基于标签权重的个性化协同过滤推荐算法之软件工程分析.docx

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SVD推荐算法原理，有有一个简易的例子，数据自己编的，便于理解

由于用户评分标准存在差异,基于打分的协同过滤推荐算法在近邻选择过程中存在误差｡针对以上问题,提出考虑用户间消极相似性的排序推荐算法 (NS-TauRank),该算法不经过对拟推荐项目的预测评分过程｡定 义 DP函 数 表 示 项目对相关属性,充分利用用户间的消极相似性,即相似性为负的用户之间的爱好相反,改进目标用户的近邻选择过程,采用舒尔茨方法进行偏好融合,优化目标用户拟推荐项目的排序｡在 Eachmovie和 movielens数据集上对改进算法进行验证,以 NDCG作为评价函数,验证结果表明,该算法在两个数据集上的 NDCG@1-2值较对比算法有4%-7%的提高,产生了更可靠的拟推荐序列｡

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协同过滤是推荐系统中最有效的方法之一，推荐算法评分预测的精确性受到最近邻居的提取以及项目或用户相似度计算的两个关键点的影响。根据用户行为相似性原理，采用最大交集法提取与当前项目共同评分最多的邻居作为最佳邻居候选集，同时提出了加权余弦相似性方法对相似度进行计算，并采用粒子群优化算法（PSO）对权重进行优化求解。实验结果表明，采用上述方法相对于传统方法来说，能较好地改善评分预测的精确度，有效地提高推荐系统的推荐质量。

工作搜索和推荐系统 基于内容的推荐算法设置：1.IntelliJ IDEA Ultimate 2. Apache Tomcat 9

基于用户性格分析的智能礼物推荐系统.pdf

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