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论文研究-基于差分隐私的Slope One协同过滤推荐算法 .pdf 评分:

基于差分隐私的Slope One协同过滤推荐算法,王辉,何杰,Slope One算法是一种简洁高效且推荐精度高的协同过滤推荐算法,然而其很难提供一个严格的隐私保证。潜在攻击者可以通过观察用户的推
2019-08-15 上传大小:281KB
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论文研究-基于用户聚类与Slope One填充的协同推荐算法.pdf

针对传统的用户个性化推荐中使用的协同过滤算法存在稀疏性和可扩展性不足的问题,提出了一种基于用户特征聚类和Slope One填充的协同过滤算法。该算法首先以用户属性特征作为聚类依据,利用基于最小生成树K-means聚类算法对用户进行聚类分析,生成K个相似用户集合;其次在聚类分析的基础上,利用Slope One算法预测填充生成的相似用户集下的用户评分矩阵;最后采用混合协同过滤算法对填充后的用户评分矩阵进行最近邻搜索,从而得到预测评分,产生推荐结果。对比实验结果表明,提出的算法显著提高了推荐的精度,有效缓解了稀疏性问题,具有良好的可扩展性。

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论文研究-基于slope-one算法改进评分矩阵填充的协同过滤算法研究.pdf

为解决协同过滤算法中的数据稀疏性问题,提出了一种改进的协同过滤算法。该算法使用slope-one算法计算出来的评分预测值来填充评分矩阵中的未评分项目,然后在填充后的用户—项目评分矩阵上通过基于用户的协同过滤方法给出推荐。利用slope-one算法计算出来的评分预测值作为回填值,既能降低评分矩阵的稀疏性,也保证了回填值的多样性,从而减少均值、中值等单一填充值造成的推荐误差。在MovieLens-1M数据集上对该改进算法和协同过滤算法及均值中心化处理的算法作五折交叉实验,结果表明,基于评分预测值填充数据后的协同过滤算法有效地缓解了数据稀疏性问题,并且有更好的推荐效果。

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论文研究-基于奇异值分解的Slope One算法 .pdf

基于奇异值分解的Slope One算法,林德军,孟祥武,Slope One算法是一种基于项目的协同过滤推荐算法,利用线性回归模型来预测评分。Slope One算法在数据稀疏的情况下推荐效果不好,而矩阵

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论文研究-一种基于Ghosh斜率图法的改进的临界多边形生成算法.pdf

在Ghosh的斜率图法(slope diagram)基础之上,对凹—凹这种情况进行了重点研究分析,提出了一种更加高效的求取NFP的改进算法。新的改进算法改进了边的遍历方式,简化了NFPList的构成,提高了求取外层NFP轮廓的效率。仿真实例验证了所提方法的正确性和有效性。

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论文研究-基于用户多属性与兴趣的协同过滤算法.pdf

传统的协同过滤算法广泛应用于推荐系统领域,但该算法仍存在用户冷启动和数据稀疏性问题,造成算法的推荐质量较差。对此,提出一种基于用户多属性与兴趣的协同过滤算法AICF(attributes and interests collaborative filtering)。首先通过对多种用户属性分配权重计算出用户多属性相似度。其次利用改进的Slope One算法填充用户—项目评分矩阵,然后计算基于隐性标签的用户兴趣相似度。最后基于两种相似度的组合进行推荐。实验结果表明,AICF算法不仅明显提高了推荐结果的准确性,同时也改善了用户冷启动和数据稀疏性问题。

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论文研究-一种改进的Slope One推荐算法 .pdf

一种改进的Slope One推荐算法,柴华,刘建毅,Slope One算法是一种简单高效的典型协同过滤推荐算法,数据稀疏性是影响其推荐准确率的主要问题。为了克服该问题,本文提出了一种改

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论文研究-基于加权SlopeOne协同过滤个性化推荐算法.pdf

针对传统协同过滤算法存在冷启动、数据稀疏、运行效率低下等问题,分析了较传统协同过滤算法更加高效准确的Slope One算法的优点、原理及流程。针对Slope One算法未考虑用户兴趣变化和用户相似性这两方面的问题,提出了基于用户兴趣遗忘函数和用户最近邻居筛选策略的改进方案,以期提高推荐的质量,同时采用MovieLens数据集进行了实验验证。实验对比结果佐证了该算法确实提高了推荐准确度并且减少了响应时间。

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基于物品的协同过滤算法源码及数据集Python

Python源码,基于物品的协同过滤算法源码及数据集,可运行

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Slope One Predictors for Online Rating-Based Collaborative Filtering

Daniel Lemire 写的介绍Slope one 算法的lecture。 想深入学习slope one的可以看看

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SlopeOne推荐算法

该代码是一个完整的slope one 案例,里面有main函数和初始化值,可以直接运行观测结果,代码结构清晰,方便用户修改或研究使用

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GEO-SLOPE操作工程实例

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GEO-SLOPE 用户手册。slope Engineering book。英文原版,内容详细编排合理。语言很诙谐,不错、

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像元坡度新算法的初步研究_卜兆宏

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大数据时代的算法 机器学习、人工智能及其典型实例-刘凡平

本书介绍在互联网行业中经常涉及的算法,包括排序算法、查找算法、资源分配算法、路径分析算法、相似度分析算法,以及与机器学习相关的算法,包括数据分类算法、聚类算法、预测与估算算法、决策算法、关联规则分析算法及推荐算法。本书涉及的相关算法均为解决实际问题中的主流算法,对于工作和学习都有实际参考意义。本书是一本算法领域内的技术参考书籍,涵盖数十种算法,通过由浅入深的介绍基础算法和机器学习算法相关理论和应用,阐述了各个算法的应用场景及算法复杂度,使读者对算法的理解不只是停留在表面,还从应用的角度提供了大量实例,使读者能够快速、高效进阶各类算法,并能够熟练应用到将来的工作实践中。 第1章 算法基础 1 1

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《Python编程:从入门到实践》2016.7 《Python项目开发实战(第2版)》2017.1 《Python核心编程(第3版)》2016.6 《Python编程快速上手:让繁琐工作自动化》2016.7 《Python游戏编程快速上手》2016.8 《Python网络数据采集》2016.3 《Python机器学习:预测分析核心算法》2017.1 《精通Python设计模式》2016.7 《用Python写网络爬虫》2016.9

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