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[期刊] 中国远程教育
[作者]
孙歆 王永固 邱飞岳
在线学习资源建设已经成为了当今数字化学习研究的热点问题。本文以学习过程中学习者学习行为和在线学习资源的特点为基础,结合协同过滤算法,设计了基于协同过滤技术的在线学习资源个性化推荐系统模型。实践证明,该模型可以更好地为学习者创造数字化学习环境,提高学习者的自主学习效率。
关键词：
协同过滤 个性化推荐 学习行为 自主学习
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
孙传明 周炎 涂燕
针对传统协同过滤算法存在的数据稀疏性和推荐范围问题，提出一种混合协同过滤推荐方法.该方法将两种传统算法结合，并综合考虑了项目标签属性等信息.首先利用基于项目的协同过滤算法生成预测评分，并替换原始用户-项目评分矩阵中的零值.其次利用基于用户的协同过滤算法计算填充后矩阵的用户相似度，以及预测评分并产生最终推荐.最后基于MovieLens数据集实验证明，本方法能够有效提高推荐精度，扩大推荐范围.
关键词：
协同过滤 个性化推荐 项目属性 相似度
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
田磊 任国恒 王伟
图书借阅是图书馆最基本的服务,根据用户的借阅爱好为其自动地推荐相关图书是解决图书借阅效率与可靠性等问题的关键。为了提高图书推荐的准确率,本文利用改进的K-mean算法对借阅用户的类别与偏好性进行了系统的分析,然后通过构造用户借阅偏好性矩阵与用户相似性度量,采用协同过滤算法实现了图书借阅的个性化推荐。实验结果表明,本文算法可根据用户的借阅爱好准确地为其推荐图书,整体上具有较高的性能。
关键词：
图书推荐 协同过滤 聚类分析 阅读偏好
[期刊] 大学图书馆学报
[作者]
黄晓斌
信息推荐服务是数字图书馆的一项重要功能。该文论述了基于协同过滤的数字图书馆推荐系统的基本原理与特点、数字图书馆进行协同推荐的必要性,介绍了基于协同过滤推荐系统的主要方法和技术,并分析了目前协同过滤方法在数字图书馆推荐系统中应用的一些实例。
关键词：
协同过滤 数字图书馆 推荐系统
[期刊] 工业工程
[作者]
刘畅 吴清烈
为了对用户的产品定制决策进行动态辅助和引导,让用户在大规模定制系统中的产品配置过程变得更简单、方便,在产品定制环节引入了协同过滤推荐算法的思想,并结合大规模定制的特点对推荐算法进行适当改进后提出了一种新的面向大规模定制的个性化推荐算法。给出一个手机定制的实例,对算法产生推荐结果的具体过程进行了模拟与分析。仿真实验产生的可行推荐方案表明,该算法对于解决大规模定制模式下的个性化推荐问题是可行有效的。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
曾子明 周红
文章模拟用户的打分过程,利用信任来改进用户评分。同时研究用户声誉在资源选择过程中的作用,与项目的声誉结合来解决同质资源泛滥的问题。实验结果显示,本文提出的基于声誉的协同过滤推荐方法能更准确地反映用户的偏好情况和资源的质量,从而提高推荐的准确率。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
高嵩 李高虎 曹红兵 唐小新 唐秋鸿
提出并实现基于协同过滤的联机公共目录查询系统个性化检索结果排序方法。该方法构建同趣读者引擎,计算读者间的相似性及最近邻居。当读者通过OPAC进行检索时,系统将其最近邻居的相关借阅书目在结果中优先显示,以实现个性化检索的目的。该方法显著提高了检索的查准率。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
张文 崔杨波 李健 陈进东
由于推荐系统中存在巨量的用户和商品,现有的协同过滤方法很难处理用户-商品推荐中的数据稀疏性和计算可扩展性问题。本文提出了一种基于聚类矩阵近似的协同过滤推荐方法CF-cluMA。一方面,CF-cluMA方法通过对用户和商品进行分别聚类,并利用聚类后的用户-商品分块评分矩阵来刻画用户对于商品兴趣的局部性特点,以降低用户-商品评分矩阵的全局稀疏性。另一方面,CF-cluMA方法通过对局部稠密分块矩阵实施奇异值分解,并利用施密特变换近似全局用户-商品评分矩阵来预测用户对未知商品评分,以降低协同过滤算法的复杂性。在EachMovie电影评分真实数据集上的实验表明,相比于已有的基于矩阵近似的协同过滤推荐方法,本文所提出的CF-cluMA方法能够有效提升推荐系统的准确性并降低推荐系统的计算复杂性。本文的研究对于电子商务推荐系统具有重要的管理启示。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
奉国和 黄家兴
基于Hadoop开源分布式计算框架和Mahout协同过滤推荐引擎技术构建图书推荐引擎系统,并利用云模型和Pearson系数对传统协同过滤推荐算法进行改进,改善传统单机推荐算法在高维稀疏矩阵上进行运算所导致的系统性能不佳及推荐结果不准确的问题。利用实验对分布式推荐平台的整体性能及改善后的协同过滤推荐算法进行测试评估,发现当虚拟机节点不断增加时,协同过滤推荐引擎的计算时间不断减少,这表明推荐引擎系统的总体性能较传统单机推荐引擎得到提升;利用MAE分别对原始协同过滤推荐效果和改进后的推荐算法进行测评,发现改进后的推荐引擎算法的推荐准确率较改进前提高13.1%。
[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] 中国远程教育
[作者]
王剑 陈涛
作为一种利用互联网技术实现快速学习的新方式，ｅ－Ｌｅａｒｎｉｎｇ成为帮助学习者实现终身学习的一种重要方式。推荐系统和协作学习作为ｅ－Ｌｅａｒｎｉｎｇ的两种重要形式，将二者结合起来进行考虑具有重要的现实意义。本文将推荐系统和协作学习相结合，针对学习者的个性化特征，考虑学习者不同的学习能力，以更好地配合学习者之间的协作学习。实验结果表明，所提出的系统可以实现个性化的课程推荐，能够满足学习者的个性化需求，增强协作学习能力；协作学习在加深学习效果方面要比个人单独学习更有优势。本研究的意义在于：一是在推荐系统和协作学习混合的环境中考虑了学习者能力这个因素，二是设计出了协作学习的评估和反馈体系。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘飞飞
针对数字图书馆推荐系统,提出一种能够同时考虑用户和项之间的相似性的协同过滤(CF)方法,即应用多目标优化计算双聚类技术对行和列同时进行聚类,完成对用户和项相似性同时分组。为评估算法的效率,应用MovieLens数据集进行实验,结果表明该方法能够为用户提供有用的推荐意见,其性能优于其他CF方法。
[期刊] 国际商务(对外经济贸易大学学报)
[作者]
金丹 张娇娇 李依玲 崔立新
互联网上信息资源的爆炸式增长,给用户带来了信息过载问题,不明确的用户需求更是对搜索引擎提出了更大的挑战。个性化推荐系统实现了用户和信息资源的紧密连接。目前,协同过滤算法是个性化推荐系统中使用最广泛的算法。然而随着用户数量和信息资源的不断骤增,数据不可靠、稀疏性以及及时性等问题严重影响着推荐系统的推荐质量。因此,基于现有协同过滤技术在时间和空间的维度上对传统算法从三方面进行了改进:在空间上构造情感得分矩阵并结合评分矩阵以缓解用户主观评分不可靠问题;在时间上引入时间权重因子模拟用户的兴趣迁移以缓解数据稀疏性和及时性问题;结合用户兴趣分布相似度和评分相似度来进一步保证推荐质量。同时,以电影推荐系统为例验证改进协同过滤算法的推荐质量,结果表明,相较于传统算法,改进的算法其推荐效果更优。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
安德智 刘光明 章恒
针对目前传统数字图书馆无法为用户提供准确个性的图书推荐服务的问题,提出构建基于协同过滤的图书智能推荐系统。首先对图书进行聚类,构建无缺失的图书评价矩阵,在此基础上根据读者对相似图书的评分预测读者的兴趣爱好,为读者提供个性化的图书推荐。该方法在评分数据极端稀疏的情况下也可以为读者作出准确的图书推荐。最后通过实验验证该推荐方法的有效性和实用性。
关键词：
数据挖掘 协同过滤 图书推荐
[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
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