基于用户时间和信任度的协同过滤算法之软件工程研究.docx

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｡

基于协作过滤算法的个性化推荐视频系统：基于协同过滤算法的个性化推荐水平系统，使用Spring Boot，Hadoop等框架和工具整合

Netflix电影推荐系统 在以下链接中查看有关构建推荐系统的博客： 业务问题 Netflix致力于将人们与他们喜爱的电影联系起来。 为了帮助客户查找这些电影，他们开发了世界一流的电影推荐系统：CinematchSM。 它的工作是根据他们喜欢或不喜欢其他电影的程度来预测某人是否会喜欢该电影。 Netflix使用这些预测来根据每个客户的独特口味提出个人电影推荐。 尽管Cinematch的表现不错，但总可以做得更好。 现在，netflix尚未尝试过很多有趣的替代方法来显示Cinematch的工作方式。 有些在文献中有所描述，有些则没有。 我们很好奇，其中任何一项能否通过做出更好的预测来击败Cinematch。 坦率地说，因为如果有更好的方法，可能会对我们的客户和我们的业务产生重大影响。 积分： : 问题陈述 Netflix提供了许多匿名评级数据，并且其预测准确度要比Cinematch在

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。

多源数据融合的协同过滤算法研究

协作过滤算法（CF）在推荐系统中难以处理数据的稀疏性和可伸缩性问题。本文提出了基于类别偏好Canopy-K-means的协同过滤算法（CPCKCF），设计了用户项类别偏好比率（UICPR）的定义，并用来计算UICPR矩阵。将Canopy算法作为CPCKCF的前置算法，并将输出作为K-means算法的输入，其结果用于用户数据进行聚类并找到最近的用户以获得预测得分，使用MovieLens数据集进行的实验结果表明，与传统的基于用户的协作过滤算法相比，所提出的CPCKCF算法将计算效率和推荐精度提高了2.81%。

硕士论文，Netflix数据集上的协同过滤算法

matlab矩阵细分的过滤协同推荐代码SCoR 推荐系统 MATLAB代码： 基于综合坐标的推荐系统 这是 SCoR 方法 [1] 的实现。 SCoR 是一种基于合成坐标的推荐系统，其性能优于该领域最流行的算法技术，如矩阵分解和协同过滤等方法。 更多详细信息可以在 和 中找到 您只能将其用于非商业目的。 如果您在工作中引用我们的论文 [1]，我们将不胜感激： .java 文件的代码由 H. Papadakis 编写。 [1] H. Papadakis、C. Panagiotakis 和 P. Fragopoulou，SCoR：基于合成坐标的推荐系统，具有应用程序的专家系统，卷。 79，第 8-19 页，2017 年。