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题名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
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作者
张少中
高飞
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机构
浙江万里学院电子信息学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2010年第10期1974-1978,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(70671007)资助
中国博士后基金项目(20060390391)资助
+1 种基金
浙江省自然科学基金项目(Y6090027)资助
宁波市自然科学基金项目(2009A610076)资助
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文摘
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.
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关键词
小世界网络
贝叶斯网络
混合推荐模型
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Keywords
small world network
Bayesian network
hybrid recommended model
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于最小二乘法的混合推荐模型研究
被引量：7
- 2
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作者
钟志峰
周冬平
张艳
夏一帆
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机构
湖北大学计算机与信息工程学院
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出处
《现代电子技术》
2022年第17期123-128,共6页
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基金
湖北省技术创新专项(重大项目)(2018ACA13)。
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文摘
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。
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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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Keywords
hybrid recommendation model
collaborative filtering recommendation
cold start
least square method
relative error
predictive error
recommendation algorithm
data fitting
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分类号
TN911.1-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名OHR:一种基于本体的个性化混合服务推荐模型
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作者
潘拓宇
朱珍民
滕吉
叶剑
曾庆峰
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机构
中国科学院计算技术研究所
湘潭大学信息工程学院
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2010年第2期84-90,共7页
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基金
国家863计划重点资助项目(2009AA011900)
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文摘
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。
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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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Keywords
computer application
Chinese information processing
ontology
hybrid personalized recommendations
item-based collaborative filtering
probabilistic model
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名融合用户和区位资源特征的混合房源推荐方法
被引量：1
- 4
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作者
朴勇
朱锶源
李阳
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机构
大连理工大学软件学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第S01期733-737,共5页
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文摘
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。
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关键词
混合推荐模型
区位资源
用户兴趣偏好
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Keywords
Hybrid recommendation model
Location resources
User interest preference
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于分布式图计算的学术论文推荐算法
被引量：6
- 5
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作者
潘峰
怀丽波
崔荣一
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机构
延边大学工学院计算机科学与技术学科智能信息处理研究室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第6期1629-1632,1642,共5页
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基金
国家语委“十二五”科研规划2015年度科研项目(YB125-178)
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文摘
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。
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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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Keywords
hybrid model
collaborative filtering
SVD++
distributed graph computation
GraphX
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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