改进的基于内容的协同过滤电影推荐算法

【摘要】：推荐系统包括两种主要方法,即协同过滤算法和基于内容的过滤算法,有助于提供有意义的建议。笔者使用了混合方法,即利用内容和协作过滤算法,讨论了算法与此领域之前工作的不同,同时,结合一种的分析方法,证明新方法的合理性,如何提供实用建议。上述方法在现有用户和对象数据上进行测试,与其他两种最受欢迎的方法——纯协同过滤和奇异值分解相比,具有改进效果。

【作者单位】：河南理工大学计算机科学与技术学院
【分类号】：TP391.3

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	【参考文献】
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前1条

1	贾忠涛;;基于协同过滤算法的电影个性化推荐系统设计与实现[J];软件导刊;2015年01期

	【共引文献】
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前2条

1	王宇航;王庆福;;协同过滤在个性化推荐中的应用[J];数字技术与应用;2015年12期
2	王庆福;代云韬;;基于用户兴趣的个性化推荐算法研究[J];电脑编程技巧与维护;2015年14期

	【二级参考文献】
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前5条

1	孙海峰;甘明鑫;刘鑫;吴越;;国外电影推荐系统网站研究与评述[J];计算机应用;2013年S2期
2	王国霞;刘贺平;;个性化推荐系统综述[J];计算机工程与应用;2012年07期
3	刘建国;周涛;汪秉宏;;个性化推荐系统的研究进展[J];自然科学进展;2009年01期
4	纪良浩;王国胤;;基于用户的协作过滤信息推荐模型研究[J];计算机工程与设计;2008年08期
5	何典,梁英;电子商务个性化推荐系统研究[J];湖南商学院学报;2005年04期

	【相似文献】
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中国期刊全文数据库

前10条

1	范志强;赵文涛;;改进的基于内容的协同过滤电影推荐算法[J];信息与电脑(理论版);2019年13期
2	张瑶;陈维斌;傅顺开;;协同过滤推荐研究综述[J];微型机与应用;2013年06期
3	周泽宇;王春玲;;基于协同过滤的个性化选课推荐与评论系统[J];信息记录材料;2018年10期
4	杨莉;;基于时间因子的协同过滤算法研究[J];电脑知识与技术;2019年09期
5	单瑞婷;罗益承;孙翼;;基于认知诊断的协同过滤试题推荐[J];计算机系统应用;2018年03期
6	李改;邹小青;;基于隐式反馈的协同过滤算法研究综述[J];福建电脑;2018年11期
7	林泽聪;王玉山;甘嘉颖;柯懿倍;;基于协同过滤的个性化食材推荐算法研究[J];中国管理信息化;2017年07期
8	周海平;黄凑英;;两种协同过滤推荐算法的比较研究[J];贵阳学院学报(自然科学版);2015年01期
9	李晓艳;周兴弛;殷海娜;;特征选择在协同过滤推荐算法中的应用研究[J];价值工程;2012年17期
10	王婵;;一种基于加权因子的混合协同过滤算法[J];电脑知识与技术;2018年09期

中国重要会议论文全文数据库

前10条

1	孙见山;徐东;姜元春;;融合人格信息的单分类协同过滤方法研究[A];第十二届（2017）中国管理学年会论文集[C];2017年
2	沈杰峰;杜亚军;唐俊;;一种基于项目分类的协同过滤算法[A];第二十二届中国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2005年
3	骆正清;郑涛;;基于标签聚类的协同过滤推荐算法[A];第十三届（2018）中国管理学年会论文集[C];2018年
4	胡必云;李舟军;王君;;基于心理测量学的协同过滤相似度方法(英文)[A];NDBC2010第27届中国数据库学术会议论文集(B辑)[C];2010年
5	陶红亮;王明文;曹瑛;;基于项目平滑和聚类的协同过滤推荐算法[A];第二十三届中国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2006年
6	刘牧;杨智强;王衡;;基于普适计算的日程发现方法探讨[A];第七届和谐人机环境联合学术会议（HHME2011)论文集【poster】[C];2011年
7	潘崇伦;张弛;;协同过滤的自服务模式在水务信息基础架构管理中的研究[A];大数据时代的信息化建设——2015（第三届）中国水利信息化与数字水利技术论坛论文集[C];2015年
8	王君;许洁萍;;层次音乐推荐系统的研究[A];第18届全国多媒体学术会议（NCMT2009）、第5届全国人机交互学术会议（CHCI2009）、第5届全国普适计算学术会议（PCC2009）论文集[C];2009年
9	易芃;杨成;柴智;;基于重排序的新用户TOPN推荐方法研究[A];第十九届中国科协年会——分4信息新技术东北新工业论坛论文集[C];2017年
10	周军锋;汤显;郭景峰;;一种优化的协同过滤推荐算法[A];第二十一届中国数据库学术会议论文集（研究报告篇）[C];2004年

中国重要报纸全文数据库

前1条

1	本报记者沈佳;数据大了决策准了[N];山西日报;2014年

中国博士学位论文全文数据库

前10条

1	段锐;融合文本内容与情境信息的协同过滤推荐方法研究[D];合肥工业大学;2017年
2	顾梁;播存结构中基于协同过滤的内容推荐技术研究[D];东南大学;2017年
3	袁卫华;面向稀疏数据的多视图个性化推荐方法研究[D];山东师范大学;2018年
4	张雪洁;基于QoS的个性化云服务推荐方法研究[D];南京航空航天大学;2015年
5	王立才;上下文感知推荐系统若干关键技术研究[D];北京邮电大学;2012年
6	姜邵巍;基于竞争关系的推荐技术研究[D];北京邮电大学;2014年
7	钱付兰;基于商空间模型的协同过滤推荐算法研究[D];安徽大学;2016年
8	孔维梁;协同过滤推荐系统关键问题研究[D];华中师范大学;2013年
9	尹航;信息推荐系统中的协同过滤技术研究[D];东北大学;2012年
10	冷亚军;协同过滤技术及其在推荐系统中的应用研究[D];合肥工业大学;2013年

中国硕士学位论文全文数据库

前10条

1	桑婧;基于协同过滤推荐系统的算法比较研究[D];天津财经大学;2013年
2	吕杰;一种融合用户上下文信息和评分倾向度的协同过滤推荐系统[D];天津大学;2016年
3	刘振兴;基于协同过滤的推荐系统的设计与实现[D];中山大学;2015年
4	丁卯;基于协同过滤的推荐系统研究[D];河北工业大学;2014年
5	关博;一种基于协同过滤的服务推荐系统研究[D];哈尔滨工程大学;2016年
6	欧鹏杰;模糊聚类算法及其在协同过滤推荐中的应用[D];中南大学;2013年
7	范虎;基于云计算的协同过滤推荐系统的研究与应用[D];安徽理工大学;2013年
8	李熠晨;针对稀疏性的协同过滤优化算法研究[D];西北大学;2017年
9	霍皓媛;基于时空上下文的统一协同过滤推荐算法研究[D];北京邮电大学;2017年
10	郭莉敏;基于时间感知和社交网络信任度的协同过滤算法研究[D];南京信息工程大学;2016年

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