检索结果-南通市图书馆

融合信任因子和时间因子的协同过滤推荐算法理论和实践研究

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信息记录材料 2024年第10期25卷 207-209页

作者：凌婷广东交通职业技术学院基础教学部广东广州510800

随着大数据时代的到来,推荐系统作为解决信息过载问题的有效手段,其重要性日益凸显。协同过滤推荐算法作为推荐系统的核心算法之一,面对个性化的用户需求和复杂的大数据环境,仍面临着诸多挑战。因此,本研究致力于通过融合信任因子,引入... 详细信息

随着大数据时代的到来,推荐系统作为解决信息过载问题的有效手段,其重要性日益凸显。协同过滤推荐算法作为推荐系统的核心算法之一,面对个性化的用户需求和复杂的大数据环境,仍面临着诸多挑战。因此,本研究致力于通过融合信任因子,引入时间因子,对协同过滤推荐算法进行理论上的深化和实践上的研究,旨在提高推荐的准确性,为后续的实践研究提供理论基础。

关键词：协同过滤推荐信任因子时间因子相似度数据稀疏性

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基于机器学习的智能推荐系统设计与优化研究

家电维修 2024年第1期 37-39页

作者：张娜娜广州华商职业学院广东省广州市511300

智能推荐系统是一种通过机器学习技术实现的,在数据科学领域中颇受关注的服务。本文提出了一种基于协同过滤的智能推荐系统设计方案,以改进传统的推荐系统,并从用户模型、商品模型和推荐算法三个方面进行优化,以提升推荐系统的质量。文... 详细信息

智能推荐系统是一种通过机器学习技术实现的,在数据科学领域中颇受关注的服务。本文提出了一种基于协同过滤的智能推荐系统设计方案,以改进传统的推荐系统,并从用户模型、商品模型和推荐算法三个方面进行优化,以提升推荐系统的质量。文章首先介绍了传统的智能推荐系统,并对其进行了改进,还讨论了传统协同过滤推荐系统中的冷启动问题和数据稀疏性问题。为了解决这些问题,提出了一种基于机器学习的智能推荐系统设计方案,并通过实验验证了改进后的智能推荐系统的效果。通过实验结果表明,本文所提出的智能推荐系统设计方案能够有效地解决传统智能推荐系统中存在的一些问题。

关键词：协同过滤机器学习智能推荐算法数据稀疏性

基于GEP-RBF的协同过滤数据稀疏性问题研究

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计算机与数字工程 2013年第9期41卷 1433-1436,1441页

作者：古凌岚广东轻工职业技术学院计算机工程系广州510300

针对传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性问题,提出了基于GEP-RBF的协同过滤推荐算法。该算法对目标用户偏好的分类范畴进行了分析,构建了局部用户-项目评分矩阵,同时利用GEP优化RBF神经网络,预测局部用户-项目评分矩阵的缺失评分,平滑评... 详细信息

针对传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性问题,提出了基于GEP-RBF的协同过滤推荐算法。该算法对目标用户偏好的分类范畴进行了分析,构建了局部用户-项目评分矩阵,同时利用GEP优化RBF神经网络,预测局部用户-项目评分矩阵的缺失评分,平滑评分矩阵,并给出了用户评分项目交集阈值修正相似度的方法,提高用户相似度计算的准确性。实验结果表明,该算法能有效地缓解数据稀疏性问题,从而提高了协同过滤推荐系统的推荐质量。

关键词：协同过滤基因表达式编程(GEP) 径向基函数(RBF)神经网络数据稀疏性推荐系统

一种大数据环境下的在线社交媒体位置推断方法

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软件学报 2015年第11期26卷 2951-2963页

作者：王凯余伟杨莎吴敏胡亚慧李石君武汉大学计算机学院湖北武汉430072 汉口学院计算机科学与技术学院湖北武汉430212 中船重工第七二二研究所湖北武汉430079 空军预警学院湖北武汉430000

随着在线社交媒体的快速发展和可定位设备的大量普及,地理位置作为社交媒体大数据中一种质量极高的信息资源,开始在疾病控制、人口流动性分析和广告精准投放等方面得到广泛应用.但是,由于大量用户没有指定或者不能准确指定位置,社交媒... 详细信息

随着在线社交媒体的快速发展和可定位设备的大量普及,地理位置作为社交媒体大数据中一种质量极高的信息资源,开始在疾病控制、人口流动性分析和广告精准投放等方面得到广泛应用.但是,由于大量用户没有指定或者不能准确指定位置,社交媒体上的地理位置数据十分稀疏.针对此数据稀疏性问题,提出一种基于用户生成内容的位置推断方法 UGC-LI(user generate content driven location inference method),实现对社交媒体用户和生成文本位置的推断,为基于位置的个性化信息服务提供数据支撑.通过抽取用户生成文本中的本地词语,构建一个基于词汇地理分布差异和用户社交图谱的概率模型,在多层次的地理范围内推断用户位置.同时,提出一个基于位置的参数化语言模型,计算用户生成文本发出的城市.在真实数据集上进行的评估实验表明:UGC-LI方法能够在15km偏移距离准确定位64.2%的用户,对用户所在城市的推断准确率达到81.3%;同时,可正确定位32.7%的用户生成文本发出的城市,与现有方法相比有明显的提高.

关键词：位置推断用户生成内容数据稀疏性在线社交媒体社交图谱

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MFWT:一种推荐学术论文的混合模型

北京邮电大学学报 2016年第4期39卷 24-29页

作者：卢美莲张正林刘智超北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876

为了改善概率矩阵分解模型进行学术论文推荐时存在的数据稀疏性和冷启动问题,提出了一种混合推荐模型——主题矩阵分解模型.通过提出的作者-会议-时间-主题模型和传统的潜在狄利克雷分布主题模型分别构建用户和论文的主题特征,并通过这... 详细信息

为了改善概率矩阵分解模型进行学术论文推荐时存在的数据稀疏性和冷启动问题,提出了一种混合推荐模型——主题矩阵分解模型.通过提出的作者-会议-时间-主题模型和传统的潜在狄利克雷分布主题模型分别构建用户和论文的主题特征,并通过这2类特征分别增强概率矩阵分解模型的用户潜在因子特征向量和项目潜在因子特征向量.实验结果表明,该模型较好地解决了概率矩阵分解模型的数据稀疏性问题和冷启动问题,有效提升了学术论文的推荐效果.

关键词：概率矩阵分解主题模型混合推荐模型数据稀疏性

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集成项目类别与语境信息的协同过滤推荐算法

计算机集成制造系统 2008年第7期14卷 1449-1456页

作者：姚忠吴跃常娜北京航空航天大学经济管理学院北京100083 国家信息中心北京100045

为改进基于项目的协同过滤推荐算法的推荐效果,在项目相似性计算时引入项目类别因素的影响,得出新的推荐算法,即基于项目类别的修正条件概率相似性,并在此基础上提出集成语境信息的多维推荐模型。通过与相关相似性、余弦相似性和修正余... 详细信息

为改进基于项目的协同过滤推荐算法的推荐效果,在项目相似性计算时引入项目类别因素的影响,得出新的推荐算法,即基于项目类别的修正条件概率相似性,并在此基础上提出集成语境信息的多维推荐模型。通过与相关相似性、余弦相似性和修正余弦相似性的数值实验对比,证明在数据比较稀疏的情况下,改进算法所获得的推荐效果有较大提高。

关键词：电子商务推荐系统协同过滤项目相似性项目类别语境信息条件概率数据稀疏性

Network diffusion for scalable embedding of massive single-cell ATAC-seq data

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Science Bulletin 2021年第22期66卷 2271-2276,M0003页

作者： Kangning Dong Shihua Zhang NCMIS CEMSRCSDSAcademy of Mathematics and Systems ScienceChinese Academy of SciencesBeijing 100190China School of Mathematical Sciences University of Chinese Academy of SciencesBeijing 100049China Center for Excellence in Animal Evolution and Genetics Chinese Academy of SciencesKunming 650223China Key Laboratory of Systems Biology Hangzhou Institute for Advanced StudyUniversity of Chinese Academy of SciencesHangzhou 310024China

Cell type-specific genomic regulation is driven by the binding of transcription factors(TFs)in accessible genomic ***,chromatin accessibility can be used to identify cis-regulatory elements and directly depict cellular ***-cell Assay for Transposase-Accessible Chromatin using sequencing(Single-cell ATAC-seq or scATAC-seq)has enabled genome-wide profiling of chromatin accessibility at single-cell resolution and can thus reveal epigenetic heterogeneity at cellular level[1].

关键词：数据稀疏性二值化扩散算法超大规模数据解析 CAN 生物信息学二部图

基于随机游走和多样性图排序的个性化服务推荐方法

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电子学报 2018年第11期46卷 2773-2780页

作者：方晨张恒巍王娜王晋东信息工程大学河南郑州450001 数字工程与先进计算国家重点实验室河南郑州450001

针对传统服务推荐算法由于数据稀疏性而导致推荐准确性不高,以及推荐结果缺乏多样性等缺陷,提出基于随机游走和多样性图排序的个性化服务推荐方法(PRWDR).在分析直接相似关系稀疏性的基础上提出带权重的随机游走模型,通过在用户网络上... 详细信息

针对传统服务推荐算法由于数据稀疏性而导致推荐准确性不高,以及推荐结果缺乏多样性等缺陷,提出基于随机游走和多样性图排序的个性化服务推荐方法(PRWDR).在分析直接相似关系稀疏性的基础上提出带权重的随机游走模型,通过在用户网络上进行随机游走来挖掘更多的相似关系;基于所有相似用户预测服务的Qo S值,并给出服务图模型构建方法,以过滤大量性能过低的候选服务;提出最优节点集合选取策略,利用贪婪算法得到兼具推荐准确性和功能多样性的服务推荐列表.在公开发布的数据集上进行实验,并与多个经典算法进行比较,验证了本算法的有效性.

关键词：服务推荐数据稀疏性多样性随机游走模型

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基于稀疏轨迹数据的出租车载客区域推荐

电子学报 2020年第11期48卷 2178-2185页

作者：廖祝华张健刘毅志肖浩赵肄江刘建勋湖南科技大学计算机科学与工程学院湖南湘潭411201

基于短期出租车轨迹数据的载客区域推荐能极大减少系统开销,提高推荐效率,但常伴随着数据稀疏性的问题.针对该问题,本文提出了一种融合地理信息的隐语义模型-GeoLFM.该模型通过将出租车司机所处的客观地理环境信息,融合到司机-载客区域... 详细信息

基于短期出租车轨迹数据的载客区域推荐能极大减少系统开销,提高推荐效率,但常伴随着数据稀疏性的问题.针对该问题,本文提出了一种融合地理信息的隐语义模型-GeoLFM.该模型通过将出租车司机所处的客观地理环境信息,融合到司机-载客区域矩阵分解的过程中,从而弥补数据稀疏性带来的不足.同时,根据出租车实时的空间位置信息,为身处不同地点的出租车推荐不同的载客区域.实验证明,本文提出的方法与常用方法相比,推荐结果与真实的出租车司机载客情况间的平均绝对误差和均方根误差都得到大幅降低,较好的提升了推荐效果.

关键词：轨迹挖掘载客推荐数据稀疏性隐语义模型地理信息