一种基于小世界网络和贝叶斯网络的混合推荐模型 被引量：3

1

作者 张少中 高飞 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2010年第10期1974-1978,共5页

小世界网络在聚类应用中具有良好的性质,贝叶斯网络在概率推理中也得到了广泛的研究.将小世界网络和贝叶斯网络结合起来,形成了一种混合推荐模型.该混合模型由两层组成,分别是用户层和商品层.其中小世界网络用于描述用户层内用户-用户... 小世界网络在聚类应用中具有良好的性质,贝叶斯网络在概率推理中也得到了广泛的研究.将小世界网络和贝叶斯网络结合起来,形成了一种混合推荐模型.该混合模型由两层组成,分别是用户层和商品层.其中小世界网络用于描述用户层内用户-用户结点间的关系,贝叶斯网络用于描述商品层内商品-商品结点,以及层间用户-商品结点间的偏好关系.对小世界网络的用户聚类方法、贝叶斯网络结构和参数学习方法、以及两层混合模型的推荐算法进行了描述,实验表明,该模型能够很好地表示用户-用户、商品-商品、以及用户-商品间的关系,推荐结果具有良好的准确度. 展开更多

关键词 小世界网络 贝叶斯网络 混合推荐模型

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混合推荐点餐模型的优化实现 被引量：1

2

作者 杨艺 李宝琳 《重庆工商大学学报（自然科学版）》 2020年第2期29-36,共8页

针对我国传统中餐点餐服务中欠缺针对性点餐推荐以及菜品推荐覆盖面较低的问题,提出一种关联规则结合基于菜品属性的推荐算法的混合推荐点餐模型。通过历史关联菜品组合和菜品的关键属性计算菜品关联度与相似度;然后,根据得到的菜品综... 针对我国传统中餐点餐服务中欠缺针对性点餐推荐以及菜品推荐覆盖面较低的问题,提出一种关联规则结合基于菜品属性的推荐算法的混合推荐点餐模型。通过历史关联菜品组合和菜品的关键属性计算菜品关联度与相似度;然后,根据得到的菜品综合评分生成推荐规则来优化传统的关联规则FPgrowth算法推荐;最后根据顾客已点菜品启发式地进行后续点餐推荐。采集了真实的中餐馆历史点餐数据对模型和算法进行了有效性验证,实验结果表明该模型在达到一定菜品推荐数量时,在菜品推荐准确度和覆盖率方面优于传统的单一关联规则推荐,适合较多顾客中餐聚餐的点餐推荐。 展开更多

关键词 混合推荐点餐模型 关联规则 关联度 相似度 菜品属性

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基于最小二乘法的混合推荐模型研究 被引量：7

3

作者 钟志峰 周冬平 +1 位作者 张艳 夏一帆 《现代电子技术》 2022年第17期123-128,共6页

针对单一推荐模型在电影推荐过程中无法同时利用推荐系统中的隐式信息和显式信息所导致的推荐不准确以及冷启动等问题,提出了一种基于最小二乘法的混合推荐模型。该模型首先通过基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法分别进行单一模型... 针对单一推荐模型在电影推荐过程中无法同时利用推荐系统中的隐式信息和显式信息所导致的推荐不准确以及冷启动等问题,提出了一种基于最小二乘法的混合推荐模型。该模型首先通过基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法分别进行单一模型的推荐,然后对单一推荐模型所产生的推荐结果动态地调整权重进行数据拟合,再将所产生的拟合数据进行最小二乘运算,减小整体预测误差,从而得到最终的推荐结果。最后使用MovieLens 100k和MovieLens 1M这两种公开的电影数据集对该模型进行验证并与其他几种模型进行比较。实验结果表明,所提出的基于最小二乘法的混合推荐模型在精确率、召回率和F值等评价指标上都优于目前几种传统的推荐模型,所造成的预测误差相较于目前几种传统推荐模型也更小。 展开更多

关键词 混合推荐模型 协同过滤推荐 冷启动 最小二乘法 相对误差 预测误差 推荐算法 数据拟合

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OHR:一种基于本体的个性化混合服务推荐模型

4

作者 潘拓宇 朱珍民 +2 位作者 滕吉 叶剑 曾庆峰 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2010年第2期84-90,共7页

随着网络信息量的日益增加,为用户提供个性化服务是一种趋势。该文通过建立一个通用的服务本体模型,将项目集合划分到多个服务子类中,经过概率计算得到用户的兴趣分布,并在此基础上提出了一个结合内容过滤和项目协同过滤的个性化混合服... 随着网络信息量的日益增加,为用户提供个性化服务是一种趋势。该文通过建立一个通用的服务本体模型,将项目集合划分到多个服务子类中,经过概率计算得到用户的兴趣分布,并在此基础上提出了一个结合内容过滤和项目协同过滤的个性化混合服务推荐模型(OHR)。实验结果表明了该模型在服务推荐上具有较高的准确率和发现用户新兴趣的能力。 展开更多

关键词 计算机应用 中文信息处理 服务本体 混合个性化服务推荐模型 项目协同过滤 概率计算

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基于DE蝙蝠算法的混合推荐模型设计

5

作者 何昌隆 文斌 《计算机与数字工程》 2022年第7期1439-1443,共5页

针对单一推荐算法的精度不足以及数据稀疏问题,普通加权混合推荐模型权值难以收敛到全局最优的问题,提出了一种基于差分进化蝙蝠算法构建的多元加权混合推荐模型(DEBA-Hybrid Recommendation Model)。该模型通过差分进化蝙蝠算法优秀的... 针对单一推荐算法的精度不足以及数据稀疏问题,普通加权混合推荐模型权值难以收敛到全局最优的问题,提出了一种基于差分进化蝙蝠算法构建的多元加权混合推荐模型(DEBA-Hybrid Recommendation Model)。该模型通过差分进化蝙蝠算法优秀的全局寻优能力来寻找到适当的权值,对多种主流的推荐算法进行加权融合,以生成最终的用户评分预测矩阵进行物品推荐。使用RMSE和MAE指标在Movielens公开数据集上进行模型评估,结果表明该模型对比单一推荐算法和传统的加权混合推荐模型在推荐效果上有明显提升,具有实际意义。 展开更多

关键词 混合推荐模型 蝙蝠算法 差分进化 推荐算法 协同过滤

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融合用户和区位资源特征的混合房源推荐方法 被引量：1

6

作者 朴勇 朱锶源 李阳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第S01期733-737,共5页

随着时代的发展,用户购买房屋的观念也在发生改变,在决策过程中更加注重房屋的区位资源。文中给出一种融合用户和区位资源特征的混合推荐方法,通过层叠式的方式将基于内容的推荐算法和基于用户的协同过滤算法相组合,通过用户兴趣偏好与... 随着时代的发展,用户购买房屋的观念也在发生改变,在决策过程中更加注重房屋的区位资源。文中给出一种融合用户和区位资源特征的混合推荐方法,通过层叠式的方式将基于内容的推荐算法和基于用户的协同过滤算法相组合,通过用户兴趣偏好与区位资源的融合,提供更准确的房源推荐。通过整合17万余条房源交易数据和上千条区位资源数据,实验结果表明,该方法相比传统模型具有更好的推荐效果。 展开更多

关键词 混合推荐模型 区位资源 用户兴趣偏好

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深度学习视角下红色文献资源推荐服务模型分析与探讨

7

作者 尹婷婷 胡鹏 崔楠 《当代图书馆》 2022年第3期19-22,32,共5页

作为大数据时代针对用户服务设计的有力工具,深度学习为红色文献资源推荐服务提供了全新的发展思路与技术保障。首先,对国内红色文献资源推荐服务的发展历程进行梳理与总结;随后,基于针对深度学习相关实践应用的概括,总结深度学习在目... 作为大数据时代针对用户服务设计的有力工具,深度学习为红色文献资源推荐服务提供了全新的发展思路与技术保障。首先,对国内红色文献资源推荐服务的发展历程进行梳理与总结;随后,基于针对深度学习相关实践应用的概括,总结深度学习在目前红色文献资源推荐服务中的应用现状;然后,提出深度学习视角下针对文献资源与读者需求的混合式红色文献资源推荐模型;最后,从特征关联、情景模拟、用户兴趣三个具体方面,针对红色文献资源推荐模式进行研究与分析,为信息化快速发展背景下红色文献资源推荐服务提供借鉴。 展开更多

关键词 深度学习 红色文献资源 混合式推荐模型

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基于混合模型的个性化阅读系统设计 被引量：2

8

作者 孙承爱 季胜男 田刚 《软件导刊》 2019年第8期80-82,87,共4页

为解决协同过滤推荐算法冷启动和数据稀缺的问题,提高个性化阅读系统推荐准确性,根据图书特点,提出一种融合协同过滤算法和兴趣标签算法的个性化阅读系统设计。通过交叉调和方法,给定一个适当的融合比将两种推荐算法的推荐结果进行融合... 为解决协同过滤推荐算法冷启动和数据稀缺的问题,提高个性化阅读系统推荐准确性,根据图书特点,提出一种融合协同过滤算法和兴趣标签算法的个性化阅读系统设计。通过交叉调和方法,给定一个适当的融合比将两种推荐算法的推荐结果进行融合,保证系统在解决冷启动问题的同时,能够增加推荐列表新鲜度,提高推荐准确度,保持个性化阅读系统优越性。结果表明,该方法即使没有评级也能合理推荐,在推荐准确性和图书种类方面优于传统方法。 展开更多

关键词 个性化阅读 混合推荐模型 协同过滤 兴趣标签 交叉调和

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基于分布式图计算的学术论文推荐算法 被引量：6

9

作者 潘峰 怀丽波 崔荣一 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第6期1629-1632,1642,共5页

针对海量论文数据导致的应用效率低下问题,提出一个基于层次混合模型的推荐算法WSVD++。该模型根据学术论文良好的结构特征,构建一个加权的论文二部图模型。首先对论文进行特征提取,按不同特征的权重构建论文的复合关系图;其次对关系图... 针对海量论文数据导致的应用效率低下问题,提出一个基于层次混合模型的推荐算法WSVD++。该模型根据学术论文良好的结构特征,构建一个加权的论文二部图模型。首先对论文进行特征提取,按不同特征的权重构建论文的复合关系图;其次对关系图采用一种改进的PPR算法,计算每篇论文的重要程度,依此来对用户—论文关系进行加权;然后在构建好的加权二部图模型上混合SVD++图算法进行推荐。实验结果表明,改善了推荐算法学术论文的推荐效果,并且基于分布式图计算框架GraphX,扩展性好,适合大数据处理。 展开更多

关键词 混合模型推荐 协同过滤 SVD++ 分布式图计算 GraphX

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基于VR技术的高校红色文献资源推荐服务建模与实践研究 被引量：2

10

作者 尹婷婷 郭永建 +1 位作者 郭丹 胡鹏 《新世纪图书馆》 CSSCI 2023年第12期64-69,共6页

高校图书馆开展红色文献资源推荐服务对于增强读者用户的文化自信,增进国家认同感,促进当代社会稳定协调具有非常重要的教育意义。作为针对用户服务设计的有力工具,虚拟现实技术(VR)为大数据环境下高校红色文献资源推荐服务提供了全新... 高校图书馆开展红色文献资源推荐服务对于增强读者用户的文化自信,增进国家认同感,促进当代社会稳定协调具有非常重要的教育意义。作为针对用户服务设计的有力工具,虚拟现实技术(VR)为大数据环境下高校红色文献资源推荐服务提供了全新的发展思路与技术保障,论文借鉴VR技术相关应用实践成果,在高校文献资源推荐服务基础上建立由红色文献资源推荐服务用户信息获取模块、资源VR处理模块、资源匹配模块及资源信息展示模块组成的四层混合式红色文献资源推荐服务流程模型,并从特征数据关联、情景模式模拟、用户兴趣爱好三个具体方面进行了场景应用探讨,最后总结了西北工业大学图书馆基于VR技术红色文献资源推荐服务实践活动开展情况,为信息时代背景下高校红色文献资源推荐服务提供借鉴。 展开更多

关键词 高校图书馆 虚拟现实 红色文献 混合式推荐服务模型

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MFWT:一种推荐学术论文的混合模型 被引量：4

11

作者 卢美莲 张正林 刘智超 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期24-29,共6页

为了改善概率矩阵分解模型进行学术论文推荐时存在的数据稀疏性和冷启动问题,提出了一种混合推荐模型——主题矩阵分解模型.通过提出的作者-会议-时间-主题模型和传统的潜在狄利克雷分布主题模型分别构建用户和论文的主题特征,并通过这... 为了改善概率矩阵分解模型进行学术论文推荐时存在的数据稀疏性和冷启动问题,提出了一种混合推荐模型——主题矩阵分解模型.通过提出的作者-会议-时间-主题模型和传统的潜在狄利克雷分布主题模型分别构建用户和论文的主题特征,并通过这2类特征分别增强概率矩阵分解模型的用户潜在因子特征向量和项目潜在因子特征向量.实验结果表明,该模型较好地解决了概率矩阵分解模型的数据稀疏性问题和冷启动问题,有效提升了学术论文的推荐效果. 展开更多

关键词 概率矩阵分解 主题模型 混合推荐模型 数据稀疏性

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