天津市高等学校人文社会科学研究项目(20112125)
- 作品数：3 被引量：9H指数：2
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- 应用WUM和RBFN补值的协同过滤推荐研究
- 2012年
- 协同过滤是目前推荐系统中最为成功的一种方法,但面临稀疏数据特征时存在冷启动、稀疏性、可扩展性等问题。提出利用Web数据挖掘(WUM)获取隐性数据对显性用户评价矩阵进行补值,应用径向基函数(RBFN)对补值后的评价矩阵进一步进行平滑处理,得到消除稀疏性后的完全评价矩阵,基于完全评价矩阵利用协同过滤技术对相似用户进行聚类并实施推荐。实验评价结果表明该方法与传统协同过滤推荐方法相比,无论在推荐精度还是推荐相关性上都更为有效。
- 薛福亮张慧颖
- 关键词：协同过滤网络数据挖掘径向基函数
- 一种利用Vague集理论改进的协同过滤推荐算法被引量：5
- 2012年
- 针对项目特征难以表达问题,提出采用Vague集理论对其进行提取与表示,在此基础上进行项目相似性聚类,利用聚类内项目相似性对未评分项目进行评分值预测,从而消除协同过滤推荐的稀疏性问题,进而基于预测后的评分矩阵进行相似用户聚类,并在项目聚类簇内实施协同过滤推荐,使推荐更有针对性。实验结果表明,该方法无论在推荐精度还是推荐相关性上都更为有效。
- 张慧颖薛福亮
- 关键词：推荐系统协同过滤VAGUESETS
- 一种集成客户终身价值与协同过滤的推荐方法被引量：4
- 2012年
- 提出一种加权RFM与协同过滤相结合的集成推荐方法,对由"Web数据挖掘"隐式收集的客户评价数据进行协同过滤处理,应用加权RFM对相似用户聚类结果加以改进,从而更有效地发现推荐规则,提高推荐质量。同时应用产品分类树(PT)对产品进行预处理,以减少计算空间的复杂度。实验评价结果表明该方法无论在推荐精度还是推荐相关性上都更为有效。
- 张慧颖薛福亮
- 关键词：推荐系统协同过滤客户终身价值
