【摘 要】
：
互联网的迅猛发展给用户提供了丰富的信息资源,满足了用户在大数据时代对信息的需求,但是用户在对信息进行收集、过滤、整理和归纳时的能力是有限的,特别是在应对大量数据时,用户想要从中获得可用的信息就变得异常困难。个性化推荐系统的出现不仅能够解决这个问题,还能提高用户检索信息的覆盖面,制定个性化推荐内容。其中,推荐算法的应用是上述功能实现的重要前提条件。协同过滤推荐算法因其实现方法简单、模型扩展性强、推荐
论文部分内容阅读
互联网的迅猛发展给用户提供了丰富的信息资源,满足了用户在大数据时代对信息的需求,但是用户在对信息进行收集、过滤、整理和归纳时的能力是有限的,特别是在应对大量数据时,用户想要从中获得可用的信息就变得异常困难。个性化推荐系统的出现不仅能够解决这个问题,还能提高用户检索信息的覆盖面,制定个性化推荐内容。其中,推荐算法的应用是上述功能实现的重要前提条件。协同过滤推荐算法因其实现方法简单、模型扩展性强、推荐效果好,而在各种领域中被广泛使用。但是此类算法存在着冷启动、用户评分数据不可信以及推荐算法适用场景单一等问题。为解决这些问题,目前的绝大多数研究都集中在对算法的改进方面,本文则尝试在不改变经典算法的前提下,通过综合地运用各经典算法来提升推荐准确度。提出了一种基于协同过滤的精准推荐策略（Accurate Recommendation Strategy Based on Collaborative Filtering,CFAR）。为了减少不可信评分给推荐结果带来的负面影响,该策略设计了用户评分数据可信化处理方法,根据用户评分数据的可信度对评分矩阵进行清理以去除不可信评分;针对用户冷启动问题,该策略采用K-means聚类算法对全体用户特征进行聚类,将新用户所属簇中其他用户喜好物品的Top N个推荐给新用户;针对单一协同过滤推荐算法在实际应用上的不足,该策略根据物品数和用户数的大小关系,或者不同推荐算法所得F1值的大小关系,来决定选择用哪种推荐算法产生的结果推荐给老用户。在Movie Lens数据集和Film Trust数据集上的实验结果表明,CFAR策略与仅使用单一协同过滤算法相比,推荐准确度有所提升,同时能消除不可信评分的影响。为了更好地检验CFAR策略的实用性,本文开发了一个简单的美食推荐系统。该系统通过用CFAR策略分析用户特征属性信息以及用户历史评分数据来为用户推荐其可能喜欢的美食。应用结果表明,CFAR策略能够有效地应用到美食推荐系统中,准确地进行美食推荐。
其他文献
随着移动智能设备技术的推广,人们对于位置服务（Location Based Services,LBS）的需求变得越来越普遍,与此同时,人们对位置服务的准确性有了更高的要求。虽然传统的定位系统可以很好的应用于空旷、遮挡情况不严重的室外环境,但在遮挡严重且定位精度需求更高的室内环境中表现不佳。由于室内工作与生活的需要,在不久的将来,室内位置服务需求必然会是一个巨大的流量入口。在室内环境中,GPS信号难
在当今社会,网络已经成为人们获取信息的主要来源。海量的数据信息使得人们很难能够快速获取满足自己需求的信息,而推荐系统能够帮助人们实现这一目标。协同过滤推荐算法是推荐算法中被应用最成熟、最广泛的算法,但其数据稀疏性问题往往制约着推荐质量。本文针对数据稀疏环境下的协同过滤推荐算法进行研究,从不同的角度提出了相应的改进算法,用来提高推荐的精确度。本文首先从用户之间相似度计算的准确性角度进行研究,提出了一
现有的代码检索研究以神经网络模型与社区问答数据相结合、对用户查询和代码片段联合建模为主,但是针对神经网络模型与代码仓库中的Pull Request（PR）信息结合进行研究的工作较少。代码特征抽取技术通常将神经网络模型与社区问答数据和开源代码数据预处理相结合,对用户查询和代码片段联合建模,但是模型高度依赖于精标注数据集,使用大规模粗标注数据集训练得到效果一般。基于上述问题,本文提出了一种基于扩展查询
共享可以提高数据的价值,但是在共享过程中,存在集中部署、恶意窃取以及篡改等安全隐患问题,极大影响到数据的安全。在面向群组的数据共享场景中,为了保护共享数据的机密性,组成员之间需共享一个群组密钥,群组内的所有通信内容均需使用此群组密钥加密。因此,密钥安全是数据安全共享的前提。密钥的安全面临着三个问题,第一,分布式密钥管理方案因其消除了中心化的威胁而被广泛使用,而分布式的管理对密钥的一致性和验证性提出
智慧医疗在人们生活中占据的地位越来越重要,随着网络发展,医疗场景下不同信任域之间交互越来越频繁,在交互过程中涉及到的跨域身份管理和认证问题对智慧医疗场景下数据安全的发展有着重大意义。目前比较多应用的认证框架主要有基于身份信息证书的私人公钥基础设施（PKI）和基于个人身份信息的密码管理体制（IBC）,以上两种类型的框架结构已经日益完备,但仍然还存在一些缺陷,且大部分医疗机构中的证书身份等信息都是集中
视觉同步定位与地图构建（SLAM,Simultaneous Localization and Mapping）是智能机器人研究领域中的关键技术。传统视觉SLAM方案大都基于特征点法或直接法,这两种方法有着各自的优势和不足。本文旨在结合特征点法和直接法的优势,提出了一种基于半直接法的单目视觉SLAM方法,其主要的工作内容如下:1)首先,本文在ORB-SLAM框架基础上,结合了特征点法和直接法的优势。
单目标跟踪指在给定某视频序列初始帧中的目标大小与位置的情况下,预测后续帧中该目标的大小与位置。虽然深度学习技术近年来在单目标跟踪领域发展迅速,但是由于现实场景中存在诸多挑战因素,目前仍然没有一个可针对单个行人进行准确跟踪的跟踪模型。本论文主要解决基于多尺度特征融合的单人目标跟踪问题,特别是提升视频中单个行人检测和跟踪性能。本论文在深度学习的基础上以设计准确的单人目标跟踪模型为目标。首先通过结合语义
随着互联网、大数据、云计算技术的发展,教育信息化程度不断加深,数字教育资源日益庞大,数字教育产业已经具备了良好的基础[1]。众筹众创模式作为现今互联网经济中新兴的模式,具有灵活、低门槛、传播快的特点,有利于新技术的发展与推广。然而教育资源来源广泛、数量巨大、结构不一、内容分散且冗余,导致学习者难以快速获取有效资源。为了加强数字教育资源整合力度,提高信息资源的融合水平,构建高质量的数字教育资源库,本
物联网的应用和普及为远程医疗提供了基础,医生可以通过血氧仪等采集类设备实时获取异地病人的健康数据,并通过精密摄像头、智能音频设备为异地病人进行实时问诊,甚至可以通过精密的远程智能手术台为病人进行远程手术。远程医疗的出现,使得世界上先进的医疗资源得以更好地共享,远程看病、远程给药、远程手术等操作正在不断地帮助异地不便的病人解决医疗需求。实际场景中,远程医疗应用往往需要医院域、病人域、药房域等医疗信任
随着近代工业的飞速发展,注塑成型制品显现出独天得厚的优势,其在国防、医疗、航空航天等各个行业的应用也日益广泛。目前国内军用高精度空心杯电机电枢大量依赖进口,注塑封装水平较低,精度不高,已经成为制约我国高端武器装备持续发展和性能指标提升的重要瓶颈因素。在此背景下,对军用高精度空心杯电机电枢注塑封装工艺的研究迫在眉睫。本文通过对国内外相关研究成果的整理分析,综合了注塑数值模拟、正交试验、神经网络以及计