• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    一種基于用戶和商品屬性挖掘的協(xié)同過濾算法

    2020-12-23 04:33:21夏景明劉聰慧
    現(xiàn)代電子技術(shù) 2020年23期

    夏景明 劉聰慧

    摘 ?要: 為了解決傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法數(shù)據(jù)稀疏而導(dǎo)致的推薦不準(zhǔn)確等問題,引入商品屬性值的概念,根據(jù)改進(jìn)后的用戶相似度填充用戶?屬性矩陣,最后對物品興趣程度及商品屬性評分和進(jìn)行加權(quán)推薦。通過在電影數(shù)據(jù)集MovieLens上的實驗表明,改進(jìn)后的算法能夠顯著提升推薦準(zhǔn)確率。

    關(guān)鍵詞: 協(xié)同過濾; 商品屬性評分; 用戶興趣評分; 推薦算法; 混合推薦; 實驗分析

    中圖分類號: TN911.1?34; TP183 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號: 1004?373X(2020)23?0120?04

    Abstract: In order to solve the problem of inaccurate recommendation caused by sparse data in traditional collaborative filtering algorithm, the concept of commodity attribute value is introduced. The user attribute matrix is filled according to the improved user similarity. The degree of interest and commodity attribute is graded and weighted recommendation is carried out. The experiments on movie dataset Movielens show that the improved algorithm can significantly improve the recommendation accuracy.

    Keywords: collaborative filtering; commodity attribute score; user interesting score; recommendation algorithm; hybrid recommendation; experiment analysis

    0 ?引 ?言

    近年來,各個電商平臺的發(fā)展推進(jìn)了推薦算法的發(fā)展,協(xié)同過濾算法[1?3]是推薦算法之一。然而數(shù)據(jù)稀疏[4?5]導(dǎo)致推薦不準(zhǔn)確的問題依然存在[6],這些問題一直是專家研究的熱點,文獻(xiàn)[7]提出隱藏語義信息的推薦方法對用戶和項目標(biāo)簽進(jìn)行建模;文獻(xiàn)[8]提出了一種基于信任度的相似性算法來改善推薦算法中數(shù)據(jù)稀疏性問題;文獻(xiàn)[9]通過結(jié)合兩種或兩種以上的混合方法進(jìn)行推薦,以解決冷啟動等問題,利用對物品興趣程度和商品屬性評分和進(jìn)行加權(quán)推薦。文獻(xiàn)[10]利用基于用戶的協(xié)同過濾算法計算興趣點的相關(guān)性;文獻(xiàn)[11]提出協(xié)同過濾相似性度量方法改進(jìn)來提高推薦效果。

    以上推薦效果有了明顯的改進(jìn),但是卻忽略了對商品屬性的挖掘。本文通過挖掘商品屬性特征,通過計算用戶對包含某一屬性值的商品的打分得到用戶?屬性評分矩陣;通過分析用戶的屬性對Pearson公式進(jìn)行改進(jìn),最后對物品興趣程度和商品屬性評分和進(jìn)行加權(quán)推薦。

    1 ?用戶相似性度量方法

    本文對傳統(tǒng)的User?Based CF算法中的Pearson公式進(jìn)行改進(jìn),Pearson公式如下:

    傳統(tǒng)的User?Based CF有以下兩點問題:

    1) 用戶很少主動對商品進(jìn)行評分,數(shù)據(jù)稀疏的問題會對用戶相似性的計算產(chǎn)生很大的影響。

    2) 沒有對商品屬性進(jìn)行挖掘,本文將計算用戶對商品屬性喜愛程度來挖掘用戶對屬性的總體偏好。

    2 ?基于商品屬性的協(xié)同過濾改進(jìn)算法的實現(xiàn)

    2.1 ?基于用戶對屬性評分的協(xié)同過濾算法改進(jìn)

    構(gòu)建用戶?屬性評分矩陣。根據(jù)用戶?商品評分?jǐn)?shù)據(jù)、商品屬性數(shù)據(jù)以及用戶評論商品個數(shù)計算用戶對商品屬性的評分。

    1) 商品屬性矩陣[X]

    商品[i]有多種屬性,每種屬性又可以分為多個屬性。[amn]表示商品[i]第[m]種屬性的第[n]個屬性,如果該商品有此屬性,則[amn]=1,否則等于0。

    2) 用戶?商品屬性值分布

    式中:[Puamn]表示用戶[u]對屬性[amn]的打分;[Iamn]表示具有屬性[amn]的商品;[Iu]表示用戶評分的商品;[r(I)]表示用戶對商品[I]的評分;[rIamn]表示用戶評價過的具有[amn]屬性的商品平均評分,以此得出用戶對屬性的評分。

    若用戶評價過的項目過少,會造成打分偏差,如用戶A評價過商品個數(shù)[I]過少,卻對商品打分很高,用戶就會對所有的該商品的屬性有很高的評分,忽略了用戶評論數(shù)量。[P]表示用戶評論過的商品的數(shù)量,[Q]表示一共的個數(shù)。最終得到用戶?商品屬性值矩陣[R]。

    2.2 ?基于用戶特征的用戶相似度計算改進(jìn)

    用戶屬性中引入了性別、年齡、職業(yè)屬性。用戶?屬性矩陣中,[U]表示用戶集合,[U={u1,u2,…,u}],[F]表示用戶屬性的集合,用戶[U]的屬性可以表示為[f={fu1,fu2,…,fun}]。

    1) 用戶相似度計算

    [Sim(u,v)]是Pearson公式,用于計算用戶相似度,將用戶的年齡、職業(yè)、性別屬性和Pearson公式進(jìn)行加權(quán)混合,改進(jìn)后的公式[simim(u,v)]如下:

    式中:[Pred(u,i)]是用戶[u]對商品[i]的評分;[ru]是用戶[u]評價過商品的平均分;[rvi]表示鄰居用戶[v]對[i]的評分;[rv]表示用戶[v]所評價商品的平均評分;[amn∈IPuamn]表示用戶[u]對商品[i]的所有屬性[amn]相加得到用戶[u]對商品[i]的評分;[a]表示權(quán)重,[a∈[0,1]]。

    2.3 ?基于項目屬性的協(xié)同過濾算法改進(jìn)流程

    輸入:商品屬性矩陣[X],用戶?商品評分矩陣

    輸出:目標(biāo)用戶推薦列表

    Step1:隨機(jī)將80%用戶?商品評分矩陣作為訓(xùn)練集,20%作為測試集;

    Step2:利用式(2)將用戶?商品評分矩陣和商品屬性矩陣轉(zhuǎn)化為用戶?屬性矩陣;

    Step3:進(jìn)行用戶相似性改進(jìn),具體見式(3);

    Step4:利用相似用戶對此用戶屬性矩陣[R]進(jìn)行填充,見式(4);

    Step5:進(jìn)行用戶推薦,目標(biāo)用戶對商品的評分是目標(biāo)商品[i]通過鄰居得到的預(yù)測評分和目標(biāo)用戶對該商品的屬性值的和加權(quán)得到最后的預(yù)測評分,具體見式(5)。

    3 ?實驗分析

    3.1 ?數(shù)據(jù)集

    實驗采用MovieLens數(shù)據(jù)集,有用戶評分信息、用戶信息等。本文選用電影內(nèi)容和電影地區(qū)屬性。電影一共有18個屬性:喜劇、兒童劇等;電影的地區(qū)有:美國、中國、英國等;用戶的屬性有:性別、年齡、職業(yè)。隨機(jī)將80%用戶?商品評分矩陣作為訓(xùn)練集,20%作為測試集。

    數(shù)據(jù)集選取1 000個用戶,100 210條評分?jǐn)?shù)據(jù),3 952個電影數(shù)據(jù),如表1所示。

    3.2 ?實驗環(huán)境

    實驗環(huán)境是Windows 7操作系統(tǒng),工具是Pycharm,語言是Python。

    3.3 ?評估指標(biāo)

    1) [F]值是為了平衡準(zhǔn)確率和召回率兩者之間的結(jié)果,將準(zhǔn)確率和召回率進(jìn)行混合。定義準(zhǔn)確率Precision、召回率Recall和[F]如下:

    3.4 ?實驗結(jié)果分析

    3.4.1 ?參數(shù)值的確定

    求改進(jìn)后的用戶相似度權(quán)重值[a1],[a2],[a3],式(5)的[a]初始定為0.5,后續(xù)根據(jù)實驗進(jìn)行調(diào)整。由表2可以看出,在[a1],[a2],[a3]值為0.25時,MAE取得最小值,比Pearson公式的MAE下降了4%。

    在最后計算目標(biāo)用戶商品預(yù)測打分時,加入了權(quán)重[a],[a]在[0,1]之間,用戶相似度權(quán)重值[a1],[a2],[a3]等于0.25,實驗結(jié)果如圖1所示。[a]值在0~0.4,MAE的值逐漸下降,在[a]為0.4時得到最小的MAE值;從0.4~1.0之間MAE值逐漸上升;當(dāng)[a]=0.4時,MAE最小。

    3.4.2 ?鄰居值和推薦個數(shù)的確定

    改進(jìn)后的算法new與Pearson,Jaccard的MAE和[F]值對比,結(jié)果如圖2,圖3所示。圖2中,改進(jìn)后的算法最優(yōu),鄰居數(shù)為35時,得MAE最小值為0.75。圖3中,改進(jìn)后的算法最優(yōu),推薦個數(shù)在15~20時,[F]值達(dá)到最大。

    4 ?結(jié) ?語

    本文通過提取用戶屬性和傳統(tǒng)計算用戶相似度的算法進(jìn)行加權(quán)得到改進(jìn)后的用戶相似度計算方法,再通過用戶相似度填充用戶?屬性評分的稀疏矩陣,最后給目標(biāo)用戶推薦商品時,將鄰居用戶推薦商品的分?jǐn)?shù)和用戶自身對商品的評分混合加權(quán)得到最終推薦商品列表,通過實驗表明,本文改進(jìn)后的協(xié)同過濾算法較傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法在推薦準(zhǔn)確度上有明顯的提高。

    注:本文通訊作者為劉聰慧。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 孔艷莉.基于協(xié)同過濾算法的個性化推薦技術(shù)研究[D].北京:北京工業(yè)大學(xué),2016.

    [2] 項亮.推薦系統(tǒng)實踐[M].北京:人民郵電出版社,2012:51?58.

    [3] 張亮.基于協(xié)同過濾與劃分聚類的推薦算法研究[D].長春:吉林大學(xué),2014.

    [4] 劉文佳,張駿.改進(jìn)的協(xié)同過濾算法在電影推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè),2018(17):59?62.

    [5] 郭寧寧,王寶亮,侯永宏,等.融合社交網(wǎng)絡(luò)特征的協(xié)同過濾推薦算法[J].計算機(jī)科學(xué)與探索,2018,12(2):208?217.

    [6] KIM S?C, SUNG K?J, PARK C?S, et al. Improvement of collaborative filtering using rating normalization [J]. Multimedia tools and applications, 2016, 75(9): 4957?4968.

    [7] CHEN Chaochao, ZHENG Xiaolin, WANG Yan, et al. Capturing semantic correlation for item recommendation in tagging systems [C]// Proceedings of the 30th Conference on Artificial Intelligence. Phoenix, Arizona: AAAI, 2016: 108?114.

    [8] CHEN Hao, LI Zhongkun, HU Wei. An improved collaborative recommendation algorithm based on optimized user similarity [J]. The journal of supercomputing, 2016, 72(7): 2565?2578.

    [9] COVINGTO P, ADAM S. Deep neural networks for YouTube recommendations [C]// Proceedings of the 10th ACM Conference on Recommender Systems. Boston, MA, USA: ACM, 2016: 191?198.

    [10] CHEN Xuefeng, ZENG Yifeng, CONG Gao, et al. On information coverage for location category based point?of?interest recommendation [C]// Twenty?ninth AAAI Conference on Artificial Intelligence. Austin, Texas, USA: AAAI Press, 2015: 37?43.

    [11] AHN H J. A new similarity measure for collaborative filtering to alleviate the new user cold?starting problem [J]. Information sciences, 2008, 178(1): 37?51.

    [12] 賀懷清,計瑜,惠康華,等.一種基于稀疏分段的協(xié)同過濾推薦算法[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2019,42(9):90?94.

    [13] 楊麗麗,袁浩浩.基于組合優(yōu)化理論的協(xié)同過濾推薦算法[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2018,41(1):139?142.

    成年女人永久免费观看视频| 国产淫片久久久久久久久 | 精品一区二区三区视频在线观看免费| 天堂影院成人在线观看| 一本久久中文字幕| 日韩三级视频一区二区三区| 人人妻人人澡欧美一区二区| av福利片在线观看| 黄色丝袜av网址大全| 麻豆国产av国片精品| 日本一二三区视频观看| 老汉色av国产亚洲站长工具| 精品福利观看| 欧美中文综合在线视频| 中亚洲国语对白在线视频| 国产午夜精品久久久久久| 日韩欧美精品v在线| 精品福利观看| 国产成人精品久久二区二区免费| 日韩欧美在线二视频| 国内精品久久久久久久电影| 久久久久九九精品影院| 国产av不卡久久| 亚洲国产精品999在线| 国产精品一区二区精品视频观看| 制服人妻中文乱码| 国产美女午夜福利| 男女视频在线观看网站免费| 久久香蕉国产精品| 国产伦人伦偷精品视频| 成年版毛片免费区| 成人欧美大片| 国产激情久久老熟女| 1024手机看黄色片| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 他把我摸到了高潮在线观看| 午夜免费成人在线视频| 精品福利观看| 一区二区三区国产精品乱码| 欧美中文日本在线观看视频| www.www免费av| 制服丝袜大香蕉在线| 变态另类丝袜制服| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 国产高潮美女av| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| xxx96com| 欧美极品一区二区三区四区| 青草久久国产| 国产成人精品久久二区二区91| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 亚洲欧美日韩无卡精品| 亚洲成人久久性| 欧美日韩综合久久久久久 | 欧美zozozo另类| 国产91精品成人一区二区三区| ponron亚洲| 老司机在亚洲福利影院| 黑人操中国人逼视频| 国产 一区 欧美 日韩| 国产日本99.免费观看| 国产成人影院久久av| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| 美女午夜性视频免费| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 一进一出好大好爽视频| 欧美一级a爱片免费观看看| 国产蜜桃级精品一区二区三区| 2021天堂中文幕一二区在线观| 男人舔女人下体高潮全视频| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 欧美日韩福利视频一区二区| 精品久久久久久久久久久久久| 成年免费大片在线观看| 一二三四在线观看免费中文在| 黄色日韩在线| 一夜夜www| 老司机深夜福利视频在线观看| 久久中文看片网| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 日本成人三级电影网站| 日本免费a在线| 欧美三级亚洲精品| 深夜精品福利| 亚洲九九香蕉| 又爽又黄无遮挡网站| 国产又色又爽无遮挡免费看| 久久久久久久久免费视频了| 麻豆国产97在线/欧美| 久久久精品大字幕| 亚洲在线自拍视频| 最近最新免费中文字幕在线| 国产99白浆流出| 亚洲国产精品久久男人天堂| 听说在线观看完整版免费高清| 国语自产精品视频在线第100页| 免费一级毛片在线播放高清视频| 欧美+亚洲+日韩+国产| 国产黄a三级三级三级人| 美女cb高潮喷水在线观看 | 男女做爰动态图高潮gif福利片| 一夜夜www| 欧美中文日本在线观看视频| 亚洲欧美日韩东京热| 亚洲美女黄片视频| 亚洲av熟女| 91麻豆av在线| 亚洲专区国产一区二区| 久久久久久久久久黄片| 毛片女人毛片| 窝窝影院91人妻| 免费在线观看影片大全网站| 亚洲av日韩精品久久久久久密| av女优亚洲男人天堂 | 久久精品综合一区二区三区| 免费在线观看成人毛片| 免费看光身美女| 无遮挡黄片免费观看| 久久中文字幕人妻熟女| 欧美一级毛片孕妇| av福利片在线观看| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 一进一出抽搐动态| 又黄又粗又硬又大视频| 丰满的人妻完整版| 欧美色视频一区免费| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 嫩草影视91久久| 嫩草影院精品99| 欧美色欧美亚洲另类二区| 久久香蕉国产精品| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看 | 久久精品人妻少妇| 国产麻豆成人av免费视频| 宅男免费午夜| 成年女人看的毛片在线观看| 怎么达到女性高潮| 精品一区二区三区四区五区乱码| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 亚洲自拍偷在线| 国语自产精品视频在线第100页| 最近最新中文字幕大全电影3| 亚洲av五月六月丁香网| 亚洲精品色激情综合| 欧美乱妇无乱码| 怎么达到女性高潮| 日韩成人在线观看一区二区三区| 久久精品91无色码中文字幕| 在线播放国产精品三级| 999精品在线视频| 变态另类丝袜制服| 午夜激情福利司机影院| 757午夜福利合集在线观看| 亚洲国产看品久久| 午夜精品在线福利| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 最好的美女福利视频网| 国产精品 国内视频| 级片在线观看| 91字幕亚洲| 亚洲激情在线av| av在线蜜桃| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看 | 精品无人区乱码1区二区| 国产高清有码在线观看视频| 老汉色av国产亚洲站长工具| 亚洲国产精品999在线| 久久精品人妻少妇| 亚洲av熟女| 中文字幕最新亚洲高清| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 激情在线观看视频在线高清| 亚洲国产高清在线一区二区三| 色哟哟哟哟哟哟| 最近最新免费中文字幕在线| 啦啦啦免费观看视频1| 国产视频一区二区在线看| 法律面前人人平等表现在哪些方面| 在线免费观看的www视频| 99久久成人亚洲精品观看| 黄色视频,在线免费观看| 午夜a级毛片| 99热精品在线国产| 夜夜夜夜夜久久久久| 桃红色精品国产亚洲av| 九色成人免费人妻av| 白带黄色成豆腐渣| 国产欧美日韩一区二区三| 禁无遮挡网站| 国产亚洲精品一区二区www| 亚洲成人中文字幕在线播放| 青草久久国产| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 久久久久亚洲av毛片大全| 白带黄色成豆腐渣| 一级毛片精品| 特级一级黄色大片| 熟女电影av网| 丁香欧美五月| 国产黄a三级三级三级人| 男插女下体视频免费在线播放| 中出人妻视频一区二区| 成人欧美大片| 久久香蕉精品热| 丰满的人妻完整版| 一夜夜www| 桃色一区二区三区在线观看| 怎么达到女性高潮| 动漫黄色视频在线观看| 国产精品爽爽va在线观看网站| 色av中文字幕| 日韩精品青青久久久久久| 亚洲国产精品成人综合色| 国内精品久久久久精免费| 久久人人精品亚洲av| 欧美成人一区二区免费高清观看 | 日本精品一区二区三区蜜桃| 人妻久久中文字幕网| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看 | 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 村上凉子中文字幕在线| 国产欧美日韩一区二区精品| 国产精品99久久99久久久不卡| 哪里可以看免费的av片| 一本精品99久久精品77| 亚洲成人中文字幕在线播放| 国产欧美日韩一区二区精品| 色老头精品视频在线观看| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 国产激情久久老熟女| 好男人电影高清在线观看| 色播亚洲综合网| 99国产精品99久久久久| 热99在线观看视频| 国产97色在线日韩免费| 亚洲 国产 在线| 欧美黑人巨大hd| 真人做人爱边吃奶动态| 色在线成人网| 免费大片18禁| 无人区码免费观看不卡| 国内精品久久久久精免费| 99视频精品全部免费 在线 | xxxwww97欧美| 91在线观看av| 国产野战对白在线观看| 亚洲精品色激情综合| 好男人在线观看高清免费视频| 久久国产精品人妻蜜桃| 欧美日韩黄片免| 他把我摸到了高潮在线观看| 亚洲黑人精品在线| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 免费无遮挡裸体视频| 亚洲国产看品久久| 男女视频在线观看网站免费| 美女扒开内裤让男人捅视频| 欧美精品啪啪一区二区三区| 少妇人妻一区二区三区视频| 久久久水蜜桃国产精品网| 在线观看免费午夜福利视频| 天堂网av新在线| 色哟哟哟哟哟哟| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 麻豆成人午夜福利视频| 国内精品久久久久精免费| 我的老师免费观看完整版| www.999成人在线观看| 国产亚洲精品久久久com| 少妇的丰满在线观看| 国产成人啪精品午夜网站| 91字幕亚洲| 亚洲五月婷婷丁香| 国产精品亚洲一级av第二区| av视频在线观看入口| 日韩欧美在线乱码| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| 久久久久久久久免费视频了| 色综合亚洲欧美另类图片| 精品久久蜜臀av无| 日韩成人在线观看一区二区三区| 99久久精品国产亚洲精品| 我的老师免费观看完整版| 国产精品久久视频播放| 精品福利观看| 亚洲七黄色美女视频| 看片在线看免费视频| 久久天堂一区二区三区四区| 亚洲avbb在线观看| 丁香欧美五月| 免费看日本二区| 一区二区三区高清视频在线| 久久九九热精品免费| 国产精品一区二区精品视频观看| 亚洲七黄色美女视频| 9191精品国产免费久久| 床上黄色一级片| 高清在线国产一区| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆| 国产亚洲欧美98| 日本免费一区二区三区高清不卡| 亚洲国产色片| 国产极品精品免费视频能看的| 色播亚洲综合网| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 他把我摸到了高潮在线观看| 香蕉国产在线看| 亚洲男人的天堂狠狠| 波多野结衣巨乳人妻| 日本黄大片高清| 长腿黑丝高跟| 三级毛片av免费| 不卡av一区二区三区| 亚洲精品美女久久av网站| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 岛国在线免费视频观看| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 99久久精品热视频| 欧美3d第一页| 亚洲国产高清在线一区二区三| 免费av毛片视频| 激情在线观看视频在线高清| avwww免费| 最近最新中文字幕大全免费视频| www.熟女人妻精品国产| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 精品一区二区三区视频在线 | 中国美女看黄片| 中文在线观看免费www的网站| 国产极品精品免费视频能看的| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 女人被狂操c到高潮| 欧美日韩综合久久久久久 | 国产一区在线观看成人免费| 欧美zozozo另类| 制服人妻中文乱码| 全区人妻精品视频| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 国产成人一区二区三区免费视频网站| 欧美日本视频| 成人三级黄色视频| 亚洲精品久久国产高清桃花| 欧美最黄视频在线播放免费| 亚洲 国产 在线| 99国产精品一区二区蜜桃av| 一本精品99久久精品77| 男人舔女人的私密视频| 欧美成人性av电影在线观看| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 国产高清视频在线播放一区| 51午夜福利影视在线观看| 国产在线精品亚洲第一网站| 村上凉子中文字幕在线| 久久中文字幕一级| 国产人伦9x9x在线观看| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看 | 一二三四社区在线视频社区8| 又大又爽又粗| 免费一级毛片在线播放高清视频| 亚洲片人在线观看| 一本一本综合久久| 亚洲最大成人中文| 床上黄色一级片| 国产激情久久老熟女| 亚洲 国产 在线| 麻豆av在线久日| 久久久精品大字幕| 五月伊人婷婷丁香| 亚洲黑人精品在线| 中文字幕高清在线视频| 国产一区二区三区视频了| 美女黄网站色视频| 首页视频小说图片口味搜索| 国产免费男女视频| 天堂动漫精品| 亚洲一区高清亚洲精品| 岛国在线观看网站| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 中文字幕久久专区| 精品国产亚洲在线| 日本a在线网址| 色综合欧美亚洲国产小说| 国产免费av片在线观看野外av| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 精品无人区乱码1区二区| 国产亚洲精品综合一区在线观看| 18禁黄网站禁片免费观看直播| 免费大片18禁| 高清在线国产一区| 国产一级毛片七仙女欲春2| 国产黄色小视频在线观看| 在线免费观看不下载黄p国产 | 免费一级毛片在线播放高清视频| 免费av毛片视频| 色综合欧美亚洲国产小说| 看免费av毛片| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 欧美成人免费av一区二区三区| 日韩国内少妇激情av| 一区二区三区激情视频| 久久久成人免费电影| a级毛片在线看网站| 黄色丝袜av网址大全| 亚洲成人精品中文字幕电影| 亚洲国产欧美一区二区综合| 国产精品乱码一区二三区的特点| 国产一区二区在线av高清观看| www.熟女人妻精品国产| 男人舔女人下体高潮全视频| 99久久精品国产亚洲精品| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站 | 少妇的丰满在线观看| 欧美三级亚洲精品| 最近最新中文字幕大全免费视频| 成人精品一区二区免费| 国产欧美日韩一区二区三| 免费看日本二区| 此物有八面人人有两片| 十八禁人妻一区二区| 国产伦在线观看视频一区| 国产高清视频在线观看网站| 久久久久精品国产欧美久久久| 亚洲成人精品中文字幕电影| 在线观看日韩欧美| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 亚洲七黄色美女视频| 看片在线看免费视频| 99re在线观看精品视频| 成人av在线播放网站| 国产精品乱码一区二三区的特点| 男人舔奶头视频| 国产av麻豆久久久久久久| av国产免费在线观看| 最近在线观看免费完整版| 激情在线观看视频在线高清| 一二三四社区在线视频社区8| 国产人伦9x9x在线观看| 18禁黄网站禁片免费观看直播| 国产淫片久久久久久久久 | 欧美日韩乱码在线| 国产精品电影一区二区三区| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 欧美成人性av电影在线观看| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 亚洲精品一区av在线观看| 久99久视频精品免费| 亚洲电影在线观看av| 亚洲精华国产精华精| 国产午夜精品论理片| 日本精品一区二区三区蜜桃| 法律面前人人平等表现在哪些方面| 黄色女人牲交| 中文字幕久久专区| 免费大片18禁| 女同久久另类99精品国产91| 女警被强在线播放| 成人三级黄色视频| 国产 一区 欧美 日韩| 国产三级黄色录像| 欧美乱色亚洲激情| 高清毛片免费观看视频网站| 欧美一区二区精品小视频在线| 夜夜夜夜夜久久久久| 男女下面进入的视频免费午夜| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 黄片小视频在线播放| 麻豆一二三区av精品| 叶爱在线成人免费视频播放| 国产黄片美女视频| 精品欧美国产一区二区三| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 成人鲁丝片一二三区免费| 99久久精品热视频| 国产伦精品一区二区三区四那| av在线天堂中文字幕| 亚洲国产精品合色在线| 嫁个100分男人电影在线观看| 99久久久亚洲精品蜜臀av| aaaaa片日本免费| 国产一区二区在线观看日韩 | 久久精品国产综合久久久| 日日干狠狠操夜夜爽| 欧美日韩综合久久久久久 | 老汉色∧v一级毛片| 桃色一区二区三区在线观看| 丰满的人妻完整版| 在线国产一区二区在线| 久久亚洲真实| 亚洲成人久久性| 夜夜夜夜夜久久久久| 他把我摸到了高潮在线观看| 亚洲中文日韩欧美视频| 69av精品久久久久久| 日本黄大片高清| 最新在线观看一区二区三区| 免费电影在线观看免费观看| 亚洲中文日韩欧美视频| 亚洲精华国产精华精| 日本免费一区二区三区高清不卡| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 久久这里只有精品中国| 亚洲 欧美一区二区三区| 俄罗斯特黄特色一大片| 超碰成人久久| 狠狠狠狠99中文字幕| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 欧美日本视频| 90打野战视频偷拍视频| 中文字幕av在线有码专区| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 脱女人内裤的视频| 日韩三级视频一区二区三区| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 丰满的人妻完整版| 中文字幕最新亚洲高清| 美女免费视频网站| 国产成人啪精品午夜网站| 热99在线观看视频| 99热这里只有精品一区 | 亚洲国产欧洲综合997久久,| 国产在线精品亚洲第一网站| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 国内精品久久久久精免费| 99在线人妻在线中文字幕| 中文字幕高清在线视频| 国产高清视频在线观看网站| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 一二三四社区在线视频社区8| 国产精品野战在线观看| 精品久久久久久久毛片微露脸| 国产亚洲精品一区二区www| 色综合亚洲欧美另类图片| 久久中文字幕一级| 亚洲专区字幕在线| 午夜福利免费观看在线| 欧美大码av| 日本精品一区二区三区蜜桃| 真人做人爱边吃奶动态| or卡值多少钱| 国产1区2区3区精品| 久久久久久久午夜电影| 人人妻人人看人人澡| 成熟少妇高潮喷水视频| 一级毛片精品| 变态另类丝袜制服| 中文资源天堂在线| 舔av片在线| 久久精品亚洲精品国产色婷小说| 亚洲av第一区精品v没综合| 国产精品99久久久久久久久| 偷拍熟女少妇极品色| 亚洲专区字幕在线| 岛国在线免费视频观看| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 又大又爽又粗| 欧美三级亚洲精品| 亚洲人成电影免费在线| 亚洲精品在线观看二区| 欧美黄色淫秽网站| 国内揄拍国产精品人妻在线| 日韩欧美在线二视频| 免费av毛片视频| 中文字幕久久专区| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 免费看光身美女| 18美女黄网站色大片免费观看| 一级黄色大片毛片| 午夜福利视频1000在线观看| 999久久久国产精品视频| 国产亚洲欧美98| www日本黄色视频网| 久久伊人香网站| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 一级毛片女人18水好多| 长腿黑丝高跟| 在线国产一区二区在线| 国产精品女同一区二区软件 | 国产免费男女视频| 中亚洲国语对白在线视频| 午夜两性在线视频| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 欧美+亚洲+日韩+国产| 两人在一起打扑克的视频| 美女午夜性视频免费| 中文字幕最新亚洲高清| 深夜精品福利| 久久久久久久久中文| 一夜夜www| 99视频精品全部免费 在线 | 精品电影一区二区在线| 三级毛片av免费| 18禁黄网站禁片免费观看直播| 黄色丝袜av网址大全| 九色成人免费人妻av| 久久久久久久久中文| 亚洲精品久久国产高清桃花| 制服丝袜大香蕉在线| 国产99白浆流出| 欧美中文综合在线视频| 亚洲九九香蕉| 999精品在线视频| 美女扒开内裤让男人捅视频| 九九热线精品视视频播放| 欧美三级亚洲精品| 亚洲avbb在线观看| 国产精品精品国产色婷婷| 在线观看免费视频日本深夜| 久久久久国产一级毛片高清牌| 久久久国产精品麻豆| 国产极品精品免费视频能看的| 欧美中文综合在线视频| 91av网站免费观看|