图书内容进行语义分析,使用关联规则挖掘技术发现相似用户,并设计了组合推荐模型各功能模块结构及其算法。实验结果表明,组合推荐模型与算法优于其他图书推荐算法,获得了较高的推荐准确性。
- 李默梁永全
- 关键词：协同过滤标签关联规则挖掘
- 面向网络视频的组合推荐系统模型研究被引量：4
- 2013年
- 针对网络电视视频个性化推荐问题,提出了一种面向网络视频的基于内容和协同过滤组合推荐系统。系统整合了基于内容推荐和协同过滤推荐的优点,并在一定程度上避免了基于内容推荐或协同过滤推荐各自的缺点。设计了组合推荐系统各功能模块结构及其算法,实现了网络视频的用户个性化推荐。实验结果表明,组合推荐系统模型与算法优于单一推荐算法,获得了较高的推荐准确性。
- 李默梁永全赵建立李玉军
- 关键词：网络视频协同过滤个性化推荐
