数据稀疏性

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引入集群效应的跨领域推荐新方法
《中国科学院大学学报(中英文)》2025年第2期153-158,共6页翟浩然 张三国 
广西科技厅重点研发计划(2020AB10023);国家自然科学基金(U19B2040)资助。
近年来,推荐系统在网络平台上得到了广泛的应用,它可以从巨量的数据中提取有用的信息,并根据用户的喜好向用户推荐合适的项目。基于此,提出一种利用相似用户对不同项目的评分数据作为源域对目标域的跨领域推荐表现方法,在研究的目标域...
关键词：跨领域推荐 奇异值分解算法 集群效应 数据稀疏性 
一种融合混合协同过滤与CNN的图书推荐算法
《信息技术与信息化》2025年第4期52-55,共4页王莎莎 
河南省哲学社会科学规划项目“河南高校图书馆红色特藏资源建设与开发利用研究”(2023BZH008)。
随着电子阅读时代的到来,数字化资源海量涌现。然而,这也导致读者在寻找感兴趣图书时,时间成本大幅攀升。如何提升推荐系统的准确性和个性化程度成为学术界亟待解决的问题。传统的推荐算法如基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤针...
关键词：图书推荐 协同过滤 卷积神经网络 数据稀疏性 冷启动问题 
一种非线性表征的概率潜在因子张量模型
《电子科技》2025年第3期7-15,共9页董佳英 宋燕 李明 
国家自然科学基金(62073223);上海市自然科学基金(22ZR1443400)。
针对具有极度稀疏和不平衡的非负不完整数据的填补问题,文中提出了一种非线性表征的概率潜在因子张量模型。通过合理假设数据的概率分布作为先验信息,缓解了数据的稀疏性。利用非线性映射实现对数据中每一非负元素的非线性表征,提高了...
关键词：非线性表征 概率潜在因子张量模型 实例频率 非线性映射 数据稀疏性 CP分解 不平衡分布 正则项 
基于时长感知的短视频序列推荐
《计算机工程与应用》2024年第22期304-313,共10页王航 尹玲 史志才 黄勃 高志荣 
国家自然科学基金(61802251);中南民族大学2020年校级重点教研项目(JYZD20020);中南民族大学2022年校级研究生课程思政示范课程项目(YJS22039)。
针对短视频序列推荐中存在的点击数据稀疏性、观看时长反馈中的噪声以及偏差问题,提出了一种基于时长感知的短视频序列推荐模型(duration-aware for short video sequential recommendation,DASR)。该模型通过对用户观看时长反馈的深入...
关键词：数据稀疏性 序列推荐 注意力网络 时长偏差 动态阈值 
考虑数据稀疏性的网络关联信息智能推荐算法
《计算机仿真》2024年第10期311-316,共6页葛涵 任树民 张红良 
2020年度国家社会科学基金一般项目(20BXW004);吉林省高等教育教学改革研究课题(JLJY202235833228)。
随着网络信息爆炸性增长,当用户对某类信息浏览量过少时,会导致信息过滤推荐算法的稳定性低且准确率差。为解决上述问题,将SA注意力机制与LSTM长短期神经网络构架进行有机结合,并利用用户相似度分析优化稀疏数据特征,最终构建出SA-LSTM...
关键词：推荐算法 关联分析 注意力机制 
采用偏好编辑的轻量自注意降噪序列推荐模型
《计算机工程与设计》2024年第10期2953-2959,共7页杨兴耀 钟志强 于炯 李梓杨 张少东 党子博 
国家自然科学基金项目(62262064、61862060);新疆维吾尔自治区教育厅基金项目(XJEDU2016S035);新疆大学博士科研启动基金项目(BS150257);新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2022D01C56)。
在自注意序列推荐中,除项目嵌入矩阵带来巨大内存消耗问题和自注意层中的不相关信息带来噪声问题,还存在如何在用户行为数据稀疏的情况下准确提取和表示用户偏好的关键问题。针对这些问题,提出一种采用偏好编辑的轻量自注意降噪序列推...
关键词：序列推荐 偏好编辑 嵌入组合 自注意力机制 自监督学习 数据稀疏性 深度神经网络 
融合信任因子和时间因子的协同过滤推荐算法理论和实践研究
《信息记录材料》2024年第10期207-209,共3页凌婷 
2022年度广东交通职业技术学院校级教科研课题项目(GDCP-ZX-2022-026-N1)。
随着大数据时代的到来,推荐系统作为解决信息过载问题的有效手段,其重要性日益凸显。协同过滤推荐算法作为推荐系统的核心算法之一,面对个性化的用户需求和复杂的大数据环境,仍面临着诸多挑战。因此,本研究致力于通过融合信任因子,引入...
关键词：协同过滤推荐 信任因子 时间因子 相似度 数据稀疏性 
融合巴氏系数与综合相似度的改进加权Slope One算法
《南昌工程学院学报》2024年第3期82-87,共6页王文丰 周雨虹 周波 韩佳 韩龙哲 董芳 赵阳 
国家自然科学基金资助项目(61962036,61561035);江西省水利厅科技重点项目(202325ZDKT17)。
针对传统加权Slope One算法因过度依赖用户共同评分项导致在过稀疏数据集中预测准确度低的问题,提出一种融合巴氏系数与综合相似度的改进加权Slope One算法(BS-WSO)。首先,引入巴氏系数和用户行为偏好对用户相似度计算方法进行改进,依...
关键词：协同过滤 数据稀疏性 相似度 用户偏好 
基于物品描述和评论的多粒度注意力机制的推荐
《建模与仿真》2024年第3期2429-2440,共12页刘世新 
本研究针对传统推荐系统依赖评分信息、面临数据稀疏性的局限,以及深度学习模型的可解释性不足,提出了一种融合评分数据和文本信息(评论、物品描述)的多粒度注意力机制的推荐模型(Multi-Grained Attention Recommendation,MGAR)。本文...
关键词：推荐算法 多粒度注意力机制 卷积神经网络 评论文本 数据稀疏性 
考虑数据稀疏性的图书推荐协同过滤算法仿真
《计算机仿真》2024年第4期470-474,共5页贾丽坤 赵亚丽 黄晓英 肖丹 
河北省大中学生科技创新能力培育专项(202151001010544);河北省教育厅高校基本科研业务费项目(2022QNJS12)。
图书推荐算法易忽略数据稀疏性问题,导致推荐结果与用户感兴趣内容之间存在较大的偏差。在考虑数据稀疏性的基础上提出一种图书推荐协同过滤算法,对数据预处理,通过对用户和用户之间综合信任度分析,利用分布估计算法对用户兴趣建模;构...
关键词：数据稀疏性 图书推荐 协同过滤算法 用户兴趣模型 综合信任度 
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