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国外电影推荐系统网站研究与评述被引量：10: 1; 作者孙海峰甘明鑫 +1 位作者刘鑫吴越《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第A02期119-124,共6页; 电影推荐网站的研究对于解决电影数据复杂性以及用户需求多样性具有重要的意义。针对电影推荐系统网站中推荐准确率低、数据稀疏和冷启动等问题,详细阐述了国外六大主流电影推荐网站系统的内部结构、信息量和推荐方式;重点阐述了各网站... 展开更多; 关键词电影推荐系统协同过滤冷启动数据稀疏标签; 在线阅读下载PDF 职称材料

Spark平台下电影推荐系统的设计被引量：3: 2; 作者李光明房靖力《计算机应用与软件》北大核心 2020年第11期28-34,共7页; 传统基于Hadoop或单机下基于Mahout构建的电影推荐系统面对数据量不断增大以及推荐算法模型需要大量迭代的情况时,会出现推荐效果差、运行速度明显下降、无法实时为用户进行个性化推荐的情况。针对以上问题,以电影评分数据集为背景,使用... 展开更多; 关键词 SPARK HADOOP MLlib 协同过滤电影推荐系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于IRGAN模型和Hadoop的电影推荐系统的设计被引量：7: 3; 作者赵桂升潘善亮《计算机应用与软件》北大核心 2019年第5期43-50,共8页; 随着近几年人工智能技术的飞速发展,深度学习技术在推荐系统领域中的应用也已经成为研究热点之一。尤其是生成对抗网络(GAN)作为无监督学习中最具前景的方法之一,在图像处理和自然语言等领域取得突破性进展。针对目前存在的电影市场规... 展开更多; 关键词 IRGAN HADOOP SPARK Kafka 电影推荐系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进神经协同过滤模型的电影推荐系统被引量：8: 4; 作者王骏虞歌《计算机工程与设计》北大核心 2020年第7期2069-2075,共7页; 传统的矩阵分解法只能简单提取低阶信息,特征组合单一无法挖掘更多隐含信息,且特征组合权重相同无法满足个性化推荐。通过改进神经协同过滤模型,利用多层感知机的非线性特征处理提取隐含高阶特征信息以及贝叶斯个性化排序算法提取排序信... 展开更多; 关键词神经协同过滤隐性反馈矩阵分解贝叶斯个性化排序算法电影推荐系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的多元信息嵌入推荐模型被引量：1: 5; 作者王骏虞歌《计算机应用与软件》北大核心 2021年第3期196-201,共6页; 传统的矩阵分解法只能简单提取低阶信息,特征组合单一,无法挖掘更多隐含信息。依赖稀疏的评分表已经无法满足个性化推荐。MovieLens数据集是研究推荐系统的经典数据集。通过改进神经协同过滤模型,使用多个嵌入层对MovieLens数据集所有... 展开更多; 关键词神经协同过滤个性化矩阵分解嵌入电影推荐系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名国外电影推荐系统网站研究与评述被引量：10: 1; 作者孙海峰甘明鑫刘鑫吴越; 机构北京科技大学东凌经济管理学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第A02期119-124,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(71101010) 中央高校基本科研业务费资助项目(FRF-BR-11-019A); 文摘电影推荐网站的研究对于解决电影数据复杂性以及用户需求多样性具有重要的意义。针对电影推荐系统网站中推荐准确率低、数据稀疏和冷启动等问题,详细阐述了国外六大主流电影推荐网站系统的内部结构、信息量和推荐方式;重点阐述了各网站的推荐异同以及可优化方案,进而通过新用户对电影进行评分的冷启动实验,详细分析冷启动解决方法与效果;最后指出当前电影推荐网站的现状及问题,对推荐系统相关理论及其发展趋势进行了分析和展望,并为实际应用中解决冷启动与数据稀疏等问题提供参考依据。; 关键词电影推荐系统协同过滤冷启动数据稀疏标签; Keywords movie recommendation system collaborative filtering cold-start data sparsity tag; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名Spark平台下电影推荐系统的设计被引量：3: 2; 作者李光明房靖力; 机构陕西科技大学电子信息与人工智能学院; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2020年第11期28-34,共7页; 文摘传统基于Hadoop或单机下基于Mahout构建的电影推荐系统面对数据量不断增大以及推荐算法模型需要大量迭代的情况时,会出现推荐效果差、运行速度明显下降、无法实时为用户进行个性化推荐的情况。针对以上问题,以电影评分数据集为背景,使用Hadoop、Spark、Kafka、Hive等大数据处理技术进行系统架构搭建,并采用改进后的余弦相似性的协同过滤和基于用户喜爱物品的物品协同过滤算法对MLlib协同过滤算法模型进行改进,对离线数据以及实时数据进行计算,产生TOP-N推荐结果,实现Spark平台下电影推荐系统。实验结果表明,在Spark平台下,该系统相较传统方法不仅数据处理速度和推荐准确性显著提升,而且稳定性更强。; 关键词 SPARK HADOOP MLlib 协同过滤电影推荐系统; Keywords Spark Hadoop MLlib Collaborative filtering Movie recommendation system; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于IRGAN模型和Hadoop的电影推荐系统的设计被引量：7: 3; 作者赵桂升潘善亮; 机构宁波大学信息科学与工程学院; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2019年第5期43-50,共8页; 基金浙江省公益性技术应用研究计划项目(2017C33001); 文摘随着近几年人工智能技术的飞速发展,深度学习技术在推荐系统领域中的应用也已经成为研究热点之一。尤其是生成对抗网络(GAN)作为无监督学习中最具前景的方法之一,在图像处理和自然语言等领域取得突破性进展。针对目前存在的电影市场规模扩大、观影用户数量增长过快以及电影资源更新频繁等带来的数据利用率低、系统压力大、实时性差等弊端,结合Hadoop、Spark和Kafka等大数据处理技术,设计基于IRGAN算法模型的离线推荐模块和基于在线用户行为数据收集处理的在线推荐模块。实现了基于IRGAN模型和Hadoop的电影推荐系统。测试表明,该系统具有良好的推荐准确性、稳定性和实时性。; 关键词 IRGAN HADOOP SPARK Kafka 电影推荐系统; Keywords IRGAN Hadoop Spark Kafka Film recommendation system; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进神经协同过滤模型的电影推荐系统被引量：8: 4; 作者王骏虞歌; 机构杭州师范大学信息科学与工程学院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2020年第7期2069-2075,共7页; 文摘传统的矩阵分解法只能简单提取低阶信息,特征组合单一无法挖掘更多隐含信息,且特征组合权重相同无法满足个性化推荐。通过改进神经协同过滤模型,利用多层感知机的非线性特征处理提取隐含高阶特征信息以及贝叶斯个性化排序算法提取排序信息,使推荐更加精准,推荐得分结合电影流行度和电影类型因子进行微调。通过该推荐模型实现了个性化电影推荐系统,推荐命中率和归一化折扣累积增益得到显著提高。; 关键词神经协同过滤隐性反馈矩阵分解贝叶斯个性化排序算法电影推荐系统; Keywords neural collaborative filtering implicit feedback matrix factorization Bayesian personalized ranking movie recommendation system; 分类号 TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习的多元信息嵌入推荐模型被引量：1: 5; 作者王骏虞歌; 机构杭州师范大学信息科学与工程学院; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2021年第3期196-201,共6页; 文摘传统的矩阵分解法只能简单提取低阶信息,特征组合单一,无法挖掘更多隐含信息。依赖稀疏的评分表已经无法满足个性化推荐。MovieLens数据集是研究推荐系统的经典数据集。通过改进神经协同过滤模型,使用多个嵌入层对MovieLens数据集所有信息进行嵌入分析,充分挖掘隐含信息,使得推荐算法更有实用意义。通过在MovieLens-100k和MovieLens-1m上设置多组对照实验表明,该改进模型不仅学习了更多信息,而且与神经协同过滤模型相比,其错误率显著减小。; 关键词神经协同过滤个性化矩阵分解嵌入电影推荐系统; Keywords Neural collaborative filtering Personalized Matrix factorization Embedding Movie recommendation system; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	国外电影推荐系统网站研究与评述	孙海峰甘明鑫刘鑫吴越	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2013	10	在线阅读下载PDF 职称材料
2	Spark平台下电影推荐系统的设计	李光明房靖力	《计算机应用与软件》北大核心	2020	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于IRGAN模型和Hadoop的电影推荐系统的设计	赵桂升潘善亮	《计算机应用与软件》北大核心	2019	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于改进神经协同过滤模型的电影推荐系统	王骏虞歌	《计算机工程与设计》北大核心	2020	8	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于深度学习的多元信息嵌入推荐模型	王骏虞歌	《计算机应用与软件》北大核心	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料