不确定近邻的协同过滤推荐算法

文中围绕传统的协同过滤推荐算法存在的局限性展开研究,提出一种不确定近邻的协同过滤推荐算法UNCF.根据推荐系统应用的实际情况,对于推荐的每一种场景其实都是不可预先确定的,而文中算法基于用户以及产品的相似性计算,自适应地选择预测目标的近邻对象作为推荐群,同时计算推荐群中推荐把握概率较高的信任子群,最后通过不确定近邻的动态度量方法,来对预测结果进行平衡的推荐.通过实验结果表明,该算法可以有效平衡用户群以及产品群推荐结果所带来的不稳定影响,有效缓解用户评分数据稀疏的情况所带来的问题,并在多个实验数据中,提高了推荐系统的预测准确率.

基于优化分割重建图像的文本无关笔迹鉴定

笔迹鉴定的主要过程首先是系统把手写的笔迹文字通过扫描仪输入计算机,然后对原始笔迹的图像进行预处理。在预处理阶段,本文提出了优化分割重建图像的归一化预处理方法,在参数提取阶段,本文采用多通道二维Gabor滤波器,通过计算4个方向每个方向4个频率来提取的笔迹特征。本文对10个人任意书写的笔迹进行实验,鉴别正确率得到较好的提高。

基于共同评分和相似性权重的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是在电子商务推荐系统中应用最成功的推荐技术之一。提出了一种基于共同评分和相似性权重的协同过滤推荐算法。该算法选择用户的共同评分数据计算用户的相似性,选择项目被用户共同评分的数据计算项目的相似性,再分别计算基于用户以及项目算法的预测评分,然后通过相似性权重结合两者得到最终的预测结果,最后再根据预测结果产生推荐。实际数据的实验结果表明,提出的算法显著提高了预测准确度,从而提高了推荐质量。