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张朋飞

作品数：4 被引量：11H指数：2
供职机构：河南理工大学计算机科学与技术学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金河南省高等学校青年骨干教师资助计划项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 3篇矩阵
  • 2篇偏置
  • 2篇相似度
  • 2篇协同过滤
  • 2篇协同过滤算法
  • 2篇矩阵分解
  • 2篇个性化推荐
  • 2篇概率矩阵
  • 1篇数据稀疏
  • 1篇数据稀疏性
  • 1篇推荐系统
  • 1篇奇异值
  • 1篇奇异值分解
  • 1篇群组
  • 1篇稀疏性
  • 1篇相似度计算
  • 1篇相似度矩阵

机构

  • 4篇河南理工大学

作者

  • 4篇王建芳
  • 4篇张朋飞
  • 3篇刘永利
  • 2篇谷振鹏
  • 1篇武文琪

传媒

  • 2篇小型微型计算...
  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇计算机应用研...

年份

  • 4篇2017
共 4 条 记 录，以下是 1-4
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排序方式：
基于改进带偏置概率矩阵分解算法的研究被引量：5
2017年
针对个性化推荐过程中高维稀疏性问题,提出一种将奇异值分解技术和带偏置概率矩阵分解相结合的推荐方法。利用SVD算法初始化用户项目潜在因子向量,避免因随机赋值使得函数陷入局部最优解;接着将用户项目的偏置信息融入到概率矩阵分解算法中,同时为了提升训练速度和推荐精度,通过动量加速的迷你批量梯度下降(mini batch gradient descent,mini BGD)来训练;最后利用分解后的两个低维矩阵对原矩阵中的未知评分进行预测。在三个公开数据集的实验结果表明,提出的算法相对于传统的算法能够有效地提高推荐精度,进一步缓解由数据高维稀疏性带来的推荐质量不高的问题。
王建芳张朋飞刘永利
关键词：偏置奇异值分解个性化推荐
一种非对称相似度矩阵约束的群组协同过滤算法被引量：2
2017年
针对传统协同过滤算法无法处理社交网络中逐渐形成的以群组为中心的群体行为且很少考虑用户间普遍存在的不对称关系,提出一种非对称因子约束相似度矩阵的群组协同过滤算法.首先通过构建虚拟用户作为群组特征,把多维数据降维成与用户特征等价的虚拟用户,以替代群组进行相似度计算.其次引入影响因子和偏移因子两种相似度限制因子来构建非对称相似矩阵,影响因子表示用户相互影响力的大小关系,偏移因子则考虑用户评分习惯间的差异.实验结果表明该方法与传统推荐算法相比具有收敛速度快、预测精度高的优势,提高了推荐质量并解决了群组特征处理问题.
王建芳谷振鹏张朋飞刘永利
关键词：推荐系统协同过滤群组
一种优化的带偏置概率矩阵分解算法被引量：1
2017年
针对个性化推荐过程中高维稀疏性引起的数据震荡和推荐精度不高的问题,提出一种通过交替最小二乘算法(Alternating Least Squares,ALS)来优化的带偏置概率矩阵分解的推荐方法.首先将用户项目的偏置信息融入到改进的概率矩阵分解算法中.其次为了提升训练速度和推荐精度,将训练得到的用户项目潜在因子向量作为ALS的初始值,进而得到用户项目潜在因子矩阵.最后利用分解后的两个低维矩阵对原矩阵中的未知评分进行预测.在Movielens100k数据集上的实验结果表明,本文提出的推荐算法在相对于传统的带偏置概率矩阵分解来说最高提高3.41%,结果稳定且准确率高.
王建芳张朋飞谷振鹏刘冉东
关键词：偏置个性化推荐
一种巴氏系数改进相似度的协同过滤算法被引量：3
2017年
针对传统协同过滤算法中评分数据稀疏性及所造成推荐质量不高的问题,提出一种巴氏系数(Bhattacharyya Coefficient)改进相似度的协同过滤算法。在基于近邻协同过滤算法基础上,首先利用Jaccard相似性来计算用户间的全局相似性;其次使用巴氏系数获得评分分布的整体规律,并结合Pearson相关系数来计算其局部相似性;最后融合全局相似性和局部相似性得到最终的相似度矩阵。实验结果表明,该算法在稀疏数据集上获得更好的推荐结果,有效地缓解了评分数据稀疏性问题,提高了推荐的准确度。
武文琪王建芳张朋飞刘永利
关键词：协同过滤数据稀疏性相似度计算
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