检索结果-内蒙古大学图书馆

重庆大学学报 2021年第1期44卷 78-87页

作者：何婧胡杰西南财经大学统计学院成都611130

针对传统的协同过滤推荐算法中评分矩阵过于稀疏和算法准确度不高的问题,提出一种融合矩阵分解和XGBoost算法的推荐算法(MFXGB,Matrix Factorization XGBoost),其特点是利用SVD++算法(SVD,Singular Value Decomposition)对用户项目评分... 详细信息

针对传统的协同过滤推荐算法中评分矩阵过于稀疏和算法准确度不高的问题,提出一种融合矩阵分解和XGBoost算法的推荐算法(MFXGB,Matrix Factorization XGBoost),其特点是利用SVD++算法(SVD,Singular Value Decomposition)对用户项目评分矩阵进行填充,避免过多的缺失值对算法精确度的影响,再利用XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)算法训练有监督的模型用于预测用户评分。为了克服计算成本过高的困难,提出利用K-均值聚类方法进行特征提取用于训练XGBoost模型。将MFXGB算法应用于MovieLens数据集进行实验分析,结果显示,MFXGB算法的推荐精确度比传统的3种方法分别提高了8.91%、10.18%和11.79%,效果明显优于传统的推荐算法。

关键词：推荐算法矩阵分解特征构造聚类 XGBoost算法

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基于数据稀疏性的协同过滤推荐算法改进研究

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工程科学与技术 2020年第1期52卷 198-202页

作者：岳希唐聃舒红平安义文成都信息工程大学软件工程学院四川成都610225 软件自动生成与智能服务四川省重点实验室四川成都610225

针对根据用户的活动行为向其推荐感兴趣项目的协同过滤推荐算法,随着用户数量和项目数量增多,用户在单一项目上的活动行为减少,导致推荐质量不佳的问题,本文提出了在数据稀疏的情况下提高推荐质量的优化算法。将基于项目和基于用户的推... 详细信息

针对根据用户的活动行为向其推荐感兴趣项目的协同过滤推荐算法,随着用户数量和项目数量增多,用户在单一项目上的活动行为减少,导致推荐质量不佳的问题,本文提出了在数据稀疏的情况下提高推荐质量的优化算法。将基于项目和基于用户的推荐方法相结合,根据用户之间的相似度初步预测用户对项目的评分,再基于项目之间的相似度产生推荐;在填补未评分的空缺值时,将平均值与预测值相结合;在计算相似度时,考虑用户之间共同评分的项目数权重和项目之间被用户共同评分的用户数权重。实验首先对比了几种基本推荐算法的推荐效果以选取较佳的基本算法进行研究,接着将本文提出的优化算法与其他算法进行了对比,最后不同程度地增加数据稀疏性进一步进行对比。结果表明:在优化算法的实验中,本文提出的优化算法一直具有较好的推荐效果;在数据稀疏性改变的实验中,随着数据稀疏度的增大,本文提出的优化算法推荐效果更具有明显优势。

关键词：稀疏性推荐算法相似度优化

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推荐算法耗散主流意识形态传播的深层机理及应对策略

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领导科学 2023年第6期 85-91页

作者：曹洪军孔晶晶中国矿业大学马克思主义学院中国矿业大学

推荐算法作为新兴的信息智能匹配分发技术,蕴含意识形态功能属性,催生赋能与耗散主流意识形态传播双向效应。对主流意识形态传播产生耗散效应,主要表现为对主流意识形态引领力、认同力及凝聚力的消解、弱化和削弱。但这一耗散效应是主... 详细信息

推荐算法作为新兴的信息智能匹配分发技术,蕴含意识形态功能属性,催生赋能与耗散主流意识形态传播双向效应。对主流意识形态传播产生耗散效应,主要表现为对主流意识形态引领力、认同力及凝聚力的消解、弱化和削弱。但这一耗散效应是主流意识形态的传播空间受挤压、传播路径被堵塞、传播环境遭破坏造成的。推荐算法耗散主流意识形态传播的深层机理可归结为:理性支配失衡引发信息“劣币驱逐良币”,挤压主流意识形态传播空间;“信息茧房”桎梏引发群体极化,堵塞主流意识形态传播路径;量化分析局限引发“虚假真实”,破坏主流意识形态传播环境。化解推荐算法对主流意识形态传播的耗散效应,必须强化推荐算法主流价值引领,推进推荐算法技术革新,加强推荐算法运用监管。

关键词：推荐算法主流意识形态传播方式算法伦理

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融合社会标签的联合概率矩阵分解推荐算法

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信息与控制 2017年第4期46卷 400-407页

作者：曹玉琳李文立郑东霞大连理工大学管理与经济学部辽宁大连116024 大连工业大学管理学院辽宁大连116034 大连东软信息学院软件工程系辽宁大连116023

传统的推荐系统只使用用户的评分信息进行计算并进行推荐,虽然在一定程度上能够获得用户或资源的隐含特征,但缺乏足够的语义解释,影响了推荐效果.针对此问题,提出了一种融合社会标签的近邻感知的联合概率矩阵分解推荐算法.首先,该算法... 详细信息

传统的推荐系统只使用用户的评分信息进行计算并进行推荐,虽然在一定程度上能够获得用户或资源的隐含特征,但缺乏足够的语义解释,影响了推荐效果.针对此问题,提出了一种融合社会标签的近邻感知的联合概率矩阵分解推荐算法.首先,该算法通过标签的相似性来计算用户间和资源之间的相似性,进行近邻选择;其次,构建用户—资源评分矩阵、用户—标签标注矩阵、资源—标签关联矩阵并运用联合概率矩阵分解方法计算3个矩阵的隐含特征向量,通过对训练模型进行参数优化,为用户进行推荐.实验结果表明,该算法可以有效利用标签的语义性,提高推荐质量.

关键词：社会标签近邻感知联合概率矩阵分解推荐算法

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推荐算法影响大学生价值观的内在逻辑与引导策略

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思想理论教育 2021年第12期 91-95页

作者：栗蕊蕊华东师范大学大夏书院上海200241

当前,算法推荐已经成为影响大学生价值观塑造的新变量。在数据、资本、消费和心理等四重逻辑的共同作用下,大学生面临价值主体弱化、价值理性消退、价值导向错位、价值共识撕裂等潜在风险。为此,要以主流价值观驱动算法媒体由"娱人... 详细信息

当前,算法推荐已经成为影响大学生价值观塑造的新变量。在数据、资本、消费和心理等四重逻辑的共同作用下,大学生面临价值主体弱化、价值理性消退、价值导向错位、价值共识撕裂等潜在风险。为此,要以主流价值观驱动算法媒体由"娱人"到"育人",以法治手段约束算法运行由"无序"到"有序",以算法素养支撑大学生由"自缚"到"自觉",多措并举,以道御术,既发挥算法推荐技术的正向价值,也能引领算法、规制算法和驾驭算法。

关键词：推荐算法大学生价值观引导策略

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推荐算法与网络意识形态风险防范

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当代传播 2020年第3期 110-112页

作者：李钢唐月卫刘章仪北京邮电大学新华通讯社北京邮电大学马克思主义学院

推荐算法作为大数据与人工智能的节点,已成为新媒体平台的应用标配。推荐算法的应用实现了千人千面的个性化信息推送愿景,但是也对我国网络意识形态的传播造成威胁。它加剧了"信息茧房"效应,导致圈层区隔加厚,使得网络主流意... 详细信息

推荐算法作为大数据与人工智能的节点,已成为新媒体平台的应用标配。推荐算法的应用实现了千人千面的个性化信息推送愿景,但是也对我国网络意识形态的传播造成威胁。它加剧了"信息茧房"效应,导致圈层区隔加厚,使得网络主流意识形态的凝聚力、引领力降低;它造成了情感诉求优先与后真相滋生,使得网络主流意识形态在一定程度上被边缘化。全社会应当学习新技术,善用技术手段维护网络主流意识形态安全,以主流价值驾驭推荐算法,推进网络意识形态建设。

关键词：推荐算法网络意识形态风险防范

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基于用户兴趣和项目周期的协同过滤推荐算法

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南京理工大学学报 2018年第4期42卷 392-400页

作者：叶锡君袁培森郭小清闫智慧何婧南京农业大学信息科学技术学院江苏南京210095

协同过滤推荐算法以没有限定推荐对象类型、无需用户反馈信息等优势在众多个性化推荐算法中脱颖而出。但是现有算法缺乏对用户之间的差异和用户自身的兴趣考虑,对用户和项目之间的潜在关联考虑不充分,这些问题均会影响推荐精度。该文提... 详细信息

协同过滤推荐算法以没有限定推荐对象类型、无需用户反馈信息等优势在众多个性化推荐算法中脱颖而出。但是现有算法缺乏对用户之间的差异和用户自身的兴趣考虑,对用户和项目之间的潜在关联考虑不充分,这些问题均会影响推荐精度。该文提出一种基于用户兴趣和项目周期的协同过滤推荐算法,该算法在计算相似度时引入用户兴趣权重UI、项目时间等因素,并采用融合因子将改进后所得用户和项目信息进行综合,获得推荐列表。对比实验得出:该算法在推荐精确度上提高了11.034%,研究结果表明:该算法可有效提高推荐精确度。

关键词：推荐算法协同过滤个性化用户兴趣项目周期用户相似度项目相似度线性融合

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面向电商内容安全风险管控的协同过滤推荐算法研究

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情报理论与实践 2022年第10期45卷 176-187页

作者：马鑫王芳段刚龙南开大学商学院信息资源管理系天津300387 南开大学商学院网络社会治理研究中心天津300387 西安理工大学经济与管理学院陕西西安710054

[目的/意义]随着电商平台商家入驻要求降低以及商品上线审核流程简化,内容安全风险问题成为协同过滤推荐算法伦理审查的核心问题之一。[方法/过程]文章将内容安全风险问题纳入用户协同过滤推荐算法的优化过程,提出一种改进的推荐算法。... 详细信息

[目的/意义]随着电商平台商家入驻要求降低以及商品上线审核流程简化,内容安全风险问题成为协同过滤推荐算法伦理审查的核心问题之一。[方法/过程]文章将内容安全风险问题纳入用户协同过滤推荐算法的优化过程,提出一种改进的推荐算法。首先,采用混合研究方法对内容安全风险商品的定义、外在表现形式、特点、分类和风险程度进行了界定;其次,利用图像增强和关键词提取技术构建识别内容安全风险商品的多模态特征库,用于训练不同模态深度学习识别模型;再次,利用深度学习、多模态融合和均值聚类等技术对经典CFR算法进行改进,提出面向电商内容安全风险管控的CSCFR算法;最后,基于3个新数据集设计并实施对照实验,证明该算法在内容安全风险、精度、召回率和稳定性上的优越性。[结果/结论]与最新推荐算法相比,所提算法不仅显著提升了内容安全性,而且在精度等性能指标上也略有提升。

关键词：伦理审查内容安全风险评分矩阵协同过滤特征库推荐算法

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融合加权异构信息网络的矩阵分解推荐算法

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数据分析与知识发现 2020年第12期4卷 76-84页

作者：王根生潘方正江西财经大学人文学院南昌330013 江西财经大学国际经贸学院南昌330013

【目的】在矩阵分解推荐算法中融入加权异构信息网络中的知识,提高推荐质量。【方法】构造推荐主体的异构信息网络,通过改进的tanh函数计算相关连接权重;在网络中挑选相关元路径,通过信息增益计算不同元路径的权重;计算不同元路径下的... 详细信息

【目的】在矩阵分解推荐算法中融入加权异构信息网络中的知识,提高推荐质量。【方法】构造推荐主体的异构信息网络,通过改进的tanh函数计算相关连接权重;在网络中挑选相关元路径,通过信息增益计算不同元路径的权重;计算不同元路径下的用户兴趣相似度,再结合元路径权重得出用户相似度矩阵;将用户相似度矩阵融合到矩阵分解推荐算法的目标函数中。【结果】在Hetrec2011-MovieLens-2k数据集上的实验结果表明,本文算法相比于传统矩阵分解推荐算法(FunkSVD)在准确率、召回率、覆盖率指标上分别提高了4.4%、5.4%、4.6%,均方根误差下降了0.06。【局限】面对海量数据,矩阵分解的效率低下,并且没有考虑用户兴趣漂移问题。【结论】本文算法提高了矩阵分解推荐算法的推荐质量。

关键词：推荐算法矩阵分解异构信息网络元路径信息增益

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基于特征语义和社会计算的一种服装推荐算法

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系统仿真学报 2021年

作者：卓广平太原师范学院计算机科学与技术系

随着我国电子商务的蓬勃发展,增加用户体验和交互是电子商务平台亟待解决的问题。针对服装的特点,本文建立一种带遗传功能的社区发现算法,通过服饰聚类形成推荐,来满足用户的购买期望。首先,建立一种基于无向结构图的社区发现算法模型,... 详细信息

随着我国电子商务的蓬勃发展,增加用户体验和交互是电子商务平台亟待解决的问题。针对服装的特点,本文建立一种带遗传功能的社区发现算法,通过服饰聚类形成推荐,来满足用户的购买期望。首先,建立一种基于无向结构图的社区发现算法模型,然后使用遗传算法自动修正其参数,在根据服装的高低阶语义特征,对服装产生聚类。实验结果通过比较和分析,该方法比fuzzy c均值算法和k-means算法在效率上和准确度上有显著的提升,是一个比较理想的推荐算法。

关键词：语义分类仿真服装特征推荐算法社会计算社区发现算法遗传算法情感计算

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