基于知识的推荐在某种程度上可以看做是一种推理技术。 组合的推荐 在实际项目应用中,经常使用组合推荐,研究最多的是内容推荐和协同过滤推荐的组合。 A Revisiting Study of Appropriate Offline Evaluation for Top-N Recommendation Algorithms 对Top-N推荐算法离线评价的再研究 本文章发表于2022年12月21日,收录于ACM ...
基于知识的推荐在某种程度上可以看做是一种推理技术。 组合的推荐 在实际项目应用中,经常使用组合推荐,研究最多的是内容推荐和协同过滤推荐的组合。 A Revisiting Study of Appropriate Offline Evaluation for Top-N Recommendation Algorithms 对Top-N推荐算法离线评价的再研究 本文章发表于2022年12月21日,收录于ACM ...
一种基于差分隐私和用户活跃度的协同过滤Top-N方法 本发明公开了一种基于差分隐私和用户活跃度的协同过滤TopN方法,涉及推荐系统中的隐私保护技术领域.本发明首先利用用户活跃度机制改进用户相似度矩阵,增加用户活跃度对用户和物品相似度的影响,然后使用Laplace噪音机制对改进后的相似度矩阵进行随机扰动,使... 夏开建,王...
一种改进的top-N协同过滤推荐算法 针对传统的相似度计算方法仅依靠用户评分信息矩阵来计算物品或用户相似度,物品相似度的计算考虑了所有用户的历史反馈信息等问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。以... 肖文强,姚世军,吴善明 - 《计算机应用研究》 被引量: 8发表: 2018年 一种基于多样性的top-N推荐算法 目前...
方法中面向新用户的冷启动问题,提出基于用户特征的混合Top-N推荐方法.通过对用户特征的聚类分析,获得特征相似用户集,根据目标新用户与不同用户集的距离,用户集对不同项目的评分来预测新用户对项目的评分,并结合传统协同过滤方法进行推荐,最后采用命中率来评价推荐的准确度.实验结果表明,该方法针对新用户有较好的推荐...
最近的研究表明了基于深度神经网络的自动编码器进行协同过滤的优势。特别是,使用多项似然变分自动编码器的Mult-VAE 模型,在top-N推荐任务方面显示出了出色的结果。本论文我们提出了VAE (RecVAE) 模型,该模型源于我们对变分自编码器正则化技术的研究。 RecVAE 引入了几种改进 Mult-VAE 的新颖想法: 一个对latent的...
方法中面向新用户的冷启动问题,提出基于用户特征的混合Top-N推荐方法.通过对用户特征的聚类分析,获得特征相似用户集,根据目标新用户与不同用户集的距离、用户集对不同项目的评分来预测新用户对项目的评分,并结合传统协同过滤方法进行推荐,最后采用命中率来评价推荐的准确度.实验结果表明,该方法针对新用户...
Top-N 即对用户推荐前N个最相关的items。这种推荐符合很多应用场景(电商,新闻,媒体)。 有很多方法可以解决 TOP-N任务,比如使用矩阵分解的协同过滤。最近,稀疏数据自编码器表现优异。我们检查了去噪自动编码器、变分自动编码器(VAE)和EASE(浅层自动编码器)。EASE尽管是简单线性模型,但结果是competitive并且explainable。
为了解决传统推荐算法使用单一模型无法准确捕获用户偏好的问题,将稀疏线性模型作为基本推荐模型,提出了基于用户聚类的局部模型加权融合算法来实现电影的Top-N个性化推... 汤颖,孙康高,秦绪佳,... - 《计算机科学》 被引量: 0发表: 2018年 融合本体语义与用户属性的协同过滤算法 传统协同过滤推荐算法在处理海量数据时...