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[期刊] 图书情报工作
[作者]
李树青 黄金旺 马丹丹 张志旺
[目的 /意义]提出一种基于融合显隐式信息的单类协同过滤算法的文献主题词推荐方法，以提高面向学者和文献的主题词推荐的准确率。[方法 /过程]通过构造一种基于文献丰富度和主题词流行度的矩阵分解模型，测度出文献和未出现在当前文献中的主题词相关性概率，并根据相关性概率的大小将这些主题词划分为文献的隐式相关主题词和隐式无关主题词。然后针对这两种主题词，分别提出两种不同的主题词权值预测方法，即融合偏好系数的自编码器填充模型和零值填充模型。[结果 /结论 ]在面向人工智能领域的科技文献数据集SD4AI上的实验表明，较各种其他典型协同过滤方法，本文方法可分别提高预测主题词权值和识别高权值主题词的推荐效果，MAE和FCP的提升幅度最高达16.07%和16.83%,P@N和NDCG@N的推荐效果最高达22.37%和27.06%。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
王根生 潘方正
针对协同过滤推荐算法没有考虑推荐对象间语义关系的问题，提出一种融合推荐对象语义相似度的改进型协同过滤推荐算法。首先利用知识图谱表示学习算法将推荐对象的语义信息嵌入到一个低维语义空间；然后计算推荐对象之间的语义相似度，把该语义相似度融合到协同过滤推荐算法中的相似度计算中，弥补协同过滤推荐算法没有考虑推荐对象自身语义知识的缺陷。实验结果表明，该改进型算法相比于传统协同过滤推荐算法具有更高的准确率、召回率和覆盖率。
[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] 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] 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] 数据分析与知识发现
[作者]
薛福亮 刘君玲
【目的】利用用户间信任关系改进协同过滤推荐中用户相似性计算精度,即在目标用户没有相似用户的前提下,从其信任用户中选择信任值高的作为相似用户,进而提高相似用户聚类效果,提高推荐质量,并有效缓解协同过滤推荐稀疏性和冷启动问题。【方法】筛选信任用户作为相似用户;根据选择的信任用户和目标用户形成一个项目的评分集,并对目标用户未评价过的项目进行评分估算(根据信任用户评分进行简单的评分计算);将用户间的信任关系依据方差大小进行量化,形成一个调节因子。本文的创新点就在于调节因子的计算,并将调节因子纳入用户相似性计算,形
[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] 情报学报
[作者]
高影繁 苏娜 张运良 韩红旗
本文提出一种基于非线性规划理论的突发事件主题词自动过滤方法。首先以左右邻接熵为主题短语的边界识别依据,选出更具信息量的短语作为候选主题词,然后通过将候选主题词回溯原始文档集合的方式过滤掉部分噪声词,最后采用基于非线性规划理论的函数,对抽取到的候选主题词按权重进行排序,选定更具突发事件类别表征能力的主题词。在几个类别突发事件语料上与传统的TF-IDF算法的对比实验结果说明了本文方法的有效性和实用价值。
关键词：
左右邻接熵 噪声词过滤 非线性规划理论
[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] 情报学报
[作者]
王玙 刘东苏
协同过滤利用与目标用户相似性较高的邻居对其他产品的评价来预测目标用户对特定产品的喜好程度,用户间的相似性定义至关重要。传统协同过滤算法定义相似性时不考虑用户偏好,为了解决这一问题,本文提出基于联合聚类的协同过滤算法。该算法利用联合聚类识别用户偏好,定义用户偏好相似性。当可用数据还包括用户的属性信息时,算法提取有共同偏好的用户的公共特征,进一步定义基于属性的相似性,结合属性相似性与打分相似性产生推荐。实验用MovieLens数据验证推荐算法的准确性,实验结果表明本文算法可以处理极度稀疏数据,且预测的打分更加
[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] 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] 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
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
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