陈洪涛
- 作品数：7 被引量：21H指数：3
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- 融合推荐潜力的个性化趋势预测的混合推荐模型被引量：3
- 2014年
- 预测用户对物品的行为中,准确的物品推荐是推荐系统的困难问题。为了提高推荐系统的推荐精度,引入物品的推荐潜力,提出一种新颖的融合物品推荐潜力的个性化混合推荐模型。首先根据最近短时间段和最近长时间段的物品访问率计算趋势动量,然后利用趋势动量计算出当前物品的推荐潜力值,最后将物品推荐潜力值融入到个性化推荐模型中得到混合推荐模型。实验证明,融合了物品推荐潜力值的个性化趋势预测,能较大地提高推荐系统的推荐精度。
- 陈洪涛肖如良倪友聪杜欣龚平蔡声镇
- 关键词：推荐系统个性化
- 基于路径融合的多图层推荐算法
- 2014年
- 图推荐算法中资源分配矩阵的计算和存储占用大量开销,为了提高基于图推荐的效率,提出一种基于路径融合的多图层混合策略推荐算法(PIML).该算法中,为了提高推荐精度并综合考虑多种因素以给出全面推荐,基于路径融合方法,利用分流策略优化资源分配,并对时间和评分因素加权,将人口统计学和物品内容信息融入到多图层,实现基于二部图推荐.实验结果表明:该算法没有增加时间开销,提高了推荐精度,使推荐更全面更灵活,并可实时推荐.
- 李宏恩肖如良陈洪涛赵婷李源鑫
- 关键词：多图层资源分配
- 基于矩阵分解的常规与长尾捆绑推荐的博弈研究
- 在推荐系统中,物品往往成长尾分布,一方面,少部分物品吸引了大部分关注,推荐系统的大部分推荐容易集中在少部分热门物品上,形成常规意义下的推荐;另一方面,长尾物品的数量巨大,用户对长尾物品的行为常常占据整个用户行为量的一半以...
- 陈洪涛
- 关键词：推荐系统合作博弈矩阵分解
- 文献传递
- 时间衰减制导的协同过滤相似性计算被引量：7
- 2013年
- 协同过滤算法中,相似性计算方法是整个推荐系统的关键,决定着推荐系统的推荐质量,为了提高相似性计算的精准性,提出了一种基于时间衰减的相似性计算方法.该方法在计算用户相似性时,考虑目标物品与共同评分物品的相似性,同时在计算用户与物品相似性时,考虑时间信息(用户对物品产生行为的时间)对相似性的影响.实验结果表明,该方法能够有效地避免传统相似性计算方法的不足,使推荐系统获得更好的推荐效果.
- 李源鑫肖如良陈洪涛赵婷李宏恩
- 关键词：推荐系统协同过滤时间信息
- 一种新的基于社交关系的相似度传播式推荐算法被引量：4
- 2015年
- 传统协同过滤中用户相似性计算方法在数据稠密的情况下能得到比较可靠的结果.然而当数据稀疏时,相似度计算方法会受到数据稀疏性影响,使其计算结果不准确,特别是在冷启动用户中,相似度计算结果不可靠.为了解决以上问题,从用户社交关系的角度,提出一种新的基于社交关系的相似度传播式协同过滤推荐算法.首先对用户社交关系进行建模,量化用户之间社交关系;然后计算活跃用户之间的相似性得到可靠相似度;最后基于社交关系的可靠相似度传播来构建推荐方法.实验证明,提出的算法可以大幅度提高推荐精度,改善对冷启动用户的推荐.
- 陈洪涛肖如良邓新国
- 关键词：社交关系协同过滤推荐
- 一种数据递增式的混合推荐方法被引量：1
- 2014年
- 推荐系统由于较大的训练数据量和推荐算法较高的复杂度,其推荐的更新周期往往较长.然而系统上的数据时刻都在增长,更新推荐期间会产生大量数据,这些新数据对下一刻的推荐有较大的利用价值,系统却无法及时利用起来.为了能及时的利用这些新数据来提高推荐系统的推荐质量,提出一种数据递增式的混合推荐方法.该模型主要分为离线计算模块和在线推荐模块,离线模块用于计算出个性化推荐列表,在线推荐模根据递增的实时数据维护一个流行趋势动量表,然后结合两个模块的结果给出匿名推荐或者个性化推荐.实验证明,该方法简单、有效、可行,能较好的改善推荐系统性能.
- 陈洪涛肖如良林丽玉颜杰敏蔡声镇
- 关键词：推荐系统
- 融合时间综合影响的轮盘赌游走个性化推荐算法被引量：6
- 2014年
- 传统的基于图的推荐算法忽略了时间综合信息影响从而导致推荐质量不高。针对这一问题,提出一种融合时间综合影响的轮盘赌游走个性化推荐算法。该算法以用户-项目二分图为基础,引入衰减函数,将时间综合信息对推荐的影响量化成图节点的关联概率;然后采用轮盘赌模型根据关联概率选择游走目标;最终对每个用户做出top-N推荐。实验结果表明:该算法比传统基于图的随机游走PersonalRank算法在推荐的准确度、召回率以及覆盖率指标上都有明显提高。
- 赵婷肖如良孙聪陈洪涛李源鑫李洪恩
- 关键词：个性化推荐
