考虑数据稀疏性的图书推荐协同过滤算法仿真

图书推荐算法易忽略数据稀疏性问题,导致推荐结果与用户感兴趣内容之间存在较大的偏差。在考虑数据稀疏性的基础上提出一种图书推荐协同过滤算法,对数据预处理,通过对用户和用户之间综合信任度分析,利用分布估计算法对用户兴趣建模;构建用户兴趣簇类集,划分用户兴趣,从中选择出与检索对象最接近的邻居;计算邻近项目得分,按照从大到小的顺序排列,排名靠前的资源项即为图书推荐结果。实验结果表明,所提方法在推荐500本图书时,用时在12s内,且降低了平均绝对误差和均方根误差,实现了最精准的图书推荐。

协同过滤下混合大数据无损挖掘算法研究

大数据具有大规模性、多样性以及价值性,由于海量数据间的较高相似度,导致数据挖掘过程易受冗余干扰,出现数据丢失、损坏等问题。为解决上述问题,提出基于协同过滤算法的混合大数据无损挖掘方法。对混合大数据集成预处理,去除冗余,将不同来源的相同数据无损融合。采用协同过滤算法的时间衰减函数,计算挖掘项目间相似性。在混合大数据特征关联度的约束下,实现混合大数据无损挖掘。实验结果表明,所提方法应用下,混合大数据量高达25000MB时,数据挖掘所需时间仅为45ms左右,且挖掘精度高达95%以上,数据挖掘结果与目标具有一致性。

基于协同过滤算法的信息技术课程资源推荐系统设计与应用

为解决教学资源利用效率低下问题,提高个性化学习体验,本研究采用协同过滤算法作为核心技术手段,设计基于协同过滤算法资源推荐系统,基于用户历史行为与偏好数据,有效识别与推荐符合个别用户需求的教学资源。研究主要集中在系统总体框架设计、功能模块实现上,并通过对比测试来验证推荐系统功能有效性。结果表明,本推荐系统不仅可提高课程资源匹配度与使用率,还具有较高的稳定性与准确性。研究结果可为信息推荐领域发展提供实际参考。

基于过滤算法的网站针对性推荐模型

随着互联网技术的快速发展,个性化推荐系统在网站的用户粘性和用户体验方面发挥着重要作用。为提高网站针对性推荐的准确度与效率,提出结合过滤算法的网站针对性推荐模型。通过对用户行为数据进行深入分析,结合协同过滤算法对网站数据进行整合及深度挖掘。同时,通过相似度匹配更加准确地确定用户偏好,进行网站信息的针对性推荐。经过实验对比,基于过滤算法的网站针对性推荐模型比其他算法模型所需推荐时间更短,针对性推荐准确度更高,利于网站提升用户粘性与用户满意度。

基于协同过滤算法的新闻推荐系统的设计与实现

为了使用户在海量的电子新闻中,快速阅读个人感兴趣的信息,文章开发设计了新闻推荐系统,在对系统设计思路,总体结构设计介绍的基础上,分析了系统中协同过滤算法的实现过程,同时给出了系统主要模块的具体实现,实践表明该系统运行流畅,效果令人满意。

融合词性标注与协同过滤算法的口译顺句驱动研究

人工智能和信息时代为口译职业与口译教育带来了深刻变革与发展机遇,远程工作模式的普及、语音识别技术及自动翻译工具的崛起向译员发起了更高要求,特别是在复杂语境决策选择、顺句驱动技巧与CAI自动化工具协同能力、译语客户满意度等方面.针对目前CAI(计算机辅助口译)的语言识别技术与译员口译技巧的衔接欠佳问题,提出了一种改进的基于词性标注规则的协同过滤算法,以辅助口译顺句驱动技巧的应用.该方法结合了词性标注和协同过滤算法,能够在一定程度上提升口译的质量和准确性.首先介绍了口译顺句驱动技巧的基本概念和方法,继而详细阐述了词性标注和协同过滤算法的原理和应用.最后,通过在多个数据集上进行实验,验证该方法的有效性和优势.这项研究旨在为信息时代口译技术的发展增添新的内容,并为关于口译职业与口译教育相关问题的优化设计提供灵感.

基于长短期记忆的稀疏数据过滤推荐算法

采用目前算法对稀疏数据进行过滤推荐时,没有综合考虑用户的整体评分特征和不同项目的单独评分对数据补全的影响,导致MAE值和RMSE值大、F1值小。提出基于长短期记忆的稀疏数据过滤推荐算法,首先通过相关因子对相似性进行计算,利用云模型将稀疏数据缺失项进行补全,然后采用补全后的数据构建长短期记忆网络,通过长短期记忆网络得到简单优化函数并对其求解,最后建立稀疏数据过滤推荐算法模型,完成基于长短期记忆的稀疏数据过滤推荐。实验结果表明,所提方法的MAE值和RMSE值更小、F1值更大。

基于协同过滤算法的英语资源库信息推荐模型

针对大数据量下的英语资源库信息推荐模型中数据稀疏性较大的问题,提出一种基于协同过滤算法的英语资源库信息推荐模型。对历史监测的数据进行深度挖掘,将原始数据通过整合完善转化为资源数据集。通过协同过滤算法和资源反馈矩阵的表述实现资源选取,根据任意用户对项目集中同一数据资源的反馈评分计算得出每个项目间的相似阈值,以此为基础拟合项目整体相似阈值,根据阈值数挑选与用户最为匹配的项目资源,完成推荐。仿真实验证明,该模型算法的推荐精准度和效率较高,有效解决了数据稀疏性较大的问题。

基于税收数据的协同过滤推荐算法设计与实现

针对商品流通环节采购商与供应商信息不对称问题,采用现阶段主流的协同过滤推荐算法设计个性化推荐方案,为供应商匹配“资信良好”的采购商信息,为采购商提供“质优价廉”的供应商信息,有效沟通供求双方需求。文章首先介绍了基于税收数据进行协同过滤推荐算法设计的必要性,然后设计了基于近邻的协同过滤推荐算法,分别论述了基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤;为克服数据稀疏问题,进一步设计了基于模型的协同过滤推荐算法,通过隐语义模型构建User与Item的关联,详细阐述了基于用户相似度的Incremental SVD推荐算法实现过程,丰富了个性化推荐的应用场景。

基于协同过滤算法的图书推荐系统设计与实现

为解决读者面对多种多样图书时选择困难的问题,本文基于协同过滤算法通过对图书信息以及用户评分记录等信息进行分析,获取两者相似的其他图书展示给用户,完成图书推荐,从而满足用户的个性化需求。

基于热门度修正因子和置信度的协同过滤算法

协同过滤算法作为推荐系统的核心算法,其思想是运用用户的历史数据去挖掘用户的兴趣爱好。由于热门项目在传统协同过滤算法的计算过程中会被过分考虑,不能更好地反映用户的真实需求,并且该算法在收集用户评分信息时还存在数据稀疏性的问题,提出了一种结合热门度修正因子和置信度的协同过滤算法。在修正余弦相似度计算公式中引入Jaccard函数来缓解评分矩阵的稀疏性,为了抑制热门项目对实际推荐效果的影响,将热门度修正因子引入到皮尔逊相似度计算公式中,最终相似度计算公式是通过上述改进的公式按照权重进行融合所生成。在公开数据集上验证了引入因子的相似度计算公式以及最终改进相似度计算公式的有效性,从结果中可以清晰地看出其平均绝对误差MAE(Mean Absolute Error)有所降低。

基于改进协同过滤算法的电力营销渠道引流策略

电力企业在数字化转型过程中,打造多渠道服务体系,充分利用“互联网+实体渠道”的方式,可以有效降低企业运营成本,为客户提供更加便捷、高效的服务。在上述背景下,提出了一种基于改进协同过滤算法的电力营销渠道引流策略,首先构造客户-属性数据矩阵,采用矩阵分解算法对原始客户属性矩阵中的缺失数据进行恢复,利用K-means算法对客户属性进行聚类。然后,利用客户混合类型属性相异性度量,通过基于用户的协同过滤推荐算法,寻找目标客户的K-最近邻矩阵,并制定出差异化的引流策略。最后以10万条缴费工单数据为例,分析了客户属性矩阵填充、不同度量方法与最近邻数目对引流准确率的影响,验证了所提算法的有效性和可行性。

协同过滤算法在农产品智能推荐系统中的应用研究

随着信息技术的不断发展,信息资源的爆炸、超载等问题日益突出,推荐系统的实用价值就体现出来了,并且是一种很好的解决方法。推荐系统是当前业界和学术界的一个热门话题,其中最受欢迎的就是协同过滤算法,通过挖掘用户的历史行为来判断用户的偏好,并根据用户的偏好进行推荐。基于此,笔者对协同过滤算法进行了详细介绍,并对面向农产品的协同过滤推荐算法的应用进行了描述,最后分析了协同过滤推荐算法中存在的问题与未来面临的挑战。研究结果表明,农产品智能推荐系统既有利于人们了解到更多的农产品,快速找到自己所需要的产品,又有利于推动产供销融合发展,但随着互联网普及率日益提高,网络规模不断扩大,其应用也面临着一定的困难和挑战。

基于改进Rocchio的网络信息过滤算法

由于网络上信息内容庞杂,传统基于内容的过滤方法难以建立准确的类别模板,导致信息过滤效果较差,提出基于改进Rocchio的网络信息过滤算法。文章首先利用数据包捕获技术与协议解析技术获取网络文本信息,其次基于改进Rocchio生成类别过滤模板,最后对比待过滤信息与类别模板的相似度,实现网络信息过滤。实验结果显示,设计的网络信息过滤算法的查全率为95.7%、查准率为96.8%,具有较好的过滤效果。

基于协同过滤算法的微课资源开发与应用平台在高职计算机教育中的应用探究

计算机已经普及各行各业,与生产活动高度融合,这极大地提升了社会的生产效率,也对当代高职院校学生的计算机水平提出了更高的要求。计算机通识课是培养高职院校学生计算机水平的关键环节,如何提升计算机通识课的学习效果成了亟待解决的问题。文章首先分析了现阶段计算机通识课利用微课资源教学所面临的困境,阐述了课题研究所用到的理论基础。然后通过设计微课资源开发与应用平台,其中包括微课资源开发子系统、基于协同过滤算法的微课推荐子系统、微课学习效果评量子系统,可使学生高效地进行计算机通识课程的学习,改善学生的学习效果。

基于协同过滤算法的宠物线上问诊平台的设计与实现

当下社会,宠物经济持续火热,但是宠物医疗行业却发展缓慢,如何突破传统宠物医疗困境、打破时间与地理的限制进行医疗资源的合理分配仍是亟需解决的问题。通过充分调研,确定用户的实际需求之后,利用微信小程序开发技术、结合协同过滤算法开发了一个线上宠物问诊平台。通过利用协同过滤算法帮助用户智能推荐医生,得到专业人士的指导,有利于促进线上与线下宠物医疗资源的整合。

基于协同过滤算法实现高校毕业生推荐系统研究

在当前高校毕业生就业形势严峻的情况下,推荐系统可以作为毕业生与企业需求之间的桥梁,实现个性化推荐。本文重点介绍了协同过滤推荐算法在高校毕业生推荐系统中的应用,采用基于内容的推荐算法计算相似度,并使用基于用户的协同过滤算法生成推荐结果,这样可以解决高校毕业生随意就业和招聘企业盲目招聘等问题,提高推荐结果的准确度,有助于缓解这种情况。

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。

融合兴趣差异和评分差异的协同过滤推荐算法

针对协同过滤推荐算法中计算用户间相似度精准度低的问题,提出一种融合兴趣差异和评分差异的协同过滤推荐算法。结合标签信息和项目评分挖掘用户兴趣,利用信息熵度量用户间兴趣差异;为消除多种因素对项目评分数值作用效果的差距,以用户评分的最大差值为基准度量用户间评分差异;分析兴趣差异和评分差异定义用户间综合相似度并进行推荐。实验结果表明,该算法的用户间相似度计算结果比其它推荐算法准确。

基于协同过滤算法的求职推荐系统设计与实现

我国高等教育和网络招聘的迅速发展,为社会带来了大量的求职需求。如何提高人岗匹配的精准性与效率是关键问题。通过对协同过滤算法进行研究,同时根据用户的特征和喜好构建其个人偏好模型,设计了基于协同过滤算法的求职推荐系统,为用户推荐匹配的岗位和精准个性化的职业路线。