个性化推荐系统评价方法综述 被引量：134

1

作者 刘建国 周涛 +1 位作者 郭强 汪秉宏 《复杂系统与复杂性科学》 EI CSCD 2009年第3期1-10,共10页

根据推荐系统任务的不同,介绍了不同的准确性度量指标以及各自的优缺点;介绍了准确度之外的其它指标,例如推荐多样性、覆盖率等;指出了目前评价指标存在的缺陷,以及未来可能的改进方向。

关键词 个性化推荐系统 准确率指标 推荐多样性 覆盖率

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基于矩阵聚类的电子商务网站个性化推荐系统 被引量：8

2

作者 岳训 苗良 +1 位作者 巩君华 岳荣 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2003年第11期1922-1926,共5页

提出一种基于 "矩阵聚类 "的电子商务网站个性化推荐系统 ,通过分析 Web server日志文件中的访问页面序列行为数据 ,构建较高购买者的顾客行为的矩阵模型 ;并使用一种新型的 "矩阵聚类 "算法挖掘潜在购买者与较高... 提出一种基于 "矩阵聚类 "的电子商务网站个性化推荐系统 ,通过分析 Web server日志文件中的访问页面序列行为数据 ,构建较高购买者的顾客行为的矩阵模型 ;并使用一种新型的 "矩阵聚类 "算法挖掘潜在购买者与较高购买者的相似特征 ,从而帮助顾客发现他所希望购买的产品信息 ,用于提高实际购买量 .该技术特别适合于目前大型的电子商务网站 ,实验数据表明 。 展开更多

关键词 电子商务网站 个性化推荐系统 矩阵聚类 数据挖掘 线性关联 WEBSERVER 日志文件

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基于Web日志和缓存数据挖掘的个性化推荐系统 被引量：14

3

作者 王勋 凌云 费玉莲 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2005年第3期324-328,共5页

针对当前推荐系统中存在的问题,提出一个基于Web日志和缓存数据挖掘的个性化推荐系统.系统依据Web日志挖掘用户兴趣页面时综合考虑了访问次数、浏览时间和页面长度.通过对Web日志和缓存数据挖掘得到的兴趣页面的有效分类,构造不同用户... 针对当前推荐系统中存在的问题,提出一个基于Web日志和缓存数据挖掘的个性化推荐系统.系统依据Web日志挖掘用户兴趣页面时综合考虑了访问次数、浏览时间和页面长度.通过对Web日志和缓存数据挖掘得到的兴趣页面的有效分类,构造不同用户的兴趣模型.系统能依据用户兴趣模型实现内容过滤推荐,同时也能通过比较不同用户的兴趣模型实现协作过滤推荐.经模拟实验测试表明,本文提出的推荐方法是可行并且有效的. 展开更多

关键词 WEB日志 缓存数据挖掘 个性化推荐系统 偏爱度 搜索引擎 忠诚度

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个性化推荐系统中遗漏值处理方法的研究 被引量：4

4

作者 王自强 冯博琴 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第8期808-810,850,共4页

为了高效地解决协同过滤算法中的遗漏值问题,而不是简单地用缺省值加以代替,提出了一种新的、在协同过滤中的遗漏值处理方法.其基本思想是,先利用具有最小方差的局部主成分,把包含有遗漏值的不完备数据集划分成多个模糊聚类,然后通过求... 为了高效地解决协同过滤算法中的遗漏值问题,而不是简单地用缺省值加以代替,提出了一种新的、在协同过滤中的遗漏值处理方法.其基本思想是,先利用具有最小方差的局部主成分,把包含有遗漏值的不完备数据集划分成多个模糊聚类,然后通过求解广义逆矩阵来获得各个子聚类的主成分,最终在局部主成分的基础上通过简单的线性方程模型去估计聚类中的遗漏值.实验表明,这种方法的优点是低内存需求,具有较小的平均绝对偏差值,并且显示出了比传统推荐算法更好的推荐质量. 展开更多

关键词 个性化推荐系统 协同过滤 遗漏值 主成分分析 模糊聚类

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基于偏爱路径的个性化推荐系统 被引量：2

5

作者 张海玉 刘晓霞 王新征 《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第2期213-216,共4页

目的设计实现基于偏爱路径的个性化推荐系统原型。方法通过建立Web站点访问的一种矩阵表示模型,并据此挖掘用户浏览偏爱路径。结果分析了偏爱度与置信度的区别,提出了页面平均兴趣度的概念,改进了用户浏览偏爱路径算法。引入页面平均兴... 目的设计实现基于偏爱路径的个性化推荐系统原型。方法通过建立Web站点访问的一种矩阵表示模型,并据此挖掘用户浏览偏爱路径。结果分析了偏爱度与置信度的区别,提出了页面平均兴趣度的概念,改进了用户浏览偏爱路径算法。引入页面平均兴趣度的概念,给出了Web站点访问的一种矩阵表示模型,在此基础上挖掘用户浏览偏爱路径。结论该方法能准确地反映用户浏览兴趣,证明该系统具有较高的准确性。 展开更多

关键词 偏爱路径 个性化推荐系统 数据挖掘 页面兴趣度

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灵活适应不同业务的个性化推荐系统研究 被引量：1

6

作者 陶彩霞 袁海 +1 位作者 陈康 马安华 《电信科学》 北大核心 2014年第8期131-135,148,共6页

互联网技术的迅速发展,尤其是以个性化为主要特点的Web 2.0的不断成熟,使得大量信息同时呈现在人们面前,个性化推荐技术的价值日益凸显。提出了一种灵活适应不同业务的个性化推荐系统设计方案,采集并分析用户的所有显式行为和隐式行为,... 互联网技术的迅速发展,尤其是以个性化为主要特点的Web 2.0的不断成熟,使得大量信息同时呈现在人们面前,个性化推荐技术的价值日益凸显。提出了一种灵活适应不同业务的个性化推荐系统设计方案,采集并分析用户的所有显式行为和隐式行为,结合用户行为配置文件和熵值法分析用户对物品的兴趣度,并引入时间遗忘函数,解决用户兴趣漂移问题,然后基于协同过滤技术得到用户的个性化推荐列表。通过实际数据进行测试,给出了系统推荐效果评估分析。 展开更多

关键词 个性化推荐系统 用户兴趣分析 熵 兴趣漂移 协同过滤

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基于相似模式聚类的电子商务网站个性化推荐系统研究 被引量：6

7

作者 王太雷 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第6期152-157,共6页

保证个性化推荐系统产生高质量的推荐结果的重要因素是:系统必须要确定访问者在访问行为的相似程度,从而能预测访问者的访问和购买兴趣。实现此功能的关键技术是计算访问者对象在整个或者部分属性空间的相似距离,从而得到访问行为的相... 保证个性化推荐系统产生高质量的推荐结果的重要因素是:系统必须要确定访问者在访问行为的相似程度,从而能预测访问者的访问和购买兴趣。实现此功能的关键技术是计算访问者对象在整个或者部分属性空间的相似距离,从而得到访问行为的相似程度。该文首先分析了目前在推荐系统中常用的用于计算访问行为相似程度的距离函数,发现它们是测定访问者对象在所有测试属性空间上的平均测定,而在属性集的子维空间上的相似模式并没有有效地挖掘出来。然后提出一种新的基于相似模式聚类算法的电子商务个性化推荐系统,综合考虑可供挖掘的数据源(如:网站内容,网站的超链接结构,顾客访问网站的行为,以及商业的实际购买情况,顾客的身份数据等)获取用户访问电子商务网站的访问页面序列,构建较高购买者的顾客行为的矩阵模型,高效地得到访问者对象在整个或者部分属性空间的相似访问行为,然后通过挖掘潜在购买者与较高购买者的相似模式特征,帮助顾客发现他所希望购买的产品信息,用于提高实际购买量,实验数据表明,该系统高效并可广泛使用。 展开更多

关键词 个性化推荐系统 相似模式聚类 电子商务

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在线个性化推荐系统消费者采纳影响因素研究 被引量：1

8

作者 齐莉丽 王丹 《商业经济研究》 北大核心 2017年第14期43-45,共3页

信息超载的难题使得消费者很难在海量的商品信息中快速找到目标,个性化推荐系统应运而生且应用日趋广泛,但仍然被许多消费者拒绝采纳,精准找出影响用户最终采纳行为的因素对提高推荐系统效率具有重要意义。本文在改进技术整合模型基础... 信息超载的难题使得消费者很难在海量的商品信息中快速找到目标,个性化推荐系统应运而生且应用日趋广泛,但仍然被许多消费者拒绝采纳,精准找出影响用户最终采纳行为的因素对提高推荐系统效率具有重要意义。本文在改进技术整合模型基础上新增关键因子,构建用户采纳影响因素的理论模型;然后通过实证研究明确各因子之间的关系以及对用户采纳意向的影响程度。基于实证结果,对个性化推荐系统提出改进建议。 展开更多

关键词 个性化推荐系统 UTAUT 模型 用户采纳 影响因素

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基于隐私保护的个性化推荐系统 被引量：5

9

作者 陈婷 韩伟力 杨珉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第8期283-284,F0003,共3页

针对传统个性化推荐系统存在的隐私容易泄露的缺点,提出一个基于代理的智能推荐系统,在向用户提供准确方便的内容推荐服务的同时保护用户隐私。在该系统中,所有用户私有信息的操作都在客户端执行,使用户隐私得到完善的保护。以嵌于RSS... 针对传统个性化推荐系统存在的隐私容易泄露的缺点,提出一个基于代理的智能推荐系统,在向用户提供准确方便的内容推荐服务的同时保护用户隐私。在该系统中,所有用户私有信息的操作都在客户端执行,使用户隐私得到完善的保护。以嵌于RSS阅读器中的个性化广告系统为例,表明该方法能准确地推荐用户感兴趣的内容并且保护用户隐私。 展开更多

关键词 个性化推荐系统 隐私保护 数据挖掘

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基于矩阵分解的个性化推荐系统研究 被引量：13

10

作者 张时俊 王永恒 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2017年第3期134-139,169,共7页

随着社交网络的快速发展,用户在使用社交应用时会产生大量有价值的数据。通过对社交网络进行数据挖掘,发现隐藏在数据中关联用户与物品之间的偏好关系。然后对用户建模分析,选择合适的推荐引擎进行个性化物品推荐,这是一个非常有价值的... 随着社交网络的快速发展,用户在使用社交应用时会产生大量有价值的数据。通过对社交网络进行数据挖掘,发现隐藏在数据中关联用户与物品之间的偏好关系。然后对用户建模分析,选择合适的推荐引擎进行个性化物品推荐,这是一个非常有价值的研究方向。该文重点研究矩阵分解算法对处理大规模用户与物品评分矩阵的推荐效果,为了提高推荐的准确度展开了对用户社交关系和隐性反馈的研究,在组合预测模型中加入社交关系、人口统计学信息配置项、用户的消费记录等隐因子项,通过实验验证了扩展之后的混合预测模型在RMSE值上比SVD算法降低了0.259 475,在推荐性能有较大幅度的提高。 展开更多

关键词 矩阵分解 个性化推荐系统 社交网络 用户建模

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Amazon个性化推荐系统的文本组织结构研究 被引量：1

11

作者 张宁昳 《图书与情报》 CSSCI 北大核心 2013年第5期103-106,118,共5页

文章以运用个性化推荐系统进行文本推荐、拥有广泛成功实践经验的Amazon为例。集中探讨了个性化推荐系统影响下,输出文本的文本组织结构(排列顺序、聚散状况、联结方式)的特征,以及对图书馆的启示。

关键词 个性化推荐系统 文本结构组织 亚马逊 图书馆

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人工智能赋能个性化学习:E-Learning推荐系统研究热点与展望 被引量：33

12

作者 谢浩然 陈协玲 +1 位作者 郑国城 王富利 《现代远程教育研究》 CSSCI 北大核心 2022年第3期15-23,57,共10页

E-Learning领域的推荐系统在满足学习者个性化学习需求方面发挥着重要作用。近年来,国际上围绕E-Learning推荐系统开展的研究迅速增多。采用文献计量分析方法对该领域的研究进行系统分析,有助于为E-Learning推荐系统的高水平研究和高质... E-Learning领域的推荐系统在满足学习者个性化学习需求方面发挥着重要作用。近年来,国际上围绕E-Learning推荐系统开展的研究迅速增多。采用文献计量分析方法对该领域的研究进行系统分析,有助于为E-Learning推荐系统的高水平研究和高质量应用提供镜鉴。综括而言,当前国际E-Learning领域的推荐系统研究热点及其演变趋势集中体现在6个方面:一是融合多种技术优势的混合推荐日益受到重视且逐渐成为主流。二是伴随技术支持下群体学习的多元发展,个性化推荐由关注个体推荐逐步转向关注群体推荐。三是随着大规模开放在线课程的流行,个性化推荐逐步突破小规模而面向大规模学习者群体,重视通过对海量学习资源和过程数据的搜集和挖掘而提供个性化推荐。四是从心理学层面关注学习者情绪变化,并据此构建上下文推荐系统,通过优化调整推荐内容不断促进学习者高效完成学习任务。五是在推荐功能上更加强调学习模型构建,重视提升学习者的深层次认知能力和促进有效学习。六是在先进技术的支持上,个性化推荐系统强调引入深度学习技术,不断优化其表征能力、融合效率和推荐效果。 展开更多

关键词 E-LEARNING 个性化推荐系统 个性化学习 人工智能 研究热点

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一个基于VSM的个性化信息推荐系统 被引量：6

13

作者 李鹏 汪东升 陈康 《计算机工程与设计》 CSCD 2003年第10期19-22,共4页

为了帮助用户从Internet上方便地获得信息,针对Proxy用户环境设计了一个信息推荐系统。先通过Proxy 日志挖掘获得用户兴趣,再根据向量空间模型为用户生成兴趣特征,并据此对用户进行信息推荐。系统通过服 务评估和反馈来保证信息推荐的... 为了帮助用户从Internet上方便地获得信息,针对Proxy用户环境设计了一个信息推荐系统。先通过Proxy 日志挖掘获得用户兴趣,再根据向量空间模型为用户生成兴趣特征,并据此对用户进行信息推荐。系统通过服 务评估和反馈来保证信息推荐的质量。 展开更多

关键词 INTERNET 个性化信息推荐系统 VSM 向量空间模型 用户兴趣特征

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基于云‒端融合的个性化推荐服务系统 被引量：2

14

作者 韩佳良 韩宇栋 +2 位作者 刘譞哲 赵耀帅 冯迪 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第11期3506-3512,共7页

主流个性化推荐服务系统通常利用部署在云端的模型进行推荐,因此需要将用户交互行为等隐私数据上传到云端,这会造成隐私泄露的隐患。为了保护用户隐私,可以在客户端处理用户敏感数据,然而,客户端存在通信瓶颈和计算资源瓶颈。针对上述挑... 主流个性化推荐服务系统通常利用部署在云端的模型进行推荐,因此需要将用户交互行为等隐私数据上传到云端,这会造成隐私泄露的隐患。为了保护用户隐私,可以在客户端处理用户敏感数据,然而,客户端存在通信瓶颈和计算资源瓶颈。针对上述挑战,设计了一个基于云‒端融合的个性化推荐服务系统。该系统将传统的云端推荐模型拆分成用户表征模型和排序模型,在云端预训练用户表征模型后,将其部署到客户端,排序模型则部署到云端;同时,采用小规模的循环神经网络(RNN)抽取用户交互日志中的时序信息来训练用户表征,并通过Lasso算法对用户表征进行压缩,从而在降低云端和客户端之间的通信量以及客户端的计算开销的同时防止推荐准确率的下跌。基于RecSys Challenge 2015数据集进行了实验,结果表明,所设计系统的推荐准确率和GRU4REC模型相当,而压缩后的用户表征体积仅为压缩前的34.8%,计算开销较低。 展开更多

关键词 个性化推荐服务系统 云‒端融合 用户表征模型 隐私保护 循环神经网络

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一种适合于保险产品的个性化推荐算法 被引量：6

15

作者 徐锡忠 李丹青 朱晓然 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第10期279-283,共5页

随着保险电子商务的不断发展,保险网站的用户越来越多样化,需求差异越来越大,为不同类型的用户推荐个性化定制化的产品以提高网站销量已经成为行业趋势。针对该问题,提出基于保险行业电子商务网站的个性化推荐系统。系统采用了基于内容... 随着保险电子商务的不断发展,保险网站的用户越来越多样化,需求差异越来越大,为不同类型的用户推荐个性化定制化的产品以提高网站销量已经成为行业趋势。针对该问题,提出基于保险行业电子商务网站的个性化推荐系统。系统采用了基于内容的推荐和基于关联规则的推荐,分别利用保险产品本身的分类特点和用户访问网站的历史记录来推荐产品,最后将两种算法进行组合推荐。实验结果表明,算法性能高,平均推荐准确率在8%左右。由此得出结论,所提算法可用于网站的线上预测推荐。 展开更多

关键词 个性化推荐系统 保险 基于内容推荐 关联规则推荐 电子商务

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社会互动对推荐系统用户感知及信息采纳的影响研究 被引量：10

16

作者 李治 孙锐 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第11期1138-1149,共12页

个性化推荐系统(personalized recommendation system,PRS)通过考虑目标用户和相似用户的偏好生成推荐信息。基于情境实验分析,通过改变社会互动(社会参照和自我参照)的水平,使用六个针对应用程序(App)的PRS建立Web下的操作实验,获得参... 个性化推荐系统(personalized recommendation system,PRS)通过考虑目标用户和相似用户的偏好生成推荐信息。基于情境实验分析,通过改变社会互动(社会参照和自我参照)的水平,使用六个针对应用程序(App)的PRS建立Web下的操作实验,获得参与者对基于社会互动的PRS评价,利用SPSS 23.0和Smart PLS 2.0软件对实验数据进行分析和处理。研究表明,社会互动环境显著提高了用户对PRS的感知精确性和新颖性,并且,研究结果证实了感知精确性和新颖性对用户满意度的正向影响,以及满意度和感知新颖性对信息采纳的正向影响。此外,研究还验证了感知精确性、感知新颖性和满意度的中介作用。本研究旨在探明社会互动因素如何影响感知精确性和新颖性,进而影响满意度和信息采纳。通过整合PRS和社会互动的功能,有助于提高对PRS用户感知有关的社会认知过程的理解。 展开更多

关键词 社会互动 个性化推荐系统(PRS) 感知精确性 感知新颖性 信息采纳

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数字图书馆推荐系统中用户偏好的建模方法 被引量：14

17

作者 黄希全 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2006年第1期28-30,共3页

通过对数字图书馆推荐系统进行分析,从信息源特点与用户对象特点两方面出发,提出了将用户偏好模型分为长期偏好与短期偏好相结合的动态模型。

关键词 数字图书馆 个性化推荐系统 用户偏好模型

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高效可验证的隐私保护推荐系统 被引量：3

18

作者 宋春芝 董晓蕾 曹珍富 《华东师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期41-51,62,共12页

针对个性化推荐服务系统存在的隐私泄露问题,提出了一个高效可验证的隐私保护推荐系统,能在保护用户数据隐私的前提下,实现用户对云端计算出的推荐模型的正确性验证;利用脊回归实现对用户数据的拟合;利用Yao的混淆电路技术实现推荐模型... 针对个性化推荐服务系统存在的隐私泄露问题,提出了一个高效可验证的隐私保护推荐系统,能在保护用户数据隐私的前提下,实现用户对云端计算出的推荐模型的正确性验证;利用脊回归实现对用户数据的拟合;利用Yao的混淆电路技术实现推荐模型的计算以及对模型的正确性验证.用户端和云端使用一种新的数据聚合算法AGG(Aggregation)来替换大多数己有工作中使用的公钥同态加密算法,减少了用户端和云端的计算开销,使得系统效率更高.给出了方案的安全性分析以及效率分析. 展开更多

关键词 个性化推荐系统 脊回归 隐私保护 混淆电路 可验证计算

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改进的协同过滤推荐算法 被引量：21

19

作者 刘芳先 宋顺林 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第8期72-75,共4页

协同过滤是迄今为止个性化推荐系统中采用最广泛最成功的推荐技术,但现有方法是将用户不同时间的兴趣等同考虑,时效性不足,而且推荐精度也有待进一步提高。鉴于此提出一种改进的协同过滤算法,针对用户近邻计算和项目评分的预测两个关键... 协同过滤是迄今为止个性化推荐系统中采用最广泛最成功的推荐技术,但现有方法是将用户不同时间的兴趣等同考虑,时效性不足,而且推荐精度也有待进一步提高。鉴于此提出一种改进的协同过滤算法,针对用户近邻计算和项目评分的预测两个关键步骤,提出基于项目相关性的用户相似性计算方法,以便邻居用户更准确,同时在预测评分的过程中增加时间权限,使得接近采集时间的点击兴趣在推荐过程中具有更大权值。实验结果表明,该算法在提高了推荐精度的同时实现了实时推荐。 展开更多

关键词 个性化推荐系统 协同过滤 基于项目的用户相似性 时间权值

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基于用户相似性传递的跨平台交叉推荐算法 被引量：2

20

作者 李超 周涛 +2 位作者 黄俊铭 程学旗 沈华伟 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2016年第2期90-98,共9页

个性化推荐系统在电子商务领域中的广泛应用带来了巨大的经济效益和良好的用户体验。由于用户数据往往分布在多个不同的网站,单个网站的推荐系统受制于数据稀疏性的限制,难以获得准确的推荐效果。该文提出了一种基于传递相似性的交叉推... 个性化推荐系统在电子商务领域中的广泛应用带来了巨大的经济效益和良好的用户体验。由于用户数据往往分布在多个不同的网站,单个网站的推荐系统受制于数据稀疏性的限制,难以获得准确的推荐效果。该文提出了一种基于传递相似性的交叉推荐系统算法,可以利用多个网站平台数据计算不同网站中的用户的相似度,从而很大程度上克服了推荐系统中的数据稀疏性以及冷启动问题。结果显示,该交叉推荐算法与传统的针对单个数据集的推荐算法相比,推荐的精确性有一至两倍的提高。 展开更多

关键词 个性化推荐系统 协同过滤 多源数据 稀疏性 冷启动

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