66本文研究的主题是基于注意力机制的冷启动流量套餐推荐系统。与目前流行的冷启动模型采用的深度神经网络（DNN）架构相比，本文提出了一种基于注意力机制的冷启动流量套餐推荐系统。通过引入注意力机制，该系统能够更好地学习并挑选出与客户数据相关性更高的特征，从而提升模型的鲁棒性和准确性。此外，基于注意力的冷启动模型还能够降低运算成本，因为它只关注用户偏好的内容，而非全文，从而提高整体性能。该模型适用于多个...

文章编号：2095-6835（2023）17-0018-04结合改进用户聚类与LFM模型的协同过滤推荐算法顾明星1，张梦甜2（1.昆山市未成年人素质教育校外实践基地，江苏昆山215300；2.昆山市千灯中心小学校，江苏昆山215300）摘要：针对协同过滤算法推荐准确性低的缺点，提出了一种混合推荐算法。首先在协同过滤算法中，增加3个影响因子改进评分相似度，并预测用户第一评分；其次在AP（Affini...

奇异值分解在推荐系统中的推荐算法分析奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD）是一种矩阵分解的方法，可以将一个矩阵分解成三个矩阵的乘积。在推荐系统中，奇异值分解被广泛应用于推荐算法中，通过分解用户-物品评分矩阵，来提高推荐的准确性和个性化程度。1. SVD的基本原理奇异值分解主要是将一个矩阵分解成三个矩阵的乘积，其中包括一个左奇异矩阵、一个奇异值矩阵和一个右...

广告算法的知识架构广告算法的知识架构可以分为以下几个方面：1. 广告算法基础知识：  - 广告算法的定义、目标和应用领域；  - 广告算法的分类和特点；  - 广告展示、点击和转化的基本概念；  - 广告算法评价指标和评估方法；2. 数据准备与处理：  - 广告数据的特点和获取方法；  - 数据预处理和特征工程技术； ...

神经因子分解机推荐模型改进研究    神经因子分解机（Neural Factorization Machine，NFM）是一种结合神经网络和因子分解机的模型，在推荐系统中取得了不错的效果。随着推荐系统的发展和应用场景的变化，原始的NFM模型也存在一些局限性，因此需要对其进行改进研究。    一、NFM模型简介    神经因子分解机（Neu...

电子乐器情感计算与个性化推荐考核试卷考生姓名：__________ 答题日期：__________ 得分：__________ 判卷人：__________一、单项选择题（本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）1. 情感计算在电子乐器领域的应用主要是通过以下哪项技术实现的？（ ）A. 语音识别B. 机器视觉C. 生物识别D. 传感器技术2. 以下...

鄂州大学学报Journal of Ezhou University 2021年3月Mar.2021第28卷第2期Vol.28No.2doi:10.16732/jki.jeu.2021.02.032基于Spark框架的电影推荐系统的实现赖丽君(泉卅经贸职业技术学院信息技术系，福建泉卅362000)正则化的缺点摘要：随着大数据的发展，传统的推荐系统和基于Hadoop平台的推荐系统在计算能力和实时...

《基于用户评分矩阵分块的鲁棒推荐模型研究》篇一一、引言在信息化和大数据的时代背景下，推荐系统已逐渐成为满足用户个性化需求、优化资源分配的关键技术之一。随着用户评分数据的日益丰富，如何有效利用这些数据以提高推荐系统的准确性和鲁棒性，成为当前研究的热点问题。本文提出了一种基于用户评分矩阵分块的鲁棒推荐模型，旨在通过矩阵分块技术，提高推荐系统的性能和稳定性。二、相关研究概述在推荐系统领域，基于用户评分矩...

推荐系统中的数据稀疏问题及解决方法引言随着互联网的普及与发展，推荐系统在各个领域中的应用日益广泛。然而，推荐系统中的一个关键问题就是数据稀疏性，即用户与物品之间的交互数据相对于整个数据集而言非常有限。本文将深入探讨推荐系统中的数据稀疏问题，并介绍几种常见的解决方法。一、数据稀疏性的影响数据稀疏问题对推荐系统的性能和准确性造成了一定的影响。当用户-物品交互数据稀疏时，推荐算法很难准确地预测用户对未知...

如何使用AI技术进行推荐系统建模和优化一、推荐系统简介推荐系统是人工智能技术在电子商务和社交媒体等领域的重要应用之一。它的目标是通过分析用户的历史行为和兴趣，为其提供个性化的推荐内容，如商品、影视作品或新闻文章等。在过去几年中，推荐系统已经取得了重大进展，其中使用AI技术进行推荐系统建模和优化成为了研究和实践的热点。二、数据收集与预处理一个强大而准确的推荐系统需要大量的用户行为数据作为输入。通过记...

人工智能技术在智能交互中的使用方法随着科技的发展和人类对于智能化需求的不断增长，人工智能技术在智能交互中的应用越来越广泛。智能交互是指通过人与机器之间的交互实现信息的传递和沟通，以提供更加便捷、高效的服务和体验。下面将详细介绍人工智能技术在智能交互中的使用方法。一、语音识别技术语音识别技术是一种通过分析和识别人类语音的技术，通过将人的语音转化为电子文本，从而实现人机之间的智能交互。在智能交互中，语...

人工智能技术的应用教程与范例人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门新兴的技术领域，近年来得到了广泛的关注和应用。它与我们日常生活息息相关，引起了许多人的兴趣和好奇。本文将为大家提供一些人工智能技术的应用教程和范例，帮助读者加深对人工智能的理解并尝试应用于实际情境当中。一、机器学习机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过训练算法使计算机能够自动地从数据中学习和改...

特征抽取技术在智能推荐引擎中的应用实践智能推荐引擎是当今互联网时代中不可或缺的一部分。它通过分析用户的行为和兴趣，为用户提供个性化的推荐内容，帮助用户更好地发现感兴趣的产品或服务。而特征抽取技术则是智能推荐引擎中的一项关键技术，它能够从大量的数据中提取出有价值的特征信息，为推荐系统提供更准确的用户画像和推荐结果。特征抽取技术是一种将原始数据转化为可用于机器学习和数据挖掘的特征表示的方法。在智能推荐...

推荐系统之ALS算法详解ALS（Alternating Least Squares）算法是一种协同过滤推荐算法，主要用于解决推荐系统中的矩阵分解问题。ALS算法广泛应用于电商、社交网络、新闻推荐等领域，能够为用户提供个性化的推荐结果。ALS算法的核心思想是将用户-物品评分矩阵分解为两个低维矩阵的乘积，即将用户-物品的关联关系表示为用户和物品的特征向量表示。经典的ALS算法通过交替优化用户特征矩阵和...

矩阵的解析矩阵分解是最近⼏年⽐较⽕的算法，经过kddcup和netflix⽐赛的多⼈多次检验，矩阵分解可以带来更好的结果，⽽且可以充分地考虑各种因素的影响，有⾮常好的扩展性，因为要考虑多种因素的综合作⽤，往往需要构造cost function 来将矩阵分解问题转化为优化问题，根据要考虑的因素为优化问题添加constraints，然后通过迭代的⽅法进⾏矩阵分解，原来评分矩阵中的missing vla...

第３８卷第５期  　计算机应用与软件Ｖｏｌ ３８Ｎｏ．５２０２１年５月  ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＭａｙ２０２１推荐系统中的隐私保护矩阵分解算法研究崔炜荣１　徐龙华１　杜承烈２　李　宝１１（安康学院电子与信息工程学院　陕西安康７２５０００）２（西北工业大学计算机学院　陕西西安７１００７２）收稿日期：２０１９－０７－１９。国家自然科学基金项目...

随机矩阵分解算法在机器学习中的应用优化与效果评估随机矩阵分解（Randomized Matrix Factorization）算法是一种常用于机器学习的优化算法，在推荐系统、图像处理、自然语言处理等领域都有广泛的应用。该算法通过将原始数据矩阵分解为两个低维矩阵的乘积，实现对数据的降维和特征提取，从而提高算法的效率和准确性。本文将对随机矩阵分解算法在机器学习中的应用进行优化与效果评估。一、随机矩阵分...

电商个性化推荐算法在用户体验优化中的应用第一章 个性化推荐算法概述1.1 推荐算法的定义推荐算法是一种信息过滤技术，旨在通过对用户的历史行为数据、偏好信息以及物品的属性信息进行分析，为用户提供与其兴趣和需求相匹配的物品或服务。推荐算法的核心目标是提高信息检索的效率，减轻用户在信息过载环境下的选择压力，从而优化用户体验。1.2 个性化推荐的发展历程个性化推荐的发展可以分为以下几个阶段：（1） 基于内...

基于深度学习的推荐系统设计与实现推荐系统是一种能够根据用户的个人兴趣和需求，向其提供个性化推荐的算法系统。在互联网时代，推荐系统已经成为很多网站和应用的核心功能之一。传统的推荐系统主要基于协同过滤算法或者基于内容的推荐算法，然而这些算法存在一些问题，比如需要大量的用户行为数据来进行计算，对新用户和冷启动问题的处理不够有效等。而深度学习作为一种强大的机器学习方法，逐渐应用于推荐系统领域，并取得了很多...

协同过滤算法中的数据归一化处理方法在推荐系统中，协同过滤算法是一种常用的推荐算法。它通过分析用户的历史行为数据，到和当前用户兴趣相似的其他用户或物品，从而给用户推荐可能感兴趣的物品。然而，在协同过滤算法中，数据的归一化处理是非常重要的一步，它可以提高模型的精确度和稳定性。本文将就协同过滤算法中的数据归一化处理方法进行讨论。1. 数据归一化的作用在协同过滤算法中，用户对物品的评分通常是在不同的尺度...

归⼀化（Normalization）和标准化（Standardization）正则化 归一化归⼀化和标准化是机器学习和深度学习中经常使⽤两种feature scaling的⽅式，这⾥主要讲述以下这两种feature scaling的⽅式如何计算，以及⼀般在什么情况下使⽤。归⼀化的计算⽅式：上述计算公式可以将特征的值规范在[0, 1]之间，使⽤归⼀化来进⾏feature scaling⼀般是要求所有...

数据挖掘中的六种算法原理数据挖掘是一种利用计算机技术在大量数据中发现有用信息的过程。在进行数据挖掘时，需要运用各种算法来分析数据，寻隐藏的模式和规律。本文会介绍六种常见的数据挖掘算法，包括聚类、分类、关联规则、异常检测、推荐系统和回归。一、聚类算法聚类算法是一种无监督学习方法，将数据集中的对象按照相似性划分成若干组，使得同一组内的对象相互之间具有很高的相似性，而不同组之间的对象差距很大。常见的聚...

正则化回归算法机器学习ppt课件contents •机器学习概述•监督学习算法•非监督学习算法•神经网络与深度学习•强化学习与迁移学习•机器学习实践案例分析目录01机器学习概述03重要事件包括决策树、神经网络、支持向量机等经典算法的提出，以及深度学习在语音、图像等领域的突破性应用。01定义机器学习是一门研究计算机如何从数据中学习并做出预测的学科。02发展历程从符号学习到统计学习，再到深度学习，机器...

机器学习第一阶段练习题一、选择题1.以下三阶泰勒展开式错误的一项是（B）A.     B.   C.           D.     分析：2. 以下不属于凸函数一项的是（D）A. y=-log x   B. y=x log x   C. y=||x||p ...

推荐系统中的过拟合问题及解决方法一、引言随着互联网的发展，推荐系统在个性化推荐、广告投放等方面发挥着越来越重要的作用。然而，推荐系统中普遍存在的一个问题就是过拟合。本文将探讨推荐系统中的过拟合问题及解决方法。二、推荐系统中的过拟合问题过拟合指的是模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差的现象。在推荐系统中，过拟合问题体现为模型过于依赖于训练数据中的特定模式，而忽略了其他潜在的规律和模式。这...

推荐系统中的过拟合问题及解决方法一、问题的引入推荐系统是一种重要的信息过滤技术，其目的是根据用户的历史行为和偏好，预测用户可能感兴趣的物品并进行推荐。然而，在实际应用中，有时候推荐系统会出现过拟合的问题，即模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳。本文将重点讨论推荐系统中的过拟合问题，并介绍一些解决方法。二、过拟合问题的原因过拟合问题在推荐系统中很常见，主要原因有以下几点：正则化可以防止过拟合...

基于矩阵分解和聚类的混合推荐算法研究基于矩阵分解和聚类的混合推荐算法研究摘要：随着互联网技术的不断发展和普及，推荐系统成为了电子商务和社交网络中的一种重要应用。然而，传统的协同过滤方法难以解决“冷启动”和“长尾”问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于矩阵分解和聚类的混合推荐算法。该算法采用了矩阵分解的方法对用户-物品评分矩阵进行降维处理，同时利用聚类算法将用户和物品划分到不同的组别中，从而实现...

2020，56（16）1引言随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐进入信息爆炸的时代，如何从海量信息中快速获取相关的信息已成为亟待解决的问题。推荐系统作为一种有效的信息过滤技术，是解决这一问题的重要手段，在各大电商平台、音乐网站以及在线评论网站中有着广泛的应用[1]。推荐系统通过分析用户历史行为（如评分、浏览记录等），来预测用户在不同项目上的兴趣偏好，从而帮助用户快速有效地获取其需要或感兴趣的项目。...

推荐系统中的过拟合问题及解决方法    随着互联网的迅速发展，推荐系统在我们日常生活中扮演着越来越重要的角。然而，推荐系统中常常会面临一个严峻的问题——过拟合。过拟合是指推荐系统过度关注用户已经展示兴趣的物品，而忽视了用户潜在的兴趣。本文将深入探讨推荐系统中的过拟合问题，并提出一些有效的解决方法。一、过拟合问题的原因    推荐系统的目标是基于用户的历史行...

电商个性化购物推荐引擎设计第一章 个性化购物推荐引擎概述1.1 推荐引擎的定义与作用1.1.1 推荐引擎的定义推荐引擎是一种信息过滤系统，旨在根据用户的历史行为、偏好以及其它相关信息，为用户提供与其兴趣相匹配的内容或商品。推荐引擎广泛应用于电商、新闻、社交网络等多个领域，以提高用户体验，提升内容或商品的曝光率，进而实现商业价值。1.1.2 推荐引擎的作用推荐引擎的作用主要体现在以下几个方面：（1）...