福建省自然科学基金(2013J01219)
- 作品数：5 被引量：18H指数：3
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- 相关机构：福建师范大学福州大学广西师范学院更多>>
- 发文基金：福建省自然科学基金教育部规划基金项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种融合引力影响的新的矩阵分解推荐方法被引量：5
- 2015年
- 矩阵分解运用于推荐系统受到越来越多的关注,改进算法也层出不穷,这些算法都面临预测精度不足,收敛速度过慢和不适用于大数据量的推荐系统等问题.针对上述问题,提出一种基于引力影响的矩阵分解推荐方法,物品影响力对推荐系统提高推荐精度具有重要的意义.基于物品流行度和物品质量的高低对用户评分的影响,通过引入物品对用户的引力,实现基于矩阵分解的引力推荐算法.实验表明:在用户没有任何历史行为的情况下也可以做出比较合理的推荐,迭代20次就能达到较好的收敛效果,且在推荐精度上有了明显的提高,并且该算法可适用于数据量大的推荐系统.
- 李鹏澎肖如良邓新国林丽玉蔡声镇
- 关键词：引力矩阵分解推荐系统
- 一种新的基于社交关系的相似度传播式推荐算法被引量：4
- 2015年
- 传统协同过滤中用户相似性计算方法在数据稠密的情况下能得到比较可靠的结果.然而当数据稀疏时,相似度计算方法会受到数据稀疏性影响,使其计算结果不准确,特别是在冷启动用户中,相似度计算结果不可靠.为了解决以上问题,从用户社交关系的角度,提出一种新的基于社交关系的相似度传播式协同过滤推荐算法.首先对用户社交关系进行建模,量化用户之间社交关系;然后计算活跃用户之间的相似性得到可靠相似度;最后基于社交关系的可靠相似度传播来构建推荐方法.实验证明,提出的算法可以大幅度提高推荐精度,改善对冷启动用户的推荐.
- 陈洪涛肖如良邓新国
- 关键词：社交关系协同过滤推荐
- 融合时间综合影响的轮盘赌游走个性化推荐算法被引量：6
- 2014年
- 传统的基于图的推荐算法忽略了时间综合信息影响从而导致推荐质量不高。针对这一问题,提出一种融合时间综合影响的轮盘赌游走个性化推荐算法。该算法以用户-项目二分图为基础,引入衰减函数,将时间综合信息对推荐的影响量化成图节点的关联概率;然后采用轮盘赌模型根据关联概率选择游走目标;最终对每个用户做出top-N推荐。实验结果表明:该算法比传统基于图的随机游走PersonalRank算法在推荐的准确度、召回率以及覆盖率指标上都有明显提高。
- 赵婷肖如良孙聪陈洪涛李源鑫李洪恩
- 关键词：个性化推荐
- 一种数据递增式的混合推荐方法被引量：1
- 2014年
- 推荐系统由于较大的训练数据量和推荐算法较高的复杂度,其推荐的更新周期往往较长.然而系统上的数据时刻都在增长,更新推荐期间会产生大量数据,这些新数据对下一刻的推荐有较大的利用价值,系统却无法及时利用起来.为了能及时的利用这些新数据来提高推荐系统的推荐质量,提出一种数据递增式的混合推荐方法.该模型主要分为离线计算模块和在线推荐模块,离线模块用于计算出个性化推荐列表,在线推荐模根据递增的实时数据维护一个流行趋势动量表,然后结合两个模块的结果给出匿名推荐或者个性化推荐.实验证明,该方法简单、有效、可行,能较好的改善推荐系统性能.
- 陈洪涛肖如良林丽玉颜杰敏蔡声镇
- 关键词：推荐系统
