检索结果-内蒙古大学图书馆

电脑编程技巧与维护 2019年第3期 52-54页

作者：张兴宇安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001

微博作为社交媒体平台为人们了解信息提供了极大的便利,但同时也使用户每天被海量的信息包围,用户很难迅速地找到自己感兴趣的话题,给用户带来困扰。提出了先进行协同过滤,再进行内容过滤的混合算法,这样尽量可以利用不同算法的优点,避... 详细信息

微博作为社交媒体平台为人们了解信息提供了极大的便利,但同时也使用户每天被海量的信息包围,用户很难迅速地找到自己感兴趣的话题,给用户带来困扰。提出了先进行协同过滤,再进行内容过滤的混合算法,这样尽量可以利用不同算法的优点,避开算法的缺点,基于初步的结果,面向单个用户,进一步采用内容过滤算法,有效提高推荐准确度,从而提高推荐系统的推荐准确度。通过实验表明,提出的混合算法相较于协同过滤推荐算法,在微博话题推荐准确率有显著提升。

关键词：微博混合推荐算法协同过滤内容推荐

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基于扩展朴素贝叶斯与谱聚类的混合推荐算法的研究

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贵阳学院学报（自然科学版） 2018年第4期13卷 6-8,31页

作者：解姗姗闽南理工学院信息管理学院福建石狮362700

日常较为常用的推荐系统为协同过滤,其存在优势的同时也面临着很大的问题,因此需要寻求最优化的方式对其大量的数据进行分析。本文在常用的协同过滤算法之上,提出了一种基于扩展朴素贝叶斯与谱聚类的混合推荐算法,该混合推荐算法的原理... 详细信息

日常较为常用的推荐系统为协同过滤,其存在优势的同时也面临着很大的问题,因此需要寻求最优化的方式对其大量的数据进行分析。本文在常用的协同过滤算法之上,提出了一种基于扩展朴素贝叶斯与谱聚类的混合推荐算法,该混合推荐算法的原理是:首先将原本是数据的聚类问题通过谱聚类方法,转化为图的问题,通过此方法找到相近的数据,减小数据处理量;其次,结合扩展朴素贝叶斯算法,建立数据模型来预测数据,降低对时变数据处理的复杂性;最后根据用户对数据的兴趣变化,对模型进行局部调整,减少模型更新的复杂性。

关键词：混合推荐算法谱聚类朴素贝叶斯

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基于内容用户建模在混合推荐算法中的应用

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微计算机信息 2010年第24期26卷 11-13页

作者：任磊上海师范大学计算机系上海市200234 华东师范大学计算机系上海市200062

用户建模技术是推荐系统中的重要组成部分,通过用户建模技术可以完成对用户兴趣知识的挖掘和表示。本文针对传统协作过滤算法中存在的用户兴趣描述粒度过大问题,以及用户-项目评分矩阵的稀疏性所引起相似度计算不准确的问题,通过应用Wid... 详细信息

用户建模技术是推荐系统中的重要组成部分,通过用户建模技术可以完成对用户兴趣知识的挖掘和表示。本文针对传统协作过滤算法中存在的用户兴趣描述粒度过大问题,以及用户-项目评分矩阵的稀疏性所引起相似度计算不准确的问题,通过应用Widrow-Hoff学习算法实现基于内容的用户建模,提出了一种结合基于内容用户建模与协作过滤算法的混合推荐算法,并通过实验分析验证了算法在收敛速度和推荐准确性方面都有较大提高。

关键词：基于内容用户建模混合推荐算法机器学习

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基于协同过滤与内容的混合推荐算法在云声乐教学方面的应用

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工业控制计算机 2022年第10期35卷 141-142,145页

作者：刘旭赵舒畅邵明珠聊城大学东昌学院数学与信息工程系山东聊城252000 聊城大学东昌学院外国语系山东聊城252000 中国石油大学(华东)控制科学与工程学院山东青岛266580

为解决目前存在的云声乐学习需求,同时提供便捷、经济、个性化的服务,介绍了一项云声乐教学平台。在该应用背景下,描述了通过Scrapy爬虫框架、Web前端与Laravel框架的数据交互、云服务器配置、嵌入式开发等技术具体的实现方案。同时采... 详细信息

为解决目前存在的云声乐学习需求,同时提供便捷、经济、个性化的服务,介绍了一项云声乐教学平台。在该应用背景下,描述了通过Scrapy爬虫框架、Web前端与Laravel框架的数据交互、云服务器配置、嵌入式开发等技术具体的实现方案。同时采用混合推荐算法,计算用户和标记物的权值矩阵、两者间的相似度,进而实现个性化推荐,完成整个云声乐教学系统的搭建。

关键词：混合推荐算法 Laravel Scrapy爬虫协同过滤

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分布式混合推荐算法在新闻传播中的应用体现

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电子元器件与信息技术 2020年第11期4卷 36-37+62页

作者：赵竞鹤伦敦大学国王学院人文艺术学院

为了更好地满足社会基层群众的个性化需求,新闻业根据实际发展存在的效率等问题,为新闻传播提出了分布式混合推荐算法,这种形式不仅突破了传统层次聚类算法的应用模式,而且整合了多种传播特征进行兴趣分析,有助于更快为用户提供感兴趣... 详细信息

为了更好地满足社会基层群众的个性化需求,新闻业根据实际发展存在的效率等问题,为新闻传播提出了分布式混合推荐算法,这种形式不仅突破了传统层次聚类算法的应用模式,而且整合了多种传播特征进行兴趣分析,有助于更快为用户提供感兴趣的新闻信息。本文在了解当前新闻传播现状和技术应用情况的基础上,分析基于新闻传播的分布式混合推荐算法内容,并依据实践案例明确如何有效实现,以期为新闻业革新发展提供有效依据。

关键词：分布式混合推荐算法新闻传播新闻事件用户兴趣个性化

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基于多场景混合推荐算法的个性化数字资源推荐系统设计

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移动信息 2024年第10期46卷 273-275页

作者：满硕刘博譞石家庄邮电职业技术学院教务处石家庄050000 石家庄邮电职业技术学院计算机系石家庄050000

数字时代使知识获取的方式发生了巨大改变,但也导致学习者在面对大量网络数字资源时容易出现信息过载的问题,而现有推荐策略较为单一,难以满足学习者在不同学习场景下的个性化需求。文中基于混合设计理念,针对学习者在不同场景下的需求... 详细信息

数字时代使知识获取的方式发生了巨大改变,但也导致学习者在面对大量网络数字资源时容易出现信息过载的问题,而现有推荐策略较为单一,难以满足学习者在不同学习场景下的个性化需求。文中基于混合设计理念,针对学习者在不同场景下的需求和特征,综合考虑学习者产生的数据结构差异,优化了传统推荐算法,设计了基于多场景混合推荐算法的个性化数字资源推荐系统,以便在不同场景下向学生精准推送资源。

关键词：混合推荐算法个性化数字资源学习资源推荐

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基于XLNet-BiLSTM模型的个性化混合推荐算法

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数字技术与应用 2023年第3期41卷 50-51,61页

作者：李凯月东北大学理学院数学系

本文简略阐述了个性化推荐系统的实际情况,介绍了个性化混合推荐算法下的混合推荐策略,并基于XLNet-Bi LSTM模型进行了用户对物品属性偏好建模,在此基础上提出了个性化混合推荐系统建设方法,旨在为相关研究人员提供参考,实现对于各种算... 详细信息

本文简略阐述了个性化推荐系统的实际情况,介绍了个性化混合推荐算法下的混合推荐策略,并基于XLNet-Bi LSTM模型进行了用户对物品属性偏好建模,在此基础上提出了个性化混合推荐系统建设方法,旨在为相关研究人员提供参考,实现对于各种算法优势的有机结合,弥补以往单一算法的局限性,切实提升模型构建成效,为用户提供更加优质的推荐方案,以充分同用户的个性化要求相适应。

关键词：个性化推荐系统混合推荐算法推荐策略混合推荐系统个性化要求物品属性提升模型

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论混合推荐算法在医疗设备检测中的应用

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长春工程学院学报（自然科学版） 2023年第3期24卷 117-121页

作者：崔璨安徽工贸职业技术学院电气与电子工程系安徽淮南232007

针对医疗设备故障检测中存在的问题,通过选用QuickXPlain算法获取最小冲突集以计算约束推荐系统各方案的可信度,使用有限状态机获取用户需求末节点并结合关联规则计算各方案的可信度,将各维修方案的两种可信度均值大小作为最终推荐方案... 详细信息

针对医疗设备故障检测中存在的问题,通过选用QuickXPlain算法获取最小冲突集以计算约束推荐系统各方案的可信度,使用有限状态机获取用户需求末节点并结合关联规则计算各方案的可信度,将各维修方案的两种可信度均值大小作为最终推荐方案选择的标准,构建基于约束与基于关联规则的混合推荐系统。仿真试验结果显示,相比其他传统推荐算法,该系统在推荐方案数量较大时,整体推荐准确率最高,当推荐方案数量为8时,推荐准确率为91.62%,且它的大部分具体故障维修方案推荐准确率也最高,但其计算消耗内存更多。

关键词：混合推荐算法故障检测维修方案推荐推荐系统可信度

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基于网络和标签的混合推荐算法研究

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数码世界 2018年第3期 32-34页

作者：赵立新三门峡职业技术学院信息传媒学院

基于网络的推荐算法,主要通过对用户与项目存在的结构关系进行利用,实现对用户的信息推荐,但此类推荐算法相对忽略了对用户偏好的深入分析。而项目标签能体现项目内容以及用户偏好,因此,可基于网络和标签提出混合推荐算法。本文简述了... 详细信息

基于网络的推荐算法,主要通过对用户与项目存在的结构关系进行利用,实现对用户的信息推荐,但此类推荐算法相对忽略了对用户偏好的深入分析。而项目标签能体现项目内容以及用户偏好,因此,可基于网络和标签提出混合推荐算法。本文简述了推荐算法的概念,浅析了常见的基于网络的推荐算法以及基于内容的推荐算法,探究了基于网络和标签的混合推荐算法,以期为推荐算法的研究提供借鉴。

关键词：网络标签混合推荐算法

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基于MapReduce的混合推荐算法及应用

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计算机技术与发展 2016年第4期26卷 74-77,81页

作者：李程曹菡师军陕西师范大学计算机科学学院陕西西安710119

针对基于项目与基于用户两种传统协同过滤算法的不足,文中结合基于用户以及基于项目的两种传统协同过滤算法,并加以合理改进,提出了一种新型的混合型并行推荐算法。通过对新算法MapReduce编译,使新算法能够在Hadoop云平台下顺利运行。... 详细信息

针对基于项目与基于用户两种传统协同过滤算法的不足,文中结合基于用户以及基于项目的两种传统协同过滤算法,并加以合理改进,提出了一种新型的混合型并行推荐算法。通过对新算法MapReduce编译,使新算法能够在Hadoop云平台下顺利运行。在可以利用以基于用户的方法为基础划定出定量的邻居范围,保证了推荐的个性化,同时,利用基于项目的协同过滤算法进行推荐,最终根据综合因素调整评分预测方法得出符合实际的推荐结果。实验结果表明,在数据量相对较大时新算法不仅在处理速度上表现更加优越,而且明显提高了推荐精确度。同时文中将该算法应用在西安本土旅游推荐服务上,针对西安市几大景点进行推荐,使新算法的准确性在实际应用中得到验证。

关键词： MapReduce Hadoop 混合推荐算法云计算

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