基于用户兴趣和双重聚类融合的协同过滤算法的优化研究

协同过滤技术是目前应用最多的一种推荐技术,这项技术从用户提供的信息中展开发掘,按"物以类聚,人以群分"的原则产生和目标用户(或项目)相似性高的最近邻,从中预测评分,进而产生推荐。但是由于评分信息稀疏化就会造成无法适应用户兴趣,而且推荐的实时性差等问题。针对上述问题,文章提出了一种带有改进的用户-项目类型喜好相似性的计算方法完善用户兴趣改变的问题,并且结合了优化后的双重k-means聚类,使搜索最近邻的范围大大减少,从而提高了推荐算法的实时性。实验结果表明,该优化后的协同过滤推荐算法能通过时间相似性更好地适应用户兴趣的变化,推荐的精度最精确,效果更易使用户满意。

基于协同过滤改进的电子商务个性化推荐算法的研究

协同过滤技术一直受到世界各方的广泛关注与研究,但是该算法本身存在冷启动,数据稀疏的情况下易引发推荐效果差等各种问题。针对上述问题,改进了分层聚类的准则,弥补两种常用的分层聚类算法的不足,并将这种优化后的准则与融合了基于用户和基于项目的推荐结合,提出一种带有改进后分层准则的分层聚类组合性协同过滤推荐算法。实验结果表明,该优化后的个性化推荐算法能将相似性把握更精确,推荐效果显著提升。

未实际给付借款,出借人违约了吗

“手头紧”的时候,如果有朋友能缓解你的燃眉之急,那绝对是“雪中送炭”之情。本着“亲兄弟明兑账”原则,双方签订借款合同,但履行中出现意外,导致出借人未实际给付借款,借款合同成立么?小梅与小丽系朋友关系,某天小丽因生意资金链断裂急需10万元钱,便向好友小梅提出借款,而刚好小梅有笔定期存款第二天到期。