發(fā)布時(shí)間：2018-06-30 21:53

  本文選題：推薦系統(tǒng) + 美食推薦��； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年07期

【摘要】：為了解決傳統(tǒng)的基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾算法中的數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題,提高推薦的準(zhǔn)確率,對(duì)推薦算法進(jìn)行了改進(jìn)并將改進(jìn)后的算法應(yīng)用在美食推薦領(lǐng)域。利用均值中心化方法對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,減少因個(gè)人評(píng)分習(xí)慣差異造成的推薦誤差。通過(guò)使用改進(jìn)的空值填補(bǔ)法降低評(píng)分矩陣的稀疏性,在計(jì)算相似度時(shí)引入了遺忘函數(shù)和用戶(hù)間的信任度,進(jìn)一步提高了推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)表明,提出的改進(jìn)算法比傳統(tǒng)算法有更高的準(zhǔn)確率,并得出了在推薦過(guò)程中考慮用戶(hù)和項(xiàng)目外的其他因素以及針對(duì)不同的數(shù)據(jù)信息采用不同的算法,都有利于提高推薦準(zhǔn)確率的重要結(jié)論。
[Abstract]:In order to solve the problem of data sparsity in the traditional user-based collaborative filtering algorithm and improve the accuracy of recommendation, the improved algorithm is improved and applied to the field of food recommendation. The method of mean centralization is used to process the experimental data to reduce the recommendation error caused by the difference of individual scoring habits. By using the improved null value filling method to reduce the sparsity of the score matrix, the forgetting function and the trust degree between the users are introduced in the similarity calculation, which further improves the accuracy of the recommendation system. Experiments show that the proposed improved algorithm has higher accuracy than the traditional algorithm, and it is concluded that other factors other than users and items are taken into account in the process of recommendation and different algorithms are adopted for different data information. Both are helpful to improve the recommendation accuracy of the important conclusions.
【作者單位】： 天津科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61272509,61402331,61402332)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 楊風(fēng)召;;一種基于特征表的協(xié)同過(guò)濾算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2007年06期

2 王嵐;翟正軍;;基于時(shí)間加權(quán)的協(xié)同過(guò)濾算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2007年09期

3 曾子明;張李義;;基于多屬性決策和協(xié)同過(guò)濾的智能導(dǎo)購(gòu)系統(tǒng)[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2008年02期

4 張富國(guó);;用戶(hù)多興趣下基于信任的協(xié)同過(guò)濾算法研究[J];小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng);2008年08期

5 侯翠琴;焦李成;張文革;;一種壓縮稀疏用戶(hù)評(píng)分矩陣的協(xié)同過(guò)濾算法[J];西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2009年04期

6 廖新考;;基于用戶(hù)特征和項(xiàng)目屬性的混合協(xié)同過(guò)濾推薦[J];福建電腦;2010年07期

7 沈磊;周一民;李舟軍;;基于心理學(xué)模型的協(xié)同過(guò)濾推薦方法[J];計(jì)算機(jī)工程;2010年20期

8 徐紅;彭黎;郭艾寅;徐云劍;;基于用戶(hù)多興趣的協(xié)同過(guò)濾策略改進(jìn)研究[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2011年04期

9 焦晨斌;王世卿;;基于模型填充的混合協(xié)同過(guò)濾算法[J];微計(jì)算機(jī)信息;2011年11期

10 鄭婕;鮑海琴;;基于協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)的個(gè)性化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)研究[J];科技風(fēng);2012年06期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 沈杰峰;杜亞軍;唐俊;;一種基于項(xiàng)目分類(lèi)的協(xié)同過(guò)濾算法[A];第二十二屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（技術(shù)報(bào)告篇）[C];2005年

2 周軍鋒;湯顯;郭景峰;;一種優(yōu)化的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[A];第二十一屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（研究報(bào)告篇）[C];2004年

3 董全德;;基于雙信息源的協(xié)同過(guò)濾算法研究[A];全國(guó)第20屆計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議（CACIS·2009）暨全國(guó)第1屆安全關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（上冊(cè)）[C];2009年

4 張光衛(wèi);康建初;李鶴松;劉常昱;李德毅;;面向場(chǎng)景的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[A];中國(guó)系統(tǒng)仿真學(xué)會(huì)第五次全國(guó)會(huì)員代表大會(huì)暨2006年全國(guó)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2006年

5 李建國(guó);姚良超;湯庸;郭歡;;基于認(rèn)知度的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[A];第26屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（B輯）[C];2009年

6 王明文;陶紅亮;熊小勇;;雙向聚類(lèi)迭代的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[A];第三屆全國(guó)信息檢索與內(nèi)容安全學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

7 胡必云;李舟軍;王君;;基于心理測(cè)量學(xué)的協(xié)同過(guò)濾相似度方法(英文)[A];NDBC2010第27屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集(B輯)[C];2010年

8 林麗冰;師瑞峰;周一民;李月雷;;基于雙聚類(lèi)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[A];2008'中國(guó)信息技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)論壇論文集（一）[C];2008年

9 羅喜軍;王韜丞;杜小勇;劉紅巖;何軍;;基于類(lèi)別的推薦——一種解決協(xié)同推薦中冷啟動(dòng)問(wèn)題的方法[A];第二十四屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（研究報(bào)告篇）[C];2007年

10 黃創(chuàng)光;印鑒;汪靜;劉玉葆;王甲海;;不確定近鄰的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[A];NDBC2010第27屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集A輯一[C];2010年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 紀(jì)科;融合上下文信息的混合協(xié)同過(guò)濾推薦算法研究[D];北京交通大學(xué);2016年

2 程殿虎;基于協(xié)同過(guò)濾的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];中國(guó)海洋大學(xué);2015年

3 于程遠(yuǎn);基于QoS的Web服務(wù)推薦技術(shù)研究[D];上海交通大學(xué);2015年

4 李聰;電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中協(xié)同過(guò)濾瓶頸問(wèn)題研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2009年

5 郭艷紅;推薦系統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法與應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2008年

6 羅恒;基于協(xié)同過(guò)濾視角的受限玻爾茲曼機(jī)研究[D];上海交通大學(xué);2011年

7 薛福亮;電子商務(wù)協(xié)同過(guò)濾推薦質(zhì)量影響因素及其改進(jìn)機(jī)制研究[D];天津大學(xué);2012年

8 高e，

本文編號(hào)：2086970