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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
翟丽丽 邢海龙 张树臣
在移动电子商务环境下，提出一种基于情境聚类优化的协同过滤算法，该方法结合了移动电子商务情境特点，采用Ｋ－ｍｅａｎｓ算法对移动电子商务用户进行情境聚类，并结合萤火虫算法对初始点进行改进，在此基础上进行协同过滤提高推荐结果的准确性。实验结果表明，该方法具有较好聚类结果和较高的推荐准确率。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
崔春生 王梦冉 王国成
为研究电子商务内容推荐算法,论文从电子商务推荐系统中的瓶颈问题——相似度计算出发,借助可拓学的方法进行分析。论文将可拓学中基元的表示方法引入推荐算法中,并采用关联函数和可拓距的思想,实现了产品的表示和相似度计算,进而得到了一种新的内容推荐算法。然后通过实例分析对算法进行验证,确认了方法的可靠性和有效性。论文的研究将可拓学思想引入到推荐算法中,这对可拓思想的应用以及推荐算法的实现都起到了有益的作用。
关键词：
可拓学 推荐系统 内容推荐算法
[期刊] 图书情报工作
[作者]
耿立校 晋高杰 李亚函 孙卫忠 马士豪
[目的 /意义]基于内容的过滤推荐中,针对向量空间模型表示文本时容易造成维度灾难的问题,提出利用余弦值r与匹配度值Sim相结合的方法对原有模型进行改进。[方法 /过程]由文献资源和用户兴趣分别筛选出权重较大特征词的词向量,进而由公式计算余弦值r,结合对应的特征词权重进一步计算出匹配度值Sim,将其作为向目标用户推荐文献的依据,并利用河北工业大学图书馆的相关数据对改进模型、向量空间模型及LDA主题模型进行实验,最后利用查准率、召回率、F1值及运行时间等评价指标对3种模型的实验结果进行分析。[结果 /结论]实验结果表明所提出的改进模型相比较于实验中的向量空间模型与LDA主题模型具有更高的应用价值与运行效率。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
丁德红 方逵 王娟 朱幸辉
针对专门的农业知识库,使用基于内容过滤的推荐方法,建立了农民用户兴趣模型和文档特征模型。在用户兴趣模型和文档特征模型中,针对特征项在不同表空间的分布情况,以及HTML文档结构对特征项权重的影响,通过改进传统特征项提取算法,提高了推荐模型的精度。结果表明,随着用户数的增加,农业信息推荐模型的查准率和查全率不断加大,说明模型的精确度不断提高。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
朱白
[目的 /意义]为了提高传统协同过滤算法的计算速度,解决目标用户随着时间推移发生兴趣偏移而导致推荐系统质量下降的问题,以期进一步提升推荐系统运行效率和推荐质量。[方法 /过程]提出预先计算用户相似度算法和引入时间评分权重计算相似度矩阵的两种算法的改进,并利用Hadoop平台实证分析改进后的算法。[结果 /结论]实验结果证明:预先计算用户相似度算法缩短了对读者推送相关信息的时间,从而有效地提升了计算速度;引入时间评分权重计算相似度矩阵大大降低了MAE值,从而提高了推荐质量,两种算法同时应用后推荐系统在计算速
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张莉 严筱娴
指出协同过滤作为解决信息超载问题的有效推荐技术,已成功应用于推荐系统。就基于二部图资源分配、结点的度和PageRank算法的度量方法对推荐性能的影响进行对比分析,并提出基于推荐能力度量方法融合的协同过滤算法。实验结果显示,基于二部图资源分配算法与结点的度或PageRank方法的融合,在推荐多样性方面表现出比较好的性能。
关键词：
协同过滤 推荐能力 多样性 准确性
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陈海涛 宋姗姗 李同强
现有的基于用户的协同过滤推荐算法使用用户—项目评分矩阵计算用户的评分相似性作为用户的相似度,存在矩阵稀疏的问题,而且不能对用户的兴趣进行动态衡量。由此提出一种改进的基于用户的协同过滤推荐算法,通过历史数据计算用户对各类项目的购买数量比例矩阵,衡量用户对各类项目的兴趣;根据用户购买项目的时间的先后衡量用户兴趣的动态变化。融合以上两点得出用户兴趣相似性作为用户相似性的权重,改进的用户相似性计算方法避免了用户—项目评分矩阵的稀疏性和不能动态衡量用户兴趣变化的问题。采用Movie Lens数据集进行实验,结果表明该算法提高了推荐结果的准确性并且具有稳定性。
关键词：
协同过滤 用户兴趣 动态兴趣
[期刊] 情报科学
[作者]
申彦 宋新平 聂鹏
【目的/意义】针对主流APPS推荐系统一般仅能推荐同类别APPS的现状,提出了一种基于协同过滤的APPS跨类别推荐算法(APPSR)。【方法/过程】该算法先对APPS进行聚类,考虑APPS簇间相似度,对未评分APPS进行评分预测,构建无缺失的用户-APPS评分矩阵。在传统协同过滤技术的基础之上,引入了时间权重函数与热门APPS惩罚机制,体现了用户兴趣的时效性,消除了热门APPS对推荐结果的影响。根据不同用户对多种APPS的评分,预测用户对其它类别APPS的喜好,为用户提供跨类别的APPS个性化推荐。【结果
关键词：
协同过滤 智能应用推荐 个性化推荐
[期刊] 运筹与管理
[作者]
于翘楚 赵明清 罗雨婷
针对传统协同过滤推荐算法预测精度不高、推荐质量低的问题，提出了一种基于最优组合预测思想的协同过滤混合推荐算法（BEST-CF），并利用基于用户的协同过滤推荐算法（User-CF）和基于项目的协同过滤推荐算法（Item-CF）的最优组合在Movielens 100K数据集上验证了BEST-CF的有效性，实验结果表明：BEST-CF算法明显提高了评分预测精度，能够提升推荐质量。最后，将BEST-CF用于保险产品的推荐，实验结果表明，BEST-CF的推荐准确度明显高于Item-CF和User-CF的，能为客户更加精准地推荐所偏好的保险产品。
关键词：
协同过滤推荐 最优组合预测 算法
[期刊] 图书情报工作
[作者]
景民昌 唐弟官 于迎辉
针对传统协同过滤推荐算法的不足,依据现实生活经验,认为在协同过滤推荐过程中考虑用户的专家信任因素十分必要。详细阐述专家信任的概念以及利用用户评分数据计算专家信任度的方法,提出一种基于专家优先信任的协同过滤推荐算法。在公开数据集GroupLens上的实验结果表明,该算法预测用户评分的精度和成功率都明显优于传统的最近邻法。
关键词：
协同过滤 信任度 最近邻 专家信任优先
[期刊] 运筹与管理
[作者]
陶维成 党耀国
针对协同过滤推荐系统具有数据的高稀疏,高维度,数据量大的特点,本文将灰色关联聚类与协同过虑推荐算法相结合,构建了灰色关联聚类的协同过滤推荐算法,将其应用到协同过滤推荐系统中,以解决数据具有高稀疏高维度的特性情况下的个性化推荐质量问题。首先,定义了推荐系统中的用户项目评分矩阵,用户灰色绝对关联度,用户灰色相似度,用户灰色关联聚类。然后,给出了灰色关联聚类的协同过滤推荐算法的计算方法和步骤,同时给出了评价推荐质量方法。最后,将本文算法与基于余弦,相关分析及修正的余弦等协同过滤推荐算法在大小不同的数据集下进行了
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
马鑫 王芳 段刚龙
[目的/意义]随着电商平台商家入驻要求降低以及商品上线审核流程简化，内容安全风险问题成为协同过滤推荐算法伦理审查的核心问题之一。[方法/过程]本文将内容安全风险问题纳入用户协同过滤推荐算法的优化过程，提出一种改进的推荐算法。首先，采用混合研究方法对内容安全风险商品的定义、外在表现形式、特点、分类和风险程度进行了界定；然后，利用图像增强和关键词提取技术构建识别内容安全风险商品的多模态特征库，用于训练不同模态深度学习识别模型；再次，利用深度学习、多模态融合和均值聚类等技术对经典CFR算法进行改进，提出面向电商内容安全风险管控的CSCFR算法；最后，基于3个新数据集设计并实施对照实验，证明该算法在内容安全风险、精度、召回率和稳定性上的优越性。[结果/结论]与最新推荐算法相比，本文所提算法不仅显著提升了内容安全性，而且在精度等性能指标上也略有提升。
[期刊] 企业经济
[作者]
邓晓辉 漆强
随着互联网的普及和电子商务的发展,商品推荐系统逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容,越来越多地受到研究者的关注。本文探讨了电子商务系统的构成、研究内容、研究现状,分析了目前有的推荐系统存在的缺陷和问题,提出了未来电子商务推荐系统研究的发展方向。
关键词：
电子商务 推荐系统 协作过滤 个性化推荐
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张新香 刘腾红
针对基于项目的协同过滤推荐算法在数据极度稀疏的情况下相似性度量不准、推荐质量低下的不足,借鉴基于云模型中的云相似性度量方法来实现基于知识层面的项目相似性度量,改进传统的基于项目的协同过滤推荐算法,并利用公开的实验数据进行验证比较,结果表明,即使在数据极度稀疏的情况下,改进后的算法仍然能取得较好的推荐效果。
关键词：
协同过滤推荐算法 云模型 相似度
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文献计量分析
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