加权融合基于内容和协同过滤的音乐推荐算法

随着互联网技术及音乐资源电子化地发展,用户获取音乐资源越来越容易。但音乐库不断增大却使得用户快速找到心仪音乐变得愈发困难。为解决传统单一音乐推荐算法的不足问题,提高音乐推荐质量,在深入研究基于内容和协同过滤推荐算法基础上,文章提出在基于协同过滤推荐算法中融入时间因素并与基于内容推荐算法加权融合的音乐推荐算法。实验结果表明,与传统单一推荐算法和部分相关算法相比,这种算法为用户推荐音乐的效果更好。

基于混合推荐算法的分布式购物系统设计

数据个性化推荐缺乏、高并发处理能力不足是目前在线购物平台面临的主要问题。本文采用分布式计算平台Hadoop、使用MapReduce并行处理方法提高了其效率和可扩展性,并提出一种混合推荐算法方法,通过基于内容的推荐算法发现用户的已有兴趣,同时结合协同过滤算法建立潜在兴趣模型,将已有兴趣和潜在兴趣混合,并与候选搜索内容集进行相似度计算,从而得到推荐结果。

混合贝叶斯个性化排序与内容的推荐算法研究

传统协同过滤算法基于矩阵因式分解,仅使用全局评分优化来预测用户对于未知物品的评分,不能单独对用户进行感兴趣点的排序,造成推荐效果不理想。围绕个性化知识推荐热点问题,提出一种全新的混合贝叶斯个性化排序与内容的推荐算法,贝叶斯个性化排序算法(BPR)使用三元组训练集进行训练,最终达到收敛;基于内容推荐算法对推荐结果进行部分纠正;通过计算用户匹配分值,根据相似度进行处理增强和减弱处理,最终得到混合推荐列表。

基于内容的推荐算法在交通信号配时中的应用

运用推荐算法找到最适合当前交通状况的配时方案。将交通状况作为用户,配时方案作为项目,延误时间等交通指标作为用户对项目的评级。通过基于内容的推荐技术和推荐系统中的k近邻算法,比对交通状况间的特性找到相似交通状况。分析选定的相似交通状况的历史数据,预测当前交通状况与各种配时方案的匹配程度为配时方案进行推荐和排序。在Paramics中进行了仿真实验。结果表明,基于内容的推荐算法在减少延误时间方面优于经典的Webster方法。

公共图书馆智能图书采购探索

目前国内公共图书馆的图书采购依据仍以个人经验为主,导致选书质量参差不齐,为此本文提出了一种基于内容的推荐算法和知识图谱推荐算法相结合的智能采购方法,并以首都图书馆2018—2022年中文图书采购数据为实验基础,验证了该方法在提升图书采购效率和质量方面的有效性,对图书馆智能化建设和图书采购工作的改进具有一定的参考价值。