基于用户协同过滤算法的网页旅游攻略推荐系统

作为一种较为成熟的推荐系统算法,用户协同过滤算法通过分析用户间的相似度来预测目标用户可能感兴趣的信息或产品。这种算法在处理大规模数据集时具有较大的优势,适用于内容丰富且需求个性化的网页旅游攻略推荐系统。文中深入分析了用户协同过滤算法及其在网页旅游攻略推荐系统中的应用,设计并实现了一种基于用户协同过滤算法的旅游攻略推荐系统。

协同过滤推荐算法在大数据旅游推荐系统中的应用

文章通过爬虫技术从旅行网站爬取了景点数据,并对这些数据进行了清洗和处理。接着,在公开数据集上对两种协同过滤算法——UserCF(基于用户的协同过滤)和ItemCF(基于项目的协同过滤)进行了测试。实验结果表明,UserCF能够更准确地预测用户喜欢的物品,并且能够更全面地推荐物品,获得了更高的准确率和召回率,但覆盖率略低。而ItemCF能够覆盖更多的物品,从而为用户提供更多的选择。

基于用户的协同过滤算法的推荐效率和个性化改进

针对传统的基于用户的协同过滤算法存在的推荐效率、精度和个性化低的问题,提出一种改进方法.该方法在计算用户评分矩阵时,考虑到用户评分矩阵稀疏性,建立项目-用户的倒查表,只计算有相同评分项的用户之间的相似度,避免了传统方法中对所有用户计算两两用户相似度的庞大工作量.该方法在计算用户相似度时,考虑到项目的热门程度不同,"惩罚"了用户共同兴趣列表中的热门项目,避免了传统方法中赋予所有项目相同权值对推荐结果个性化的负面影响.本文在详细分析了改进的用户协同过滤算法的原理和优点,给出了其推荐步骤流程图.在Movielens100K和HetRec2011-movielens-2k公开数据集上,十折交叉验证的结果表明,改进后的算法节约了运行时间,提高了推荐算法的效率和个性化.

用户协同过滤个性化图书推荐算法的改进与实现

读者想要迅速从海量图书资源中找到需要的图书是其面临的难题,个性化图书推荐服务为解决这一难题提供了有效手段。针对传统用户协同过滤算法存在的问题,依据用户协同过滤推荐算法基本原理,以基本数学模型为基础,从解决数据稀疏性、用户兴趣随着时间迁移而衰减、用户特性影响用户兴趣等方面进行了改进,并设计了算法实现流程,为应用系统开发提供解决方案。研究结果表明,通过对用户协同过滤个性化图书推荐算法的改进,有效提高了图书资源检索和推荐的智能水平,满足了用户的个性化需求,解决了软件开发关键性技术问题。

基于用户协同过滤推荐算法研究与应用

协同过滤是电商平台应用下最为广泛的一种个性化推荐技术。本文通过研究分析基于用户协同过滤推荐算法的相关知识,进一步阐述了基于用户协同过滤推荐算法的实现步骤、效率及应用意义。

基于用户协同过滤的电子商务推荐算法

近年来,电子商务迅猛发展。电子商务的用户越来越多,销售的商品也越来越多,信息过载的现象越来越严峻,导致用户在大量的商品信息空间中无法快速便捷地找到自己真正需要的商品。电子商务网站的个性化推荐,考虑的重点是怎样对商品信息进行有效的组织利用,怎样收集了解顾客的兴趣爱好,方便向用户提供个性化推荐。

基于用户协同过滤的购电推荐算法

售电市场放开后,电力大用户面临如何从众多发电商中找到合适交易对象的难题,而电网公司作为服务型企业也有为购电用户提供推荐服务的良好意愿。针对这一新需求,提出了基于用户协同过滤的购电推荐算法。在无法获得反映用户购电行为偏好的显性历史数据的前提下,建立了用户行为的隐性反馈数据集;在分析了多种相似度计算方法的应用效果后,为消除数据集中各属性元素数值差异较大造成的相似度计算不合理性,提出了以马氏距离为核心度量以形成相似用户集的方法;进一步定义了表征用户对电厂购电偏好的购电量占比,以此作为进行购电交易对象推荐的排序依据。采用山东省电力市场交易数据进行了算例仿真,结果验证了算法的可行性。

基于用户的协同过滤(UserCF)新闻推荐算法研究

新闻更新快、易受流行和热门item的影响,用户兴趣也在不断的变化,因此就新闻推荐来说更应该关注其推荐的时效性.目前存在的用户相似度计算公式没有考虑时间因素,文中改进了原有用户相似度计算方法,增加了时间衰减因子,共同喜欢新闻i的用户u和v,产生行为的时间越远,这两个用户在新闻i上的相似度就会越小.文中提出的算法应用于http://www. show-ease. com网站的新闻推荐.通过收集7月4日到7月21日对推荐新闻的点击量和未推荐新闻的点击量,得出推荐新闻的点击量比未推荐新闻的点击量提高了31%到52%.文中提出的用户相似度计算方法在实践中取得了较好的效果.

改进用户相似度的协同过滤算法应用研究

在基于用户的协同过滤推荐算法中,当用户-评分矩阵相对稀疏时,用户共同评分项目个数较少,皮尔逊相似度算法很难精确的计算用户之间的相似度,同时皮尔逊相似度算法对所有的商品赋予相同的相似度权重,没有考虑热门商品对相似度的影响。针对以上不足,文中在皮尔逊相似度算法的基础上,提出了一种改进的皮尔逊相似度公式,计算过程中考虑用户共同评价商品个数以及商品的热门程度这两个相似度影响因素,使得计算用户间相似度更加精确,从而获得更好的推荐效果。实验结果表明,文中改进的皮尔逊相似度算法能够在相似用户数较少时更加准确地计算用户之间的相似度,降低了平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)。

基于用户的协同过滤算法的改进研究

本文针对传统的基于用户协同过滤算法的稀疏性大,推荐效率,精度低等问题,提出了一种改进的算法。在计算"用户-评分"矩阵时,通过建立"项目-用户"倒查表,忽略无相同评分项的用户间相似性的计算,降低了用户评分矩阵的稀疏性,以及传统方法中对所有用户两两计算相似度的工作量。在计算用户相似度时,考虑到项目热门程度对推荐结果的影响,通过"惩罚"用户共同兴趣列表中的热门项目,避免了传统算法中由于赋予所有项目相同权重给个性化推荐结果带来的负面影响。最后,通过和数据集检验该算法,并且用十折交叉方法验证结果。结果表明,改进后的算法节约了运行时间,提高了推荐算法的效率和个性化。

基于用户协同过滤算法的个性化推荐技术应用研究

“淘矿网”平台是矿业界值得信赖、知名度高、口碑良好的矿权交易信息平台。随着市场化竞争的激烈,该平台现有的传统信息查询机制已无法满足日渐增长的用户多元化和个性化需求。因此,本文以该平台为研究对象,基于用户特征建模,采用个性化推荐技术来帮助用户精准高效找到所需信息,并利用基于用户协同过滤算法来构建个性化推荐模型,涵盖了模型构建的三个阶段,最后提出研究中发现的问题和今后待研究的方向。

一种基于内容的信息过滤改进模型

根据过滤系统的不同过滤目的,将信息过滤分为两类:(1)基于满足用户信息需求的用户兴趣过滤;(2)基于保障数据安全和社会安全的安全过滤.在详细分析了这两类信息过滤的异同之后,指出了安全过滤研究的特殊性及其主要研究内容.在现有用户兴趣过滤系统模型的基础上,提出了一个基于内容的信息过滤模型,并对模型中新增模块进行了试验.研究结果表明,新增模块能够很好地实现基于内容过滤系统的高精度,证明了该过滤模型具有一定的实用价值.

一种改进的协同过滤推荐算法

针对User-based协同过滤推荐和Item-based协同过滤推荐算法的不足,提出了一种改进的推荐算法。该算法融合User-based协同过滤推荐和Item-based协同过滤推荐算法思想,通过形成项目相似集来填充用户评分矩阵,并利用高评分阈值来计算用户相似性,有效改善了传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性和实时性。实验结果表明,该算法可以显著提高推荐系统的推荐质量。

面向个性化网站的增量协同过滤推荐方法

为了解决个性化网站中很少考虑用户检索意图,检索效果较差的问题,提出了一种有效的增量协同过滤推荐方法。该增量协同过滤推荐模型改进了最流行的推荐算法之一的协同过滤算法,并应用到个性化网站中。通过分析Web日志提取用户的浏览行为,将其归一化为用户对项目的评分值,并利用改进的相似度计算方法得到用户之间的相似度值,从中选择能够表现用户偏好的最近邻集合进行评分预测后对结果排序,将排序后的结果作为推荐列表返回给用户。最后设计增量更新算法实时有效地更新用户的历史偏好数据。实验表明,增量协同过滤推荐模型适用于个性化网站,利用该方法可以使推荐结果更加符合用户意图。

一种基于自适应近邻选择的协同过滤推荐算法

评分数据稀疏性问题和新用户冷开始问题对推荐系统性能造成很大的影响,为了提高推荐精度本文提出了一种基于自适应组合协同过滤推荐方法ANCF。该算法首先通过推荐系统收集到的用户特征数据和项目特征数据来改善原始相似度计算,然后再组合用户邻居集和项目邻居集来为用户未评分的项目进行预测评分。通过自适应协调因子协调处理两方面的影响。通过实验表明,该算法可以充分挖掘用户群邻居和项目群邻居对推荐结果的预测作用,提高推荐系统的预测精度。

基于SQL语法树的SQL注入过滤方法研究

Web应用的发展,使其涉及的领域也越来越广。随之而来的安全问题也越来越严重,尤其是SQL注入攻击,给Web应用安全带来了巨大的挑战。针对SQL注入攻击,将基于SQL语法树比较的安全策略引入用户输入过滤的设计中,提出了一种新的SQL注入过滤方法。实验结果表明,该方法能够有效地防止SQL注入攻击,并有较高的拦截率和较低的误报率。

基于代理模式的SQL注入过滤方法

针对Web安全中的SQL注入问题,提出了一种新的SQL注入过滤方法——LFS(length-frequency-SQL syntax tree)过滤方法.LFS方法包括学习和过滤两个阶段,其中,学习阶段在安全的环境下,通过爬虫和数据库代理构建URL和SQL语句映射表;过滤阶段通过对URL长度、访问频率及SQL语法树这三个方面进行检测,以此实现对用户输入进行过滤,防止SQL注入攻击.仿真实验及结果分析表明LFS方法相较于传统的关键字过滤和正则表达式过滤能够更有效的防止SQL注入攻击.

面向电商的基于协同过滤的个性化推荐

以阿里为代表的巨头电商平台创造了一个又一个"双十一"促销奇迹,这得益于个性化推荐系统,协同过滤是其中应用广泛、效果较准确的一种技术,也是目前主流的推荐算法。本文采用基于用户协同过滤的个性化推荐技术对2014年"天池"大数据平台提供的四个月内884个真实用户对9531个商品的真实点击浏览、加入购物车、收藏和购买等四种行为的访问记录进行分析,以便对用户进行商品推荐。为真实反映用户对物品的偏好程度,对点击浏览、收藏、加入购物车和购买分别设置了权重0.0385、0.2375、0.3072和1,并采用皮尔森系数法计算用户之间的相似度,推荐结果与人们的经验是一致的。

基于协同过滤算法的音乐推荐系统的研究与实现

随着网络和数字媒体的发展,在线音乐平台的资源日渐丰富.如何让用户在广博的音乐世界里快速找到自己喜欢的音乐成为困难.针对这种现象,音乐推荐系统应运而生.本文对目前使用最广泛的推荐算法——协同过滤推荐算法展开研究,并实现该算法的两种模型,即基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤对用户提供音乐推荐服务,让用户方便、快速的找到自己感兴趣的音乐.

基于协同过滤的电子商务推荐研究

本文针对基于协同过滤的电子商务推荐做出一定研究。通过对电子商务个性化推荐模型的设计,在K-Means聚类算法的基础上针对基于用户的协同过滤算法、基于聚类优化后的协同过滤推荐算法以及基于内容的协同过滤推荐算法做出一定的研究,最后通过实验验证得出最适合个性化推荐的一种推荐算法。