个性化推荐系统的改进算法述评

推荐系统是复杂网络环境所产生的一种智能过滤冗余信息的方法,分析其相关研究进展从而为推荐系统的进一步研究及应用提供思路具有重要的参考意义。本文首先介绍了传统的个性化推荐算法及其应用,然后从混合推荐算法、动态推荐算法和其他推荐算法3方面总结了个性化推荐系统算法的进一步改进。同时指出基于大数据的个性化推荐系统是下一步的研究方向,也是提高推荐准确性的重要方法。     

个性化推荐系统综述

随着信息时代的不断发展,信息过载是目前互联网用户面临的一个严重问题,个性化推荐系统就是解决这一问题的重要工具。为了解国内对个性化推荐领域的研究现状与发展趋势,通过对相关文献进行收集处理并借用VOSviewer、Excel对发文量、发文期刊、发文作者、关键词进行现状分析,同时对个性化推荐系统的关键技术用户兴趣模型和推荐算法进行阐述介绍。最后指出了未来个性化推荐系统的挑战与研究重点。     

基于顾客交易数据的电子商务推荐方法研究

文章首先简要介绍了电子商务个性化推荐系统的概念、分类及作用,并综述了几种主要的协同过滤推荐技术;然后针对当前推荐系统的缺点提出了基于顾客交易数据的协同过滤推荐方法;最后简单评述了电子商务个性化推荐领域所面临的挑战及需解决的问题。     

基于文献计量的个性化推荐研究进展分析

个性化推荐有效缓解了大数据时代"数据爆炸"的现象,通过事先了解用户的潜在兴趣偏好,有针对性的提供符合用户实际需求的信息,从而提高用户的使用效率。本文通过文献计量的方法对2008年到2018年之间的有关个性化推荐的相关文献进行统计分析,分别从时间分布、期刊分布、关键词共现分析以及关键词聚类分析几个部分展开研究,以发现个性化推荐领域的主要研究热点问题与发展趋势,进而探讨未来研究的走向,为个性化推荐的发展提供依据。     

基于协同过滤在高校学习资源个性化推荐系统中应用研究

文章针对目前高校学习资源信息过剩问题而无法向学习者进行个性推荐资源。文章鉴于电子商务个性化推荐模型研究启示,尝试将协同过滤技术应用在高校学习资源中进行个性化推荐技术研究。文章分析了协同过滤技术个性推荐系统类型以及基于项目个性推荐系统模型流程,最后结合案例分析了基于项目协同过滤技术在高校学习资源应用整个流程;并针对协同过滤算法存在问题,提出了改进方法。     

基于改进二部图与专家信任的混合推荐算法

针对传统协同过滤算法出现的稀疏数据、用户冷启动等问题以及复杂网络结构的广泛应用,本文提出结合改进的二部图与改进的专家信任算法来提高推荐准确度。基于普通二部图算法,将用户对项目的评分作为节点之间的分配资源权重,不仅关注用户与项目之间的联系,同时体现用户对项目的喜好程度;其次,本文根据用户的评论数和与该用户对项目评分相同的数目来判断该用户的专家信任度,改进传统系统过滤算法。为了提高推荐准确度,改进缺点,我们将两者算法进行加权混合,加权因子根据实验中最小MAE值对应的权值来确定,形成混合推荐算法。最后针对基于用户的协同过滤、传统二部图以及本文提出的混合算法计算MAE值和平均Hamming距离,对比分析本文算法的推荐准确度与多样性,实验表明本文方法推荐效果较好,准确率高,个性化强,有研究和应用价值。     

论文推荐算法及数据特征研究综述

本文主要研究论文推荐算法和论文推荐主要使用的数据特征,从而对论文推荐进行总结。论文推荐算法主要有四大类：基于内容的过滤、协同过滤、基于图形的推荐方法和混合推荐方法,论文推荐数据特征主要使用如下四种：标签、用户配置文件、引文网络和社会网络。     

基于云计算的信息推荐系统研究

通过对推荐系统和云计算技术的理论、技术问题进行研究,构建基于云计算的信息推荐系统,并对推荐系统中的推荐算法进行深入研究,利用云计算技术设计信息推荐系统,解决互联网中信息过载问题,为不同用户提供个性化的推荐服务,最后对云计算下的推荐系统的研究难点和发展趋势进行展望。     

一种基于集合的Web用户会话实时聚类算法

随着互联网的普及和电子商务、个性化推荐技术等的发展,Web使用挖掘成为了数据挖掘的新的研究热点。针对Web用户会话聚类,提出了一种基于序列对集合的用户会话实时聚类方法。对聚类算法进行了分析与比较,给出了时空复杂度,实验比较了BOM算法与BOC算法的效率,并验证了BOC算法的有效性与时效性。     

基于个性化导购的商品智能动态推荐系统

为了节省顾客商品选购时间,帮助顾客从海量商品中快速找寻意购物品,本文尝试将关联规则与个性化导购相结合,引入FP-tree关联规则算法,利用商品推荐公式中的关联度,同时综合利用商家利益最大化、热销商品等因素,建立商品推荐综合评分公式。基于综合评分值对待推荐商品进行动态排序,并将排序结果推送给客户,实现个性化商品智能动态推荐服务。     

基于用户兴趣的协同过滤推荐算法

针对协同过滤推荐算法中的动态性问题,从用户标注物品的时间入手,研究用户的兴趣变化,提出基于用户兴趣的协同过滤推荐算法(UICF)。该算法考虑用户的近期和早期兴趣,构造了调节函数。实验表明该算法在推荐准确率上明显提高,应用于电力知识领域,进行电力知识的推荐,取得了很好的推荐效果。     

基于Web数据挖掘的电子商务网站个性化服务的研究

本文在阐述Web数据挖掘技术的定义和过程基础上,把Web数据挖掘应用到电子商务网站个性化推荐服务系统中,形成了基于Web数据挖掘的个性化服务电子商务网站模型,并对数据挖掘技术在个性化服务不同层面的应用进行分析。     

Web数据挖掘在移动电子商务领域的应用研究

随着移动通信技术的飞速发展,移动电子商务以其方便、快捷等优点获得了大量的网络用户。移动互联网端的用户行为分析已经成为迅速发展的知识领域。Web数据挖掘技术作为用户行为分析的基础在移动电子商务领域具有很高的实用价值。文章主要介绍了基于Web的数据挖掘定义及Web的数据特点,并对Web使用模式挖掘的过程和算法进行了重点分析,包括数据的预处理、模式发现和模式分析。除此之外,基于传统企业的电子商务化、业务领域多元化等特点,创新研究了如何建设企业电子化大平台,如何有效收集平台产生的海量数据,如何将Web数据挖掘技术应用于企业等内容。     

视频资源推荐系统的设计与实现

文章对视频资源推荐系统的设计与实现进行了系统且有效的分析和研究,视频资源推荐系统采用个性化推荐技术,使用协同过滤算法进行推荐,运行于Hadoop大数据计算平台,使用MySQL数据库作为存储,系统所需要的数据集采用Python语言编写脚本,并从网上进行数据采集。经测试,该系统可以让用户能得到自己所需的视频资源,移动端用户也能快速找到自己喜欢的类型视频资源和全网推荐视频资源,具有较好的推荐效果。     

基于局部SVD++的服装推荐算法研究

随着社会的飞速发展,生活节奏不断加快,消费者逐渐开始注重购买服装的效率,对个性化服装的需求也在不断增加。所以,个性化服装推荐系统对于消费者和商家来说都尤为重要。本文利用皮尔森相关系数和矩阵分解的有关理论,在K-NN(k-Nearest Neighbor)算法和SVD(Singular Value Decomposition)算法的基础上构建基于局部SVD++的服装推荐算法。     

基于领域知识的个性化推荐在企业交叉销售中的应用

文章首先讨论了当前交叉销售方法的局限性,以及个性化推荐在交叉销售中应用的可行性。接着,讨论了领域知识的重要性,并将领域知识与传统个性化推荐方法结合以改进推荐效果。     

个性化推荐算法综述

本文就个性化推荐算法进行综述,以期为今后的研究提供借鉴。     

大数据驱动下的电商行业发展与应用研究

随着大数据技术的迅猛发展,电商行业正面临前所未有的机遇与挑战。本文首先概述了大数据在电商领域中的应用现状,如用户行为分析、个性化商品推荐、供应链优化及营销策略的完善。其次,重点探讨了大数据驱动下电商平台的发展与创新,包括数据资源的整合与深度挖掘、大数据在电商运营决策中的运用,以及大数据与人工智能技术在电商平台的创新结合。此外,我们还从用户体验的角度分析了大数据的影响,如个性化推荐、用户黏性、数据隐私保护与合规管理等方面。最后,对大数据驱动下电商行业的发展趋势进行了展望,包括大数据在电商行业的未来应用前景、数据治理与安全挑战,以及电商行业对人才的需求与培养。希望通过本次研究,为电商行业的未来发展提供理论支持和实际操作建议,从而促进电商行业的创新和可持续发展。     

基于项目聚类和评分预测的协同过滤推荐算法研究

协同过滤算法是目前个性化推荐系统中应用最成功的推荐算法之一。目前协同过滤构建的用户-项目矩阵,一般是按用户对所有项目的评分构建,却没有考虑项目之间的分类情况,导致寻找的邻居集合可能不是最近邻居集合。针对此问题,本文提出基于项目聚类和评分预测的协同过滤推荐算法,该算法首先按商品聚类,将大矩阵按聚类的商品来进行子矩阵的计算,在子矩阵里进行兴趣度的测量,最后将在所有区域相似用户的推荐项目合并,成为该用户的最后推荐结果。实验证明新算法能够提高协同过滤推荐系统的推荐质量。     

个性化推荐系统中Web使用挖掘技术的研究

Web挖掘技术在处理海量数据和稀疏数据上有着先天的优势,所以在推荐系统中Web挖掘技术得到了越来越广泛的研究和应用。文章从Web挖掘的概念着手,介绍几种个性化推荐技术,并指出了推荐系统未来的研究热点和发展方向。