基于图游走的并行协同过滤推荐算法.pptx
快乐****蜜蜂
亲,该文档总共30页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
基于图游走的并行协同过滤推荐算法.pptx
,CONTENTS01.02.算法定义算法原理算法特点03.图游走的基本概念图游走的过程图游走的应用04.协同过滤推荐算法的原理并行协同过滤推荐算法的实现方式并行协同过滤推荐算法的优势05.数据预处理构建用户-物品的交互图基于图游走的相似度计算并行协同过滤推荐算法的并行化实现06.实验数据集实验环境与参数设置实验结果展示结果分析与其他算法的比较07.基于图游走的并行协同过滤推荐算法的总结未来研究方向与展望感谢您的观看!
LBSN中基于并行图的协同过滤位置推荐算法研究的中期报告.docx
LBSN中基于并行图的协同过滤位置推荐算法研究的中期报告中期报告1.研究背景LBSN(Location-BasedSocialNetworking)是基于地理位置的社交网络,用户能在网络中分享自己的位置信息、朋友圈位置信息等。随着人们生活方式的多元化,LBSN的使用越来越广泛。LBSN平台中的位置推荐算法是提高用户参与度、促进用户体验的重要手段。当前,传统算法已经不能完全满足用户的需求,而基于协同过滤的算法能够从用户的历史评价数据中得到用户对推荐物品的兴趣度,从而提高推荐效果。并行图的算法可以加快协同过滤
LBSN中基于并行图的协同过滤位置推荐算法研究的开题报告.docx
LBSN中基于并行图的协同过滤位置推荐算法研究的开题报告一、选题意义随着移动互联网的发展,LBSN(Location-BasedSocialNetwork)应运而生,成为人们日常生活中不可或缺的一部分。在这个网络中,用户通过上传自己的位置信息和社交关系生成的数据,为其他用户提供了极为丰富的推荐信息。因此,如何快速准确地推荐用户感兴趣的位置成为了一项重要的研究任务。传统LBSN位置推荐算法多依赖于用户历史行为数据,如签到记录等。这种方法有两个主要问题:首先,用户的签到次数和地点可能很少,无法准确地描述用户的
基于GPU的并行协同过滤算法.docx
基于GPU的并行协同过滤算法随着互联网的发展,推荐系统成为了电商和社交网站的重要组成部分。推荐系统根据用户的历史行为和偏好,给用户推荐可能感兴趣的商品或内容。协同过滤算法是目前推荐系统中最常用的算法之一。它通过分析用户之间的相似性以及商品之间的相似性,来预测用户对未知商品的兴趣度。这篇论文将介绍基于GPU的并行协同过滤算法。在传统的协同过滤算法中,计算相似度矩阵是一个非常耗时的操作。具体而言,协同过滤算法需要计算每个用户与其它用户之间的相似性,以及每个商品和其它商品之间的相似性。而当用户数量和商品数量非常
基于并行协同过滤算法的领域知识推荐模型研究.docx
基于并行协同过滤算法的领域知识推荐模型研究基于并行协同过滤算法的领域知识推荐模型研究摘要:随着互联网技术的发展,人们对于个性化推荐的需求也越来越大。协同过滤算法是目前应用较为广泛的推荐算法之一,其通过分析用户之间的行为和兴趣相似性来进行推荐。然而,传统的协同过滤算法在处理领域知识推荐问题时存在一些不足,如数据稀疏性和计算复杂性等。本文提出了一种基于并行协同过滤算法的领域知识推荐模型,通过利用并行计算能力来解决传统协同过滤算法的问题。实验证明,该模型在推荐准确性和计算效率方面优于传统的协同过滤算法。1引言随