推荐系统
- 基于用户反馈和对话历史的对话式推荐技术研究
仁杰关键词：推荐系统;对话式推荐;强化学习;图表示学习0 引言（Introduction）随着互联网技术的迅猛发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载的时代，因此如何应对信息过载问题成为一个迫切需要解决的问题。推荐系统的出现有效地缓解了这一问题。然而，传统的推荐方法在处理新用户冷启动和充分利用用户反馈问题时仍面临挑战。相较之下，对话式推荐系统（Conversational Recommender System， CRS）通过与用户直接交互收集“显式反馈
软件工程 2024年1期2024-01-29
- 短视频推荐方法与模型研究
短视频推荐是推荐系统中的一个重要领域，其目标是根据用户的兴趣和偏好，为用户推荐个性化的短视频内容，该研究具有重要的理论和实践意义。该文旨在对短视频推荐方法进行综述和研究，通过分析比较不同推荐方法，深入探讨和研究不同方法的优缺点，进行模型优化与设计。该研究可以为短视频推荐系统的设计和优化提供指导和参考，为短视频推荐系统的改进和优化提供有力支持，提高用户的满意度和体验。关键词：短视频；推荐系统；深度学习中图分类号：TP37 文献标识码：A文章编号
电脑知识与技术 2023年34期2024-01-24
- 基于协同过滤知识图谱的图书推荐
为了缓解图书推荐系统准确率低、可解释性差和数据稀疏等问题，本文将图书评分和图书标签数据相结合，实现图书的精准推荐。首先通过图书与图书标签之间的关系构建图书知识图谱，提取出图书与图书之间的关系，通过前文提到的算法模型计算推测出读者的读书偏好，还可以利用图书和读者之间的交互信息，通过协同过滤算法计算出读者偏好，综合上述两种方法得到推荐列表进行最终的TopK推荐。关键词：图书；推荐系统；协同过滤；知识图谱1概述进入21世纪以来，互联网技术的快速发展、计算能力的快
科技风 2023年36期2024-01-07
- 基于图神经网络的注意力因子分解机推荐系统
要：针对推荐系统中的数据稀疏问题，提出一种基于图神经网络的注意力因子分解机模型，利用注意力因子分解机对用户和项目中不同邻域的特征信息进行二阶交互，注意力机制可以对二阶交互进行权重参数的重分配，一定程度上缓解了数据的稀疏性问题，提高了推荐系统的性能。在4个不同数据集上的评分预测实验表明，该文所提算法的均方根误差（RMSE）相较于目前比较优秀的算法分别提升了2.2%、4.3%、10.6%、2.6%。关键词：图神经网络；因子分解机；评分预测；推荐系统中图分类
现代信息科技 2023年15期2023-09-18
- 个性化跨域推荐系统中的用户隐私保护研究综述
性化；跨域；推荐系统；用户隐私保护一、引言随着社会信息产业的发展，电影、音乐、网购等行业的交易量不断增长。相比之下，个人很难体验到一个又一个庞大的产品和服务。为了实现产品的精准销售，提高个人服务质量，需要有一个好的算法来给出个人推荐。推荐方法的准确性不仅决定了个人的生活体验，也决定了商业效益。但同时，在个性化的推荐中，重点做好用户隐私的保护工作，就成为个性化推荐系统研发和升级中必须考量的问题。结合既有的推荐系统用户隐私保护现状来看，仍旧存在一些漏洞，导致用
中国新通信 2023年13期2023-09-17
- 电子商务推荐系统公平性研究进展
的快速发展，推荐系统作为大数据环境下解决“信息过载”问题的有效工具已广为使用。受数据、算法、人为干预等因素的影响，推荐系统可能会为具有某些属性的消费群体提供不公平的推荐结果从而导致各种问题。近年来，研究者们提出各种解决推荐系统公平性问题的方法。文章总结了近几年的研究成果，从两个方面总结归纳了造成电子商务推荐系统公平性问题的主要原因，并给出五种主要的解决方案；介绍了当前可供研究的数据集及工具，也对电子商务推荐系统公平性研究尚存的问题及未来的研究方向进行了探讨
现代信息科技 2023年14期2023-09-06
- 基于改进的深度兴趣网络推荐系统研究
要：针对推荐系统中用户兴趣度标签消失问题，在排序层提出一种改进的深度兴趣网络模型。首先，将深度兴趣网络模型应用于视频推荐领域，并在改进的模型中加入平衡因子，有效地解决了在训练过程中用户兴趣度标签消失问题。其次针对推荐系统整体召回率问题，在召回层提出一种混合推荐模型。使用Item2vec模型和贝叶斯个性化排序模型组合成一种混合推荐模型。实验结果显示：改进后的深度兴趣网络和混合模型应用在视频推荐系统中很好地提高了推荐效果。关键词：深度兴趣网络；混合模型；I
现代信息科技 2023年12期2023-08-21
- 基于Pairwise策略优化的双塔召回算法模型研究
率。关键词：推荐系统；召回；双塔模型；负样本；Pairwise一、背景介绍推荐系统的技术阶段一般包括召回、排序和重排序。其中，召回模型是推荐系统的核心技术之一。推荐系统可以被看作一个用于人与物的匹配系统。其最终目的是通过实现千人千面，将最符合用户兴趣的物品展示给用户，并按照用户偏好对每个物品进行匹配分值排序。为了实现这一目的，可以将推荐系统抽象为如下的框架：用户请求推荐引擎时，使用一个排序算法将所有的物品与该用户计算出一个匹配分值，然后按照该分值从高到低在
中国新通信 2023年11期2023-08-10
- 融合相似用户、物品的矩阵分解推荐算法研究
吕昊宸摘要：推荐系统中传统的协同过滤算法和基于矩阵分解的推荐算法都单独地进行相关推荐，但两种方法独立运行，都存在一定的不足，导致推荐质量不佳。为了进一步提升推荐算法性能来提高推荐准确度，文章提出一种融合相似用户、物品的矩阵分解推荐算法，在矩阵分解模型的基础上，结合协同过滤思想来挖掘目标用户的个性化候选物品推荐。文章采用MoviesLens数据集进行模型训练并评估其性能，与原有的方法相比，推荐准确度获得了进一步提升。关键词：推荐系统；协调过滤；矩阵分解中图分
无线互联科技 2023年8期2023-06-26
- 消费者异质性对推荐系统的影响研究与仿真
要：现有商品推荐系统的研究大多通过改进推荐算法以提升推荐效果。很少有研究从消费者视角，探究当面对同一推荐系统，消费者异质性对推荐效果的影响。基于深度强化学习算法，构建细粒度感知消费者行为的推荐系统；从消费者属性和行为模型两个角度刻画消费者异质性；基于多Agent技术组合推荐系统Agent与消费者Agent，构建商品推荐仿真模型。仿真结果表明，消费者异质性对企业利润、消费者满意度、点击率均能产生较大影响。关键词：推荐系统； 消费者异质性； 多Agent技术；
电脑知识与技术 2023年13期2023-06-25
- 基于经典名方煎法的中药复方煎煮方案推荐系统研究
开发煎煮方案推荐系统。系统实现中药复方煎煮方案推荐，并完成数据信息无缝接入、检索、批量管理、统计分析、方剂相似度计算等。系统不仅提供了经典名方的检索统计等功能，而且为患者提供了中药复方科学煎煮推荐服务。关键词：煎煮信息模型；煎煮方案推荐；推荐系统中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）05-0098-05Research on the Recommendation System of Decoction Sc
现代信息科技 2023年5期2023-06-22
- 基于用户画像的课程学习视频推荐系统研究与设计
程学习视频的推荐系统。由于线上学习资源冗杂繁多，且缺乏规范化构建和系统化管理，学习者难以精准获取满足其个性化需求的课程学习视频。文章通过数据挖掘技术获取用户数据后构建用户画像并进行相似用户群体识别，再利用推荐算法实现课程学习视频与用户之间的精准匹配。实验结果表明，该文推荐系统可以有效解决人们在选择学习资源时产生的“信息迷航”和“信息过载”等问题，能够有效满足用户个性化学习需求并为用户提供个性化学习路线。关键词：课程学习视频；用户画像；个性化推荐；推荐系统中
现代信息科技 2023年9期2023-06-21
- 商品推荐系统中的效用估计
度，通常希望推荐系统的推荐产品能使商家的收益最大化。在以期望收益最大化为目标的产品组合优化模型中，商品效用是必不可少的参数。论文主要探究推荐系统中商品效用的估计方法，通过评估由商品效用计算得到的商品被点击概率，来验证效用估计的准确性。通过数值试验，将单值排序模型预估的点击概率与通过MNL模型估计商品效用计算的点击概率进行对比，结果证明MNL模型估计的商品效用具备与单值排序模型相当的准确率。此外，论文进一步构建了神经网络模型估计商品效用，并且另外构建了一个直
上海管理科学 2023年2期2023-06-21
- 基于社区结构的推荐系统中冷启动问题研究
要：由于推荐系统中数据稀疏性和冷启动问题日益严重，传统的算法无法有效地解决这些问题，现有的改进算法由于穩定性差，仍然需要预先确定具体的参数。文章提出了一种基于社区结构的冷启动算法以改善推荐系统中的冷启动问题，通过计算用户和项目节点的相似度投影二分网络，利用改进的Louvain算法对投影单模式网络进行社区检测，使新记录更新到社区，然后进行对用户社区组推荐。与其他冷启动算法相比，该算法在推荐准确率和运行效率有明显提升。关键词：社区检测；冷启动；二分投影网络
现代信息科技 2023年1期2023-06-21
- 基于大数据平台的推荐系统研究与实现
要：个性化推荐系统作为人工智能一个落地场景，在社交平台、电商、生活服务等领域有着广泛的应用。为了把优选的商品提供给有需要的客户，对用户行为进行数据采集、数据清洗与存储、用户物品推荐建模、模型评估等内容进行了研究。数据采集通过客户端页面埋点技术来记录用户浏览、点击、关注等行为以及页面停留时长等数据，通过flume、kafka、hive、spark等大数据相关组件与技术完成数据采集、ETL相关操作，将用户评分表、物物余弦相似度等数据通过ALS、item-ba
现代信息科技 2023年1期2023-06-21
- 基于推荐系统的网上书城的研究进展综述
森超关键词：推荐系统；网上书城；互联网中图分类号：TP311 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）02-0063-031 引言在书籍线上销售发展的二十年里，从前10年起步阶段占据线上销售主要份额的两大电商当当和亚马逊，到近10年随着京东、天猫等电商的加入，以及进行传统线下图书售卖的国营新华书店和民营渠道开始增添线上业务，线上书籍销售的总额及占比逐年增长。2015年的线上销售金额占书籍总销售金额的45%，2016年线上销售金额占比超过50%
电脑知识与技术 2023年2期2023-05-30
- 数据稀疏背景下基于协同过滤的推荐算法综述
梦婷关键词：推荐系统；协同过滤；数据稀疏；相似度1引言随着移动互联网的迅速发展，人们获取大量信息十分便捷。与此同时，如何从海量信息中高效筛选出所需内容变得十分困难。推荐系统能够在用户需求不明确或是信息量过大时，根据用户的行为判断其兴趣，提供个性化的信息以满足用户需求。另外，为提高转化率，推荐系统还能主动将有效信息推送至目标用户。因此，推荐系统既是引导用户获取需要信息的助手，又是公司驱动业务发展的重要动力。推荐系统最早被应用于电子商务网站，通常是根据用户的订
计算机应用文摘 2023年9期2023-05-30
- 数据稀疏背景下基于协同过滤的推荐算法综述
梦婷关键词：推荐系统；协同过滤；数据稀疏；相似度1引言随着移动互联网的迅速发展，人们获取大量信息十分便捷。与此同时，如何从海量信息中高效筛选出所需内容变得十分困难。推荐系统能够在用户需求不明确或是信息量过大时，根据用户的行为判断其兴趣，提供个性化的信息以满足用户需求。另外，为提高转化率，推荐系统还能主动将有效信息推送至目标用户。因此，推荐系统既是引导用户获取需要信息的助手，又是公司驱动业务发展的重要动力。推荐系统最早被应用于电子商务网站，通常是根据用户的订
计算机应用文摘·触控 2023年9期2023-05-10
- 一个资讯推荐系统评测方案的设计
宜霞关键词：推荐系统；模型离线实验；A/B Test在线实验0 引言在互联网信息爆炸式增长的今天，人们通过多种渠道随时随地能接收到各种类型的新闻资讯信息，呈现给所有用户一样资讯内容的方式已经不适应于当前时代，发展个性化推荐是提升内容消费用户体验和业务指标的重要手段，面对浩如烟海的信息，如何更加精准地将用户感兴趣的资讯推荐给用户，提高用户黏度，做到“千人千面”的推荐，这就需要研发团队提高推荐系统的效果[1]。但是与传统评测有所不同，推荐系统采用的不是传统意义
电脑知识与技术 2023年9期2023-05-08
- 基于二叉树结构采样预估的召回模型框架
：在广告或者推荐系统的召回阶段，通常会包含百万到亿级别的候选集，采样和预估就成为很重要的问题；传统的召回模型会做随机负采样，这种方法采样的数据分布和整体样本分布可能存在不一致，影响模型训练效果，在预估服务时线上infer性能也是严峻的考验；针对这两个问题，我们提出了基于树结构的采样预估服务，把全量候选集通过层次聚类构建到一颗二叉树中，所有物料挂在的树的叶子结点，通过二叉树采样可能无偏的来到所有物料，并且线上infer时间复杂度从O（n）降低到O（log（n
中国新通信 2022年16期2022-11-22
- 基于策略记忆的深度强化学习序列推荐算法研究
杜军威摘要：推荐系统旨在从用户-项目的交互中进行建模，为用户推荐感兴趣的内容，从而提高用户体验.然而大多数用户-项目的序列并不总是顺序相关的，而是有更灵活的顺序甚至存在噪声.为解决这一问题，提出一种基于策略记忆的深度强化学习序列推荐算法，该算法将用户的历史交互存入记忆网络，使用一个策略网络将用户当前的行为模式更细致地划分为短期偏好、长期偏好以及全局偏好，并引入注意力机制，生成相应的用户记忆向量，利用深度强化学习算法识别对未来收益较大的项目.在用户和项目的交
湖南大学学报·自然科学版 2022年8期2022-11-14
- 基于时间权重因子的隐私保护推荐算法
变化的，若对推荐系统中所有时间段的数据均采用同等程度的隐私保护，容易引入不必要的噪声，降低数据效用.为此，提出一种基于时间权重因子的差分隐私保护推荐算法.首先，设计时间权重因子，用于衡量数据重要性.然后，根据时间权重因子划分隐私预算，对不同时间段的数据施加不同强度的隐私保护.在此基础上，构建基于差分隐私的概率矩阵分解模型，用于完成个性化推荐.实验结果表明，该算法在满足隐私保护的条件下，能够更有效地保留数据效用，提高推荐结果的准确性.关键词：推荐系统；矩阵分
湖南大学学报·自然科学版 2022年8期2022-11-14
- 基于Spark的电影推荐系统设计与实现
ark的电影推荐系统设计与实现，针对个性化推荐系统更新取得极大的改变，使得本文所设计的个性化推荐算法具有重要的意义。关键词：Spark；推荐系统；互联网；个性化一、Spark概述Spark一般通常指Apache Spark ，作为计算机通用计算引擎主要应用于海量的数据处理，与Hadoop相似都是美国加州大学伯克利分校开源的通用并行框架，其与Hadoop MapReduce 相比而言，更多的继承了Hadoop所存在的优点，如优化了HDFS再次之前存在的不足，
客联 2022年11期2022-07-06
- 基于互信息的鲁棒跨域推荐系统
的出现，跨域推荐系统已经成为解决推荐系统冷启动问题的关键。然而，现有的跨域推荐系统都假设其训练数据中不存在任何的错误标注，但是在现实情况下，该假设很难得到满足，这就导致了跨域推荐系统在相当多的真实推荐场景下的表现很难令人满意。为了减少现实情况下错误标注对跨域推荐系统的影响，提高真实推荐场景下跨域推荐系统推荐结果的准确性，本文提出了一种基于互信息的鲁棒跨域推荐系统，该推荐系统由域分离网络和互信息鲁棒风险两个模块构成。域分离网络模块很好地解决了源域与目标域差异
贵州大学学报（自然科学版） 2022年4期2022-07-06
- 一种便捷式的智能菜谱推荐系统的设计与实现
携式智能菜谱推荐系统。该系统主要包括智能推荐模块、智能语音模块以及用户管理模块。智能推荐系统会通过用户的浏览记录及其口味偏好，向用户推荐菜谱。极大程度上便利了用户动手制作的过程，在提高用户的生活质量上具有很强的应用价值。关键词：智能菜谱;Android平台;推荐系统中圖分类号：TP311 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2022）11-0055-031 引言随着社会的发展，快节奏的生活席卷全国，在大中城市的人们加班开始增多，时间紧张，
电脑知识与技术 2022年11期2022-05-31
- 基于协同过滤的美食店铺推荐算法
：协同过滤；推荐系统；混合算法；美食店铺；美食推荐中图分类号：TP311 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2022）30-0051-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）：1 引言如今，随叫随到的外卖服务非常流行。食客可以浏览在线餐厅市场，选择餐厅并预订他们喜欢的食物或饮料。但是面对网络数据的爆炸增长，使得用户难以在海量的数据中快速地找到适合自己的美食，具有一定的盲目性。通过对现有美食App的调查发现，美食数据排行过于笼统，不能有
电脑知识与技术 2022年30期2022-05-30
- 基于深度学习的推荐系统研究
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，用户的满意度得到进一步提升，并对基于深度学习的推荐系统的未来发展趋势进行了阐述。【关键词】推荐系统;深度学习;神经网络;多源异构数据;上下文推荐【中图分类号】TP391.3 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2022）02-0034-03
企业科技与发展 2022年2期2022-05-12
- 基于专家协同过滤与混合策略的推荐算法
欢的物品，而推荐系统能有效处理该问题。文章针对推荐系统中存在常见的噪声用戶和冷启动问题，提出了基于专家用户协同过滤和奇异值分解（SVD）的混合推荐算法。先对用户进行专家用户人工筛选降噪，再利用SVD算法分解后填充专家评分矩阵，同时在计算用户与专家的相似度时加入时间权重，最终选择最优项目进行推荐。最后使用MovieLens数据集将本文算法与传统算法进行实验分析对比，证明了该算法的有效性。关键词：推荐系统;专家用户;SVD;冷启动;噪声用户;混合推荐算法中图分
电脑知识与技术 2022年9期2022-05-10
- 基于知识的推荐系统综述
基于知识; 推荐系统; 领域知识; 应用场景中图分类号：G350 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2022）04-13-04A review of knowledge-based recommendation systemsLiu Yuanchen（School of Information Management， Central China Normal University， Wuhan， Hubei 43007
计算机时代 2022年4期2022-04-12
- 基于自适应布谷鸟聚类搜索的推荐系统算法的研究
胡安明摘要：推荐系统本质是一种信息检索技术，能根据用户喜好在海量数据中检索出合适数据推荐给用户，传统推荐系统一般使用协同过滤推荐算法，协同过滤推荐算法主要通过挖掘用户的历史行为数据进行推荐，但传统推荐算法存在着稀疏矩阵、冷启动、实时性等问题困扰[1];因此，本文提出一种基于自适应布谷鸟聚类搜索的改进推荐系统算法，首先对推荐数据进行聚类处理，然后利用布谷鸟算法较强的全局搜索能力，提升推荐系统的准确度，实验结果表明，引入自适应布谷鸟聚类搜索能对传统协同过滤算法
电脑知识与技术 2022年6期2022-04-09
- 个性化推荐系统在高职计算机通识课教学中的应用探究
词：个性化；推荐系统；高职院校；计算机中图分类号：G642 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2022）36-0157-031 引言计算机已广泛应用在各行各业，并与相关生产活动进行了高度的融合，使社会的生产效率得到了极大的提升，这也对当代大学生的计算机水平提出了更高的要求，因此计算机通识课成了关键的必修课之一[1-3]。高职院校传统的教学方法是以教师为中心，以线下课堂为主，讲课内容固定单一，学生被动接受。高职学生普遍缺乏学习的积极性、创新思维和适
电脑知识与技术 2022年36期2022-02-22
- 算法竞赛题目推荐系统的设计与实现
；算法竞赛；推荐系统中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2022）34-0054-031 引言随着“互聯网+教育”模式的快速发展，以程序在线评测技术为基础而构建的在线编程学习平台在计算机教育领域得到了广泛的应用。目前，很多高校和教育机构根据自己的实际需求开发了各自的在线评测系统，如国内外的比较著名的ACM训练平台HDUOJ、ZOJ、POJ、Codeforces、UVA、TopCoder、AtCoder等，还有牛客、
电脑知识与技术 2022年34期2022-02-20
- 语法试题个性化推荐系统的研究
高试题个性化推荐系统对语法试题推荐的有效性，定义了韩语语法点矩阵、得分模型、潜在学习特征向量等，建立了学习态势算法，设计了试题智能推荐的整体框架。该系统以学习者的态势计算为基础，对学习者语法学习能力估算，再进行试题推荐。通过两组学习者对比，根据系统的平均使用时间、成绩提高率、答卷正确率和试题推荐精准率等指标进行评估，结果显示，该推荐系统对学习者有显著的助学效果。关键词： 试题; 推荐系统; 语法; 学习态势; 框架中图分类号：TP399
计算机时代 2021年12期2021-12-28
- 基于BasicSVD算法的在线课程管理推荐系统设计
在线课程管理推荐系统，其目的在于简化修读学分的自我管理流程，结合学校中的课程大数据以及学生选课情况做出学分管理和课程个性化推荐。关键词：学分管理;课程管理;推荐系统;BasicSVD;个性化中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2021）31-0073-03Design of Online Course Management Recommendation System Based on BasicSVD Algori
电脑知识与技术 2021年31期2021-12-18
- 推荐系统综述
伟摘 要： 推荐系统是信息过滤系统领域的一个重要研究方向。随着信息技术的发展，推荐系统在提升用户体验和增加企业效益等方面发挥着越来越重要的作用。主流的推荐系统大多基于矩阵分解模型和深度学习模型，近年来又提出了基于记忆网络和集成学习的推荐系统为用户精确地推荐物品。本文将对基于矩阵分解、基于深度学习、基于记忆网络和基于集成学习的推荐系统进行分析和总结，展望未来的研究方向。關键词： 推荐系统; 矩阵分解; 神经网络; 记忆网络; 集成学习文章编号： 2095-2
智能计算机与应用 2021年7期2021-12-07
- 基于序列特征提取的个性化推荐
序列的推荐是推荐系统研究的热点，序列中包含许多重要信息，如物品的点击规律和用户的兴趣，有效利用序列信息是提高推荐准确率的关键。为了有效提取序列信息，提出了ACRec推荐系统模型，利用多头自注意力机制和卷积神经网络从动态和静态两个方面提取序列信息，并利用矩阵分解增强模型中用户与序列的语义关系。在MovieLen-1M和Video_Games兩大公开数据集上实验证明，相比于其他基线模型，ACRec提高了推荐的准确率，Hit@10分别提高了1.03%和18.4%
智能计算机与应用 2021年7期2021-12-07
- 基于序列特征提取的个性化推荐
序列的推荐是推荐系统研究的热点，序列中包含许多重要信息，如物品的点击规律和用户的兴趣，有效利用序列信息是提高推荐准确率的关键。为了有效提取序列信息，提出了ACRec推荐系统模型，利用多头自注意力机制和卷积神经网络从动态和静态两个方面提取序列信息，并利用矩阵分解增强模型中用户与序列的语义关系。在MovieLen-1M和Video_Games兩大公开数据集上实验证明，相比于其他基线模型，ACRec提高了推荐的准确率，Hit@10分别提高了1.03%和18.4%
智能计算机与应用 2021年7期2021-12-07
- 基于用户效用的隐式反馈推荐系统研究
用的隐式反馈推荐系统，在不干扰客户购物的情况下，为客户提供合适的商品。论文首先采用隐式数据，设计出商品效用值，然后根据用户的付出成本，计算出用户的收益值，最后把收益值最大的商品作为推荐品。经过测试集的计算，模型准确率为90.2%。【Abstract】Online product advertisements flood e-commerce users like an "information explosion"， which reduces users
中小企业管理与科技·下旬刊 2021年11期2021-11-23
- 基于注意力机制的图神经网络的电商知识图谱推荐
图卷积网络;推荐系统;可解释性引言海量商品数据的推荐在电商系统中是一项复杂的任务，商品数据的积累使得信息的筛选变得十分困难，用户难以在短时间里从庞大的商品库中找到最适合的商品，而个性化推荐算法的运用就是为了解决这个问题。推荐算法能从用户行为和商品数据中挖掘到有用的信息，帮助用户更精准地找到自己需要的商品。推荐算法还能学习记录到用户的历史行为，作为推荐数据的补充。目前在电商推荐系统中，协同过滤是一种经典的技术，其思想可以理解为相似的用户往往青睐同一种类型的商
科技信息·学术版 2021年26期2021-11-18
- 精准动态信息推荐算法在智慧校园中的应用
;信息冗余;推荐系统;协同过滤1引言当前，教育环境复杂，教育信息化和智慧化必需兼顾环境多样性、受众复杂性、需求变化性等因素，借助移动通信技术与人工智能技术发展新型教育对位于战略兴国的重要基础化建设。智慧化教育必须打破原来数字教育资源建设的传统观念和思想壁垒，除了包涵传统的教育课件之外，其主体应当是伴随着教学过程中产生的大数据以及伴随对关于教育所有因素分析产生的相关数据内容及其衍生信息。因此如何有效的獲取众多信息中的关键有效信息成为系统能否生存、教育成本、学
快乐学习报·教师周刊 2021年15期2021-11-11
- 基于智慧校园的智能推荐系统的应用研究
需要的。智能推荐系统对当前智能推荐的主要方式以及推荐算法进行了研究，通过对系统的设计与分析，运用H5技术中的WebSocket技术实现了管理平台和移动客户端应用程序，给用户带来了便捷、精准获取信息的服务体验。关键词：信息推送;智能推荐;推荐系统;个性化;智慧校园中图分类号：TP391.3 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）08-0153-03Application Research of Intelligent Recomm
现代信息科技 2021年8期2021-11-03
- 融入用户长短期兴趣的推荐算法多样性优化
多样性; 推荐系统中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2021）10-44-05Diversity optimization of recommendation algorithm integratinguser's long-short-term interestXia Ruiling1， Li Guoping2， Wang Guozhong2（1. College of Electrical
计算机时代 2021年10期2021-10-24
- 一种基于长短期偏好序列的推荐模型
系。关键词：推荐系统;自注意力机制;序列推荐1.引言随着互联网的发展，数据变得越来越多，如何从如此之多的数据中选择有效的信息，成为用户当前需要考虑的一个重大问题，而推荐系统的诞生就是为了解决此类信息过载的问题[1]and Evaluations
arXiv preprint arXiv：1905.01997 a 商业2.0-市场与监管 2021年11期2021-10-14
- NEG-MF：一种针对推荐系统的矩阵分解图嵌入模型
图嵌入; 推荐系统; 负采样中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2021）09-06-04Abstract： The traditional matrix factorization graph embedding model does not consider a large number of unknown relationships， so that its performance fa
计算机时代 2021年9期2021-10-08
- 基于Spark大数据处理的电影推荐系统设计与实现
式。关键词：推荐系统;混合推荐;协同过滤;Spark;ALS;机器学习0 引言随着网络碎片化管理视频的时代到来，不断产生的用户数据，促使基于用户的智能推荐影片的系统的实现非常重要。一个完善的推荐系统能够为用户提供实时需要的信息，正是如此推荐系统面对海量产生的数据信息，从中快速推荐出满足用户喜好的物品，对于一些“选择恐惧症”和没有明确需求的人是一道福音。以电影网站作为业务应用场景，实现基于统计的推荐、基于LFM的离线推荐、基于模型的实时推荐、基于内容的推荐等
无线互联科技 2021年11期2021-09-13
- 面对智能分诊的个性化推荐算法
;协同过滤;推荐系统 中国人口数量与医疗资源之间的巨大反差使得医疗资源日趋不足，短期内增加医疗资源的总量几乎是不可能的，因此有效整合和合理分配现有的医疗资源，缓解就诊压力，提升就医质量，有着很大的实用价值与社会意义。智能导诊根据患者的主诉为患者自动推荐相应的医院和医生，对合理分诊起着重要作用。从数据的角度看，智能导诊是针对患者主诉和基本信息对医院和医生的推荐。一、相关工作分析 近年来国内外与医疗领域推荐相关的研究很多，M.L6pez-Nores等[1]
客联 2021年2期2021-09-10
- 基于lightGBM的联通话费购推荐系统研究
GBM算法的推荐系统。通过分析用户行为，构建用户、商品的动态特征，用协同过滤召回的基础上，利用lightGBM算法做精准排序，预测用户对于商品的购买率。经过实际验证表明，推荐的召回率达到82.3%，下单转化率为30.9%，有效提高了用户的点击付费转化。【关键词】 推荐系统 lightGBM 特征工程 集成学习一、项目背景联通话费购商城是中国联通提供的新型通信账户消费业务，是联通用户购买多种会员权益的专属商城。为用户提供话费计费和第三
中国新通信 2021年12期2021-08-27
- 基于知识图谱的学习评价与推荐系统设计与实现
的学习评价与推荐系统，提出使用学习路径达成度来实现个性化的学习路径规划及学习资源推荐算法，阐述了系统总体架构和系统资源本体模型的构建方法，可以有效解决学生线上自主学习的信息过载与知识迷途问题。关键词：知识图谱;推荐系统;个性化学习资源中图分类号：TP399 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2021）18-0001-02开放科学（资源服务）标识码（OSID）：1引言互联网+、人工智能、大数据等新型理念与技术强势介入教育，教育教学环境发
电脑知识与技术 2021年18期2021-08-18
- 基于动态权重的商品混合推荐系统
信摘 要：推荐系统已经在日常生活中扮演着举足轻重的角色，单一的推荐系统往往会存在冷启动、数据稀疏等问题，该文将各推荐服务的结果通过动态权重的方式加以调整并混合，避免单一算法带来的问题，提升个性化推荐效果。将大数据技术和推荐算法结合，设计并实现基于大数据的商品混合推荐系统。最后使用Amazon的数据集进行系统测试，该文提出的动态权重混合方式比传统线性混合拥有更好的性能。关键词：推荐系统 混合推荐 动态权重 个性化推荐中图分类号：TP391.3
科技资讯 2021年10期2021-07-28
- 一种改进的缺失数据协同过滤图书自动推荐模型研究
协同过滤自动推荐系统，因数据缺失对图书推荐结果产生影响。该文借助广东岭南职业技术学院图书馆50万条样本数据，通过对部分变量缺失数据进行插值，设计一种改进的缺失数据协同过滤图书自动推荐系统模型（xDeepFM-D）。试验结果表明，在模型训练150轮后，测试集总损失为0.072 8，AUC（Area Under roc Curve）为0.927 4。对比常见推荐系统模型xDeepFM、DeepFM、FM&DNN以及FM，AUC分别提升了0.17%、0.64%、
科技资讯 2021年10期2021-07-28
- 个性化新闻推荐系统中的“过滤气泡”研究
气泡；新闻；推荐系统；用户视野中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2021）05-0030-03随着个性化推荐系统的发展与应用，人们开始担心推荐系统对用户带来的负面作用。其中一个越来越受人关注的便是“过滤气泡”问题[1]，即推荐系统是否会因为总是推荐相似内容而使得用户视野被窄化。如Poulain通过对音乐平台的研究发现了内容多样性的缺失[2]。然而也有研究对该问题进行了否定，如moller通过数据科学实验更进一步地提出推荐系统不
新媒体研究 2021年5期2021-07-27
- 中医辅助诊疗推荐系统设计与实现
中医辅助诊疗推荐系统。方法 以中医历史病案数据为基础，利用数据挖掘技术和度量学习技术挖掘、整理中医诊疗经验知识，建立病案相似度计算方法，设计中医辅助诊疗推荐系统功能框架并开发应用系统。结果 设计并构建了中医辅助诊疗推荐系统，在四诊识别阶段为医生推荐候选症状，在辨证论治阶段为医生推荐诊疗方案，从而辅助经验不足的医生诊疗。结论 该系统可以在临床实践中辅助医生诊疗，从而降低中医传承难度、改善中医传承模式，更好地发展和利用中医药。关键词：中医辅助诊疗;推荐系
中国中医药图书情报 2021年3期2021-07-11
- 人工智能在图书馆特藏文献资源建设中的应用
于人工智能的推荐系统可以有效缓解信息过载，解决特藏文献难发现、难收全的现实问题。本研究通过将深度学习技术融入推荐系统中，构建图书馆特藏文献需求模型，设计出特藏文献自动识别系统，通过介绍其工作流程与效果，为图书馆开发个性化、高性能的特藏文献推荐工具提供参考与借鉴。关键词 深度学习 特藏文献 推荐系统 人工智能分类号 G250DOI 10.16810/j.cnki.1672-514X.2021.05.008Artificial Intelligence App
新世纪图书馆 2021年5期2021-06-22
- 基于个性化推荐系统的视频App的设计
。基于个性化推荐系统的视频App，融合了多种推荐方法。首先为了解决推荐系统的冷启动问题，采用了基于统计学的推荐方式，同时，采用基于协同过滤的推荐算法，计算视频和用户间的隐藏特征，最后还有实时推荐模块，能够根据用户近期的行为对推荐内容进行调整。关键词：android应用;推荐系统;协同過滤;ALS算法;实时推荐中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2021）08-0004-03Abstract： In recent y
电脑知识与技术 2021年8期2021-04-22
- 基于协同过滤和标签的混合音乐推荐算法研究
，为优化音乐推荐系统提供参考方法。关键词：协同过滤;标签;音乐推荐;推荐系统中图分类号：TP312 文献标识码：A文章编号：2096-1472（2021）-04-10-04Abstract： Traditional single recommendation algorithm cannot effectively solve the accuracy problem in music recommendation. In view of musi
软件工程 2021年4期2021-04-18
- 用户画像技术在产品营销中的应用
户画像技术的推荐系统就是目前所采用的有效方法之一。本文对互联网环境下在产品的推广和营销过程中如何利用用户画像技术，有针对性地选择推荐系统算法进行了探讨和研究。关键词：用户画像;推荐系统;算法Abstract： With the continuous development of artificial intelligence and big data technology， the way of obtaining information is also
电脑知识与技术 2021年5期2021-04-13
- 基于Spark和微服务架构的电影推荐系统设计与实现
李险贵摘要：推荐系统广泛应用于人们生活的多个领域，日常生活中常见的有电商、电影、音乐和新闻推荐等。推荐系统根据用户的历史偏好主动推送相关的信息，节约了用户的时间，极大地提升了用户的体验。随着大数据技术的发展成熟，数据处理的速度变得更快。该文选取MovieLens电影数据集，并基于大数据分布式处理框架Spark和交替最小二乘法ALS等算法搭建数据处理平台，然后再结合Spring Boot和Spring Cloud等搭建电影后台服务，实现一个基于微服务架构的电
电脑知识与技术 2021年5期2021-04-13
- 推荐系统在档案知识服务中的应用研究
：论文探讨了推荐系统用于提高档案知识服务主动性、针对性与个性化中的价值问题，并依据推荐系统通用模型，构建了推荐系统在档案知识服务中的应用模式，然后列举推荐系统在档案知识服务中的典型应用。关键词：推荐系统;处理模型;用户需求;档案知识服务;应用研究Abstract： The paper discusses the value of the recommendation systems in solving the bottlenecks and improv
档案管理 2021年2期2021-04-06
- 层次聚类算法在实现高职教学推荐系统中的应用
次聚类算法 推荐系统 辅助教学中图分类号：G712文献标识码：ADOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2021.29.012Application of Hierarchical Clustering Algorithm in Realizing Higher Vocational Teaching Recommendation SystemJIANG Haifeng（Guangdong Polytechnic of Science and T
科教导刊 2021年29期2021-01-13