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个性化推荐系统的研究和实现.pdf

个性化推荐系统 简介基于内容的推荐、协同过滤算法和混合算法 非常好的一篇中文推荐系统方面的文章。

为解决协同过滤算法中的数据稀疏性问题，提出了一种改进的协同过滤算法。该算法使用slope-one算法计算出来的评分预测值来填充评分矩阵中的未评分项目，然后在填充后的用户—项目评分矩阵上通过基于用户的协同过滤方法给出推荐。利用slope-one算法计算出来的评分预测值作为回填值，既能降低评分矩阵的稀疏性，也保证了回填值的多样性，从而减少均值、中值等单一填充值造成的推荐误差。在MovieLens-1M数据集上对该改进算法和协同过滤算法及均值中心化处理的算法作五折交叉实验，结果表明，基于评分预测值填充数据后的协同过滤算法有效地缓解了数据稀疏性问题，并且有更好的推荐效果。

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识. 然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免. 因此, 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生, 以及具有类似背景的对机器学 习感兴趣的人士. 为方便读者, 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介. [1]

蔡氏电路matlab仿真代码MMGCN：用于微视频个性化推荐的多模式图卷积网络 这是本文的Pytorch实现： 魏银威，王翔，聂立强，何湘南，洪理昌和蔡达生（2019）。 MMGCN：多模式图卷积网络，用于微视频的个性化推荐。 在法国10月，NICE的ACM MM`19。 2019年21月25日作者：魏因伟博士（hotmail.com上的weiyinwei） 介绍 多模式图卷积网络是一种基于图卷积网络的新颖多模式推荐框架，可对特定于模式的用户偏好进行显式建模，以增强微视频推荐。 我们更新代码，并使用完整的排名策略进行验证和测试。 引文 如果您想在研究中使用我们的代码和数据集，请引用： @inproceedings{MMGCN, title = {MMGCN: Multi-modal graph convolution network for personalized recommendation of micro-video}, author = {Wei, Yinwei and Wang, Xiang and Nie, Liqiang and He, Xiangnan and Hon

提出一种基于协同过滤的网络论坛个性化推荐算法,根据用户的发帖、回帖、阅读等记录,采用加权方法计算用户帖子的评分矩阵,获取邻近用户集合,通过邻居用户的帖子评分,计算目标用户的帖子预测评分,推荐预测评分最高的帖子。实验结果表明,该算法的推荐质量较高。

个性化推荐系统的研究进展，入门第一篇，概况总览。

据调查，当今社会中，有不少人存在“选择吃什么”的困难症，为解决这一问题，文章设计了一种菜谱个性化推荐系 统。该系统分为客户端和服务端，服务端进行系统的推荐计算，该推荐计算应用了基于内容的推荐算法，应用过程如下： 首先，当一个新用户在客户端注册该系统时，系统会收集用户偏好属性以及用户基本信息；其次，系统把收集到的用户基 本信息和用户偏好属性提交到服务端，服务端通过已经建立好的用户偏好属性、菜谱属性、用户信息模型进行推荐计算； 最后，服务端把计算结果反馈到客户端，客户端显示给用户的推荐列表。实验结果表明，该推荐系统可以较为准确地给用 户推荐菜谱。

记录 这是论文“基于语义路径的加权异构信息网络个性化推荐”的代码 数据集：data/douban.mat(豆瓣电影)、data/yelp.mat(Yelp)