几种协同过滤算法的改进

对协同过滤算法的原理进行介绍，有助于对算法进行理解

针对传统基于用户的协同过滤算法较少考虑信任对象所处环境的实时变化，提出一种结合社交网络的专家信任推荐算法。为更好地量化对象之间的信任度，首先利用专家的评价可信度、活跃度、评价偏差度等量化因子计算得到专

针对稀疏的用户评分数据，国内外学者对协同过滤算法作了很多改进，归纳为填充法、改进相似度方法、结合内容的推荐等，这些单一方法都不能真正解决数据稀疏的问题。针对这个问题，提出一种填充法和改进相似度相结合的

随着电子商务和社交网络的蓬勃发展, 推荐系统逐渐成为数据挖掘领域的重要研究方向。推荐系统能够从海量信息中定位用户兴趣点, 提供个性化服务。协同过滤算法能够有效分析用户偏好, 提供合适的推荐服务。针对评

数据稀疏性问题是传统的协同过滤算法主要的瓶颈之一。迁移学习利用辅助领域的用户评分信息,有效地缓解了目标领域的稀疏性问题。现有的迁移学习推荐算法中,普遍存在领域间的用户需要一致、模型平衡参数较多等限制。

欣灌费研仍在继续,不能返校只好在家做毕设,毕设的内容是利用地泼雷妞技术优化推荐算法。 悲剧的是地泼雷妞不会,推荐系统算法也不懂,包含推荐系统的东西倒是用过不少(某宝,某东,某音)。 只好从最基础的开始

为了解决传统的基于用户的协同过滤算法中的数据稀疏性问题，提高推荐的准确率，对推荐算法进行了改进并将改进后的算法应用在美食推荐领域。利用均值中心化方法对实验数据进行处理，减少因个人评分习惯差异造成的推荐

基于用户实时反馈的协同过滤算法_傅鹤岗

推荐算法-基于物品的协同过滤-java.txt

协作过滤算法是当今主要电子商务推荐系统中使用最广泛的推荐算法。 针对传统协同过滤算法适应性差，启动不及时等问题，本文将提出改进措施，构建具有良好扩展性的混合协同过滤算法模型。 同时，本文还将基于遗传算