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。     

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。     

基于聚类算法的视频推荐系统的算法研究

针对目前视频推荐系统功能少、推荐数据不全面,以及采集用户数据不全推荐能力弱,用户体验差等问题,提出了一种基于聚类算法的视频推荐系统算法。通过自主开发的聚类算法中的AP-聚类分层分析所获取到的不同的用户信息,以及不同的用户的视频的关注度信息,形成不同的用户视频信息聚类库,结合用户视频信息库中的历史数据,进行标签设置,自主进行计算权重,利用开发的聚类层进行用户对视频信息的喜好进行排序,生成喜好序列表,最后通过聚类分层模型计算出不同用户在聚类信息库中的喜好视频信息,进行标签和推荐。该算法成功的对不同用户的视频信息进行了标签和推荐,且推荐针对性较强,命中率较高,具有一定的学术研究价值和实际推广意义。     

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。     

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。     

基于模糊聚类的数字图书馆个性化推荐系统方案设计

用户建模是数字图书馆个性化推荐系统中的关键技术,本文依据中图法对用户兴趣进行了建模,并通过Apriori关联规则算法挖掘了信息资源各类别间的关联,然后通过FCM算法对用户进行聚类分析得到目标用户的最近邻,在Top_n最近邻居集中通过协调过滤技术产生推荐。实验结果表明,本文提出的方案是可行的和有效的,也为创新数字图书馆个性化服务提供了一种新的思路。     

基于用户-产品-标签三元关系的个性化推荐系统研究

本文主要是在张子柯,周涛,张翼成[1]研究的"基于用户-产品-标签三分图的整合扩散的推荐算法"的基础上进行改进,在用户-产品扩散过程中,使用用户对产品的评分等级进行加权扩散,在产品-标签扩散过程中,使用简单的平均分配扩散,然后进行用户-产品-标签三分图上的简单整合,最终把得分最高的一些产品推荐给用户,提高了推荐的效率和准确性。     

基于关联规则的推荐系统在电子商务中的应用

电子商务的发展加剧了企业的竞争。为了充分应用商务网站的信息,本文提出了建立基于关联规则的电子商务的推荐系统;探讨了电子商务推荐系统模型、生成关联规则和形成推荐集的过程。主要应用FP-Tree算法挖掘客户的行为模式和购买组合,根据用户的兴趣度和置信度产生相应的推荐侯选集,实现网站的个性化服务。根据挖掘的客户知识,网站可以制定针对目标客户的营销方案,从而提高客户的忠诚度,增加商务网站的赢利水平和竞争能力。     

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。     

一种新的基于用户的协作过滤推荐算法

协作过滤是应用最为广泛的推荐技术，通常提供预测评分作为推荐。提出一种新的协作过滤算法，采用概率形式．即预测用户喜欢商品的概率来推荐。算法采用基于用户的思路，扩展最近邻算法，通过训练建立预测值和概率形式之间的映射模型，考察相似用户的评价提供概率形式的推荐。实验结果表明该算法能够提供比较准确的预测。     

基于随机游走模型的关键词推荐算法

关键词推荐技术,用于找出与初始查询或关键词相关的其他查询或关键词,被广泛用于搜索引擎和广告检索系统中,作为当今搜索引擎的必备技术之一,查询推荐技术的研究正受到越采越多的关注。为此,本文比较了现有的关键词推荐方法,并提出基于用户点击日志、基于随机游走模型的关键词推荐算法。该算法通过对用户输入的关键词及用户点击的url进行相关性打分,再以归一化后的相关性分值作为随机游走模型的转移概率,计算其首次击中时间,最后,通过分布式进行map/reduce求解适合海量数据处理的需求。     

基于深度学习的推荐系统研究

随着全球信息技术的迅猛发展,信息数据呈现出爆发式增长的趋势,如何从海量的数据中找出有价值的信息,是一个迫切需要解决的问题.推荐系统是解决这一问题的有效途径,而如何把深度学习这项技术融入推荐系统,是目前的研究热点.文章分析了传统的推荐系统存在的问题,提出了相应的解决方法和对策,使系统模型与用户的需求结合更加紧密,用户的满...     

基于用户偏好的多特征融合个性化图书推荐模型

随着图书馆图书数量的增加,读者无法快速获取自己所需资源。针对数字图书馆无法为用户提供准确个性的图书推荐服务的问题,通过分析个性化推荐技术,构建了一种基于用户偏好的个性化图书推荐模型,并进行了系统的研究。最后通过试实验验证其模型的有效性。     

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。     

基于深度学习的商品推荐系统研究

随着移动互联网和电子商务的快速发展,网上购物已经成为人们生活的一部分。商品推荐系统可以提升用户体验,同时增加商品销售量。深度学习技术更加精准的分析、计算用户曾经浏览或购买的商品,因此基于深度学习技术的商品推荐系统可以更加精准的为用户提供服务。     

基于BP神经网络-协同过滤的云制造供应商推荐系统

为更加准确的为制造服务需求方推荐制造服务供应商,提高云制造平台的运行效率,本文将BP神经网络与协同过滤算法相结合,构造了一个制造服务供应商推荐系统。系统结合了神经网络强大的非线性拟合能力以及协同过滤推荐算法的可解释性,从而更加精准的为制造服务需求方提供推荐服务。最终发现,本文提出的系统推荐准确率要优于传统的协同过滤推荐算法。     

消费者视角下的推荐系统研究

在网络购物环境下,推荐系统能帮助消费者更高效地找到合意商品,并促进网商提高销量,因此,它得到了广泛应用。现有研究主要关注推荐系统的算法优化,而较少探索推荐系统对消费者的营销效果。基于此,本文使用文献资料法,构建了一个概念模型,提出购物网站、推荐系统和推荐信息的特性影响推荐系统对消费者的营销效果。这些营销效果可综合长尾理论、基于信任的技术接受模型、更新的信息系统成功模型,以及信息系统持续使用模型来对其进行探索。产品特征、消费者心理特征和消费者对推荐系统的熟悉度,是推荐系统对消费者营销效果的调节变量。未来的研究可基于上述概念框架开展实证研究。     

基于文本挖掘的协同过滤优化在商品推荐中的应用研究

文章以天猫商城智能手机产品的用户评论数据为数据源,提出基于用户评论信息的协同过滤算法优化模型,其优化核心是将评论文本中蕴含的用户偏好信息融入到经典协同过滤模型中。通过对商品、用户的多个特征属性建立商品属性特征值表,并对用户和各个商品的属性特征值间进行余弦相似度计算匹配,从而形成用户感兴趣的组合推荐。     

电子商务推荐系统中推荐技术的比较研究

介绍了电子商务推荐系统的基本内涵,对电子商务推荐系统的工作流程进行了初步探讨,并从不同角度对常用的电子商务推荐技术的推荐机理与方法进行了对比研究。     

协同过滤推荐算法综述

推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一,协同过滤推荐技术是目前应用最广泛和最成功的推荐技术。本文首先介绍了协同过滤的基本概念和原理,然后总结了协同过滤推荐算法中的关键问题和相关解决方案,最后介绍了协同过滤推荐算法需要进一步解决的问题和可能的发展方向。