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用户间多相似度协同过滤推荐算法
用户间多相似度协同过滤推荐算法
协同过滤
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User-based Collaborative Filtering 用户间多相似度协同过滤推荐算法
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基于用户相似度的协同过滤推荐算法
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协同过滤推荐算法通过研究用户的喜好,实现从海量数据资源中为用户推荐其感兴趣的内容,在电子商务中得到了广泛的应用。然而,当此类算法应用到社交网络时,传统的评价指标与相似度计算的重点发生了变化,从而出现推荐算法效率偏低,推荐准确度下降问题,导致社交网络中用户交友推荐满意度偏低。针对这一问题,引入用户相似度概念,定义社交网络中属性相似度,相似度构成与计算方法,提出一种改进的协同过滤推荐算法,并给出推荐质
基于用户相似度迁移的协同过滤推荐算法
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数据稀疏性问题是传统的协同过滤算法主要的瓶颈之一。迁移学习利用辅助领域的用户评分信息,有效地缓解了目标领域的稀疏性问题。现有的迁移学习推荐算法中,普遍存在领域间的用户需要一致、模型平衡参数较多等限制。针对这些局限性,提出了一种用户相似度迁移的模型,利用辅助领域的用户相似度帮助目标领域用户相似度的学习。此外,通过一种用户特征子空间的距离来度量模型的平衡参数,使模型更加具有智能性。实验结果表明,该模型
一种基于用户兴趣联合相似度的协同过滤算法
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在推荐系统中数据稀疏性和推荐时效性是经常面对的问题,为了更好地反映不同用户在不同阶段的邻域相关性,从而能够挖掘出评分项目中所隐含的个性化信息,在基于用户的协同过滤算法预测评分过程中将联合相似度与用户兴趣的时序信息相结合,首先融合覆盖评分信息的用户间的协同相似度、偏好相似度和轨迹相似度等3种相似度,通过参数调节不同度量的权重及相似度阈值形成联合相似度以获取用户有效的邻居数目;其次在联合相似度计算过程
论文研究-基于用户引力的协同过滤推荐算法.pdf
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针对传统的基于用户的协同过滤推荐算法存在用户兴趣偏好模型过于粗糙和邻居集不够准确等问题,提出了一种新的协同过滤推荐算法,命名为基于用户间引力的协同过滤推荐算法。该算法认为用户使用的社会标签可以反映用户...
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传统协同过滤推荐算法的相似度量方法仅考虑用户间共同评分,忽略了用户间潜在共同评分项等信息量对推荐结果的影响。针对上述问题,设计了一种正态分布函数相似度量模型,此模型考虑了用户间的共同评分、共同评分项目...
一种改进相似度的协同过滤算法
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针对一般的协同过滤推荐算法中存在的数据稀疏性问题,通过引入用户相似度权重系数,将Pearson相关系数进行加权处理后与Jaccard相似性方法相结合,提出一种新的计算方案,改进算法考虑了用户对共同评分项目所占的比率和...
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一种融合电影标签权重相似度的协同过滤推荐算法,韩春阳,孟祥武,随着互联网的快速发展,互联网出现信息过载问题,推荐系统是解决信息过载的一种重要途径,协同过滤算法是推荐系统中一个重要技术
基于相似度的推荐算法
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代码完善,只是算法,供大家参考
基于用户相似度和信任度的协同过滤算法
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基于本地用户相似度和全局用户相似度的协作过滤框架
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协作过滤是一种经典的信息检索方法,已广泛用于帮助人们处理信息过载。 在本文中,我们基于基于惊奇的向量相似度以及最大化图距离概念在图论中的应用,介绍了本地用户相似度和全局用户相似度的概念。 基于惊奇的向量相似性表示基于两个用户的等级中包含的信息量(被称为惊奇)之间的关系。 全局用户相似性定义了两个用户可以通过其本地相似的邻居连接而相似的情况。 基于本地用户相似度和全局用户相似度,我们开发了一个称为L
协同过滤推荐中基于局部空间的新用户相似度度量
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基于用户信任度和社会相似度的协作过滤算法
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个性化推荐算法是解决社交网络中信息过载问题的一种有效方法,已成为社交网络中的研究热点。协作过滤算法是被广泛应用的个性化推荐算法,但由于未考虑社交网络的一些重要社交信息及数据稀疏问题,故其在解决社交网络的推荐问题时推荐效果不佳。为此,提出一个基于用户信任度和社会相似度的协作过滤算法。首先根据用户-项目矩阵计算用户相似度,然后通过社交网络计算用户信任度和社会相似度并将三者融合,最后根据融合后的值形成最
基于用户的协同过滤推荐算法原理、过程、代码实现 基于用户项目评分的协同过滤推荐算法程序 余弦、修正余弦、person皮尔森算法、欧几里得距离公式等相似度算法 movielens电影评分数据集
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基于用户的协同过滤推荐算法是协同过滤推荐算法中最简单、最传统的推荐算法,是根据用户对项目的某一种操作行为,为目标用户找到操作行为相同或者相似的用户,这些操作行为相同或者相似的用户称之为目标用户的近邻...
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传统的协同过滤推荐算法为目标用户推荐时,考虑了所有用户的历史反馈信息对物品相似度的影响,同时相似度的度量仅依靠用户评分信息矩阵,导致了推荐效果不佳。为解决上述问题,提出了基于用户谱聚类的Top-N协同过滤...
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协同过滤推荐算法通常是基于兴趣相似的用户行为来实现个性化推荐, 其核心义用户之间的兴趣相似度. 本文在传统的协同过滤推荐算法基础上, 考虑在线评论对用似度识别的影响...
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针对传统的基于最近邻协同过滤推荐算法中计算相似度存在的缺陷, 提出了一种基于二阶段相似度学习的协同过滤推荐算法, 该算法旨在通过较少的迭代计算改善推荐算法性能。它以既约梯度法迭代寻优为主、最近邻算法为辅, ...
论文研究-一种改进的系统间隐私保持协同过滤推荐算法.pdf
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针对系统间协同过滤推荐过程中的隐私泄露问题,以RSA公钥密码系统和安全多方计算SMC理论为基础,提出一个安全计算模型SCM,将安全计算模型SCM应用到系统间协同过滤中,得到一个有效的隐私保持协同过滤推荐算法。...
相似度推荐算法
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相似字符串匹配过滤算法研究.
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实现一个电影推荐系统,采用协同过滤算法,相似度算法为余弦相似度.zip
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实现一个电影推荐系统,采用协同过滤算法,相似度算法为余弦相似度,基于用户和基于项目中选择基于项目数据集为movielens数据集
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Python自编写实现推荐算法应用实例,包括协同过滤推荐算法(基于用户和基于物品)以及基于内容的推荐算法
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Python语言、MySQL数据库、Django框架、双协同过滤推荐算法(基于用户、基于物品) ## 2、项目界面 (1)两种推荐算法界面 (5)热点推荐 ## 3、项目说明 基于Django的协同过滤算法美食推荐系统是一款利用...
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基于增量更新的协同过滤推荐算法,方芳,严克文,为解决传统协同过滤推荐算法相似度矩阵不能局部更新的问题,提出了一种基于增量更新的协同过滤推荐算法。算法首先根据用户评分数
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ltbo99
2013-09-04
可惜,就是一个论文,有点难过失望。
Olav
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