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基于多层次混合相似度的协同过滤推荐算法 被引量:20
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作者 袁正午 陈然 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第3期633-638,共6页
针对传统协同过滤推荐算法在数据稀疏的情况下存在的性能缺陷和相似性度量方法的不足,为了提高推荐精度,改进原算法得到了一种基于多层次混合相似度的协同过滤推荐算法。该算法主要分为三个不同的层次:首先采用模糊集的概念将用户评分... 针对传统协同过滤推荐算法在数据稀疏的情况下存在的性能缺陷和相似性度量方法的不足,为了提高推荐精度,改进原算法得到了一种基于多层次混合相似度的协同过滤推荐算法。该算法主要分为三个不同的层次:首先采用模糊集的概念将用户评分模糊化,计算用户的模糊偏好,并结合用户评分的修正余弦相似度和用户评分的Jarccad相似度总体作为用户评分相似度;再对用户评分进行分类来预测用户对项目类别的兴趣程度,从而计算出用户兴趣相似度;然后利用用户的特征属性来预测用户之间的特征相似度;其次根据用户评分数量来动态地融合用户兴趣相似度及用户特征相似度;最后融合三个层次的相似度作为用户混合相似度的结果。利用Movie Lens公用数据集对改进前后的算法进行对比实验,结果表明:当在邻居集合数量较少时,改进的混合算法相对修正余弦相似度算法的平均绝对偏差(MAE)下降了5%左右;较改进的修正的Jaccard相似性系数的协同过滤(MKJCF)算法也存在略微的优势,随着邻居集合数的增加MAE也平均下降了1%左右。该算法采用多层次的推荐策略提高了用户的推荐精度,有效地缓解了数据稀疏性问题和单一度量方法的影响。 展开更多
关键词 协同过滤 数据稀疏性 模糊集 评分相似 兴趣相似 特征相似
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一种考虑双重相似度的协同过滤推荐算法
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作者 田野 张屹峰 《太原师范学院学报(自然科学版)》 2014年第2期58-62,共5页
协同过滤算法为推荐系统提供了一种方法,但传统的协同过滤方法推荐精度低.提出一种考虑用户评分相似性的协同过滤算法,通过在皮尔逊相关系数中加入项目数量相似度和用户评分相似度两个因素来计算用户间的相似度,以产生更合理的邻居用户... 协同过滤算法为推荐系统提供了一种方法,但传统的协同过滤方法推荐精度低.提出一种考虑用户评分相似性的协同过滤算法,通过在皮尔逊相关系数中加入项目数量相似度和用户评分相似度两个因素来计算用户间的相似度,以产生更合理的邻居用户,提高推荐精度,完成对用户的推荐,同时邻居用户的选取采用动态阈值设定方法.实验结果表明,所提出的算法相比传统方法选择出的邻居更为精确,推荐质量更高. 展开更多
关键词 推荐系统 协同过滤 相似 项目数量相似 用户评分相似
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基于多维特征聚类和用户评分的景点推荐算法 被引量:5
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作者 程鹏 柳林 +2 位作者 刘晓 许传新 郭慧 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第5期1322-1327,共6页
针对传统的协调过滤推荐算法利用单一评分矩阵带来的数据稀疏性问题,提出一种基于多维特征聚类和用户评分的景点推荐算法。划分用户类别,使用基于属性权重的加权K-means聚类算法将表示用户特征的多维指标数值进行聚类;确定目标用户类别... 针对传统的协调过滤推荐算法利用单一评分矩阵带来的数据稀疏性问题,提出一种基于多维特征聚类和用户评分的景点推荐算法。划分用户类别,使用基于属性权重的加权K-means聚类算法将表示用户特征的多维指标数值进行聚类;确定目标用户类别,引入用户的推荐可信度和质量可信度并形成评分可信度,将评分可信度和评分相似度结合平衡因子来计算用户之间的相似度,优化传统的相似度推荐算法。实验结果表明,该算法降低了数据的稀疏性,提高了推荐精度,具有更好的稳定性。 展开更多
关键词 多维特征 用户聚类 评分可信 评分相似 景点推荐
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基于符号数据与非负矩阵分解法的混合推荐算法 被引量:6
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作者 郭均鹏 王启鹏 +1 位作者 宁静 李嫒嫒 《系统管理学报》 CSSCI 北大核心 2015年第3期372-378,共7页
针对现有推荐算法在处理海量数据时效率和精确度低下的问题,提出一种将基于内容的推荐算法与基于项目的协同过滤算法相结合的新的混合推荐算法。首先引入符号数据分析方法,使用模态符号数据对项目建模,同时针对评分矩阵的超高维及稀疏... 针对现有推荐算法在处理海量数据时效率和精确度低下的问题,提出一种将基于内容的推荐算法与基于项目的协同过滤算法相结合的新的混合推荐算法。首先引入符号数据分析方法,使用模态符号数据对项目建模,同时针对评分矩阵的超高维及稀疏性问题加入非负矩阵分解算法,对项目的特征矩阵进行有效"平滑",以此为基础计算项目之间的相似性,进而完成混合推荐。基于MOVEILENS数据的实验结果表明,本文提出的混合推荐算法与传统的基于项目的协同过滤算法相比,在相似性计算上具有更高的效率,同时在应对数据稀疏性及新用户问题时,具有更高的推荐精度。 展开更多
关键词 符号数据 混合推荐算法 评分相似 非负矩阵分解
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基于云模型的时间修正协同过滤推荐算法 被引量:7
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作者 王晓堤 桑婧 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2012年第12期160-163,共4页
针对传统的协同过滤推荐系统存在的数据稀疏性和忽略时间影响的问题,本文提出了基于云模型的时间修正协同过滤推荐算法,利用云模型建立用户对项目特征属性的偏好度,并建立指数时间函数对项目的评分相似度沿时间维加以修正。算法采用美国... 针对传统的协同过滤推荐系统存在的数据稀疏性和忽略时间影响的问题,本文提出了基于云模型的时间修正协同过滤推荐算法,利用云模型建立用户对项目特征属性的偏好度,并建立指数时间函数对项目的评分相似度沿时间维加以修正。算法采用美国GroupLens项目组提供的数据集进行实验。结果表明,该算法使得项目的评分相似度度量更趋准确,系统推荐质量有较明显的提高。 展开更多
关键词 最近邻协同过滤推荐 云模型 项目的评分相似 时间修正
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面向MOOC的垂直搜索引擎 被引量:1
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作者 李全 林松 +1 位作者 田俊 刘兴红 《计算机与现代化》 2017年第4期32-37,共6页
近年来随着大型网络开放平台MOOC的大量出现,学习者需要花费大量的时间在不同的平台搜索自己满意的MOOC课程。为了提高MOOC教育资源的利用率,本文设计并实现面向MOOC领域的垂直搜索引擎系统,提出一种多线程并行紧耦合爬取和索引优化方案... 近年来随着大型网络开放平台MOOC的大量出现,学习者需要花费大量的时间在不同的平台搜索自己满意的MOOC课程。为了提高MOOC教育资源的利用率,本文设计并实现面向MOOC领域的垂直搜索引擎系统,提出一种多线程并行紧耦合爬取和索引优化方案;根据课程列表的3种加载方法,实现课程相关信息的下载;分析被提取课程网页的特征定制相关信息抽取规则;提出一种检索排序相似度评分的优化方法。实验结果表明:该垂直搜索引擎在平均爬取及索引时间、排序效果和平均正确率均值等方面都有一定的提高,实现了MOOC教育资源的整合、存储和检索功能,满足了教育信息化发展的要求。 展开更多
关键词 大规模开放式在线课程 教育资源 搜索引擎 相似度评分
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Study on GC-MS fingerprint of petroleum ether fraction of Shenqi Jiangtang Granules
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作者 LI Bingbing WANG Qian +6 位作者 LI Caixia HUANG Wenjing CHEN Guoliang GUAN Yongxia Muhammad Ishaq XIAO Xue YAN Shikai 《Digital Chinese Medicine》 2021年第1期32-41,共10页
Objective To establish gas chromatography-mass spectrometry(GC-MS)fingerprint method for the petroleum ether fraction of Shenqi Jiangtang Granules(SQJTG)and evaluate the product quality.Methods The GC-MS fingerprint o... Objective To establish gas chromatography-mass spectrometry(GC-MS)fingerprint method for the petroleum ether fraction of Shenqi Jiangtang Granules(SQJTG)and evaluate the product quality.Methods The GC-MS fingerprint of petroleum ether fraction of SQJTG was established by GC-MS,and the chemical components corresponding to the fingerprint peaks were structurally identified on NIST2014.The batch consistency of SQJTG products was evaluated based on the chemical composition of petroleum ether parts by using fingerprint similarity evaluation and Principal components analysis(PCA)technology.At the same time,Hotelling's T2 and DMODX statistics are used to set the control range for the quality of different batches of products.Results Twenty-two components were identified from the petroleum ether part of SQJTG,accounting for 60.94%of the total components separated.The similarity of fingerprints of petroleum ether parts of 24 batches of SQJTG was greater than 0.95.The PCA of 24 batches of samples were all under the control limits of Hotellin’s T2 and DMODX statistics,indicating that the petroleum ether parts of different batches of SQJTG were consistent.Conclusion The developed GC-MS fingerprint method can be used to evaluate the quality of SQJTG. 展开更多
关键词 Shenqi Jiangtang Granules(SQJTG) Gas chromatography-mass spectrometry(GCMS) Similarity evaluation Principal components analysis Quality evaluation
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