融合改进的内容与协同过滤的博客推荐方法

在中文博客系统中,受限于用户特征信息的稀少,使用协同过滤算法的准确率往往不高,而基于内容推荐算法,又会影响推荐结果的多样性.因此,文章提出了一种融合改进的内容推荐与协同过滤相结合的推荐方法.首先,采用协同过滤算法发现用户的潜在兴趣并通过谱聚类改进协同过滤的相似度计算,提高处理效率;其次,基于改进的内容的推荐算法构建用户的既有兴趣模型,计算潜在推荐内容与既有兴趣模型的匹配度;最后,通过逻辑回归算法融合协同过滤与内容推荐的结果.实验结果显示,文章所提出的推荐方法相对于单一的协同过滤和内容推荐可以显著提高推荐的结果的准确率和召回率,具备良好的推荐效果.     

融合分类与协同过滤的情境感知音乐推荐算法

针对用户情境信息,提出一种融合分类与协同过滤的情境感知音乐推荐算法. 首先,通过计算用户情境信息的相似度,由协同过滤算法得到初始音乐推荐列表;然后通过机器学习算法训练分类模型,得出用户在特定情境下的音乐类型偏好;最后将协同过滤得到的推荐列表与分类模型得到的音乐类型偏好进行融合,为特定情境的用户提供个性化音乐推荐. 该算法不仅有效地降低了推荐过程的复杂度,还使传统的协同过滤推荐算法具备了情境感知的能力. 实验结果表明,该方法可以有效地提高个性化音乐推荐系统的性能.     

一种基于频繁项集挖掘的推荐算法

协同过滤是推荐系统中应用最成功的技术之一,现有基于项目的协同过滤算法在计算项目相似度时过度依赖用户对项目的评分数据,没有考虑项目间内在的关联性,导致推荐质量不高.为了全面客观地评估项目相似度,提出了一种基于频繁项集挖掘的推荐算法(BFIM).该算法提出将频繁项集作用于相似度计算中,可以提高相似度计算的准确性,进而提升推荐算法的推荐质量.实验结果表明:提出的改进算法较对比算法在公开数据集上能取得更好的推荐效果.     

基于个性化隐私保护的协同过滤算法

差分隐私可以有效解决推荐系统的隐私泄露问题,但是其引入的噪声会降低推荐系统的性能.此外,不同用户对隐私保护的敏感性是不同的,考虑用户的个性化需求可以减少加入的噪声,有助于提高推荐系统性能.综合以上两个维度,在考虑用户评分敏感性的基础上,提出了一种个性化的差分隐私保护协同过滤算法.算法在用户本地划分评分的隐私敏感度,并采用随机翻转机制对隐私敏感评分进行隐私保护.服务器获取扰动后的数据,利用贝叶斯估计方法重构项目之间的联合分布以提高算法的推荐准确性.理论和实验结果表明,算法在保护用户隐私安全的同时具有良好的推荐性能.     

一种新的基于LDA-MURE模型的音乐个性化推荐算法

针对基于音乐作品信息的音乐作品个性化推荐及协同过滤方法的不足,通过分析音乐作品需求者的音乐试听数据及下载数据,并结合LDA(latent Dirichlet allocation)主题挖掘模型,提出一种基于LDA-MURE模型的推荐算法.实验结果表明,与基于音乐作品需求者的协同过滤算法和基于音乐属性项目的协同过滤算法相比,LDA-MURE算法可更高效地向音乐作品需求者推荐感兴趣的音乐作品.     

基于RFM模型和协同过滤技术的酒店房型推荐算法

为了提升酒店房型个性化推荐效果,将RFM模型与协同过滤技术相结合,设计了一种酒店房型推荐算法,并通过实验验证了该算法的准确性和有效性优于传统的协同过滤推荐算法.     

基于混合协同过滤的个性化推荐方法研究

针对传统协同过滤算法存在的数据稀疏性和推荐范围问题,提出一种混合协同过滤推荐方法.该方法将两种传统算法结合,并综合考虑了项目标签属性等信息.首先利用基于项目的协同过滤算法生成预测评分,并替换原始用户-项目评分矩阵中的零值.其次利用基于用户的协同过滤算法计算填充后矩阵的用户相似度,以及预测评分并产生最终推荐.最后基于MovieLens数据集实验证明,该方法能够有效提高推荐精度,扩大推荐范围.     

学习资源精准推荐模型及应用研究

根据属性特征推荐资源,由于存在冷启动和稀疏性问题,限制了在线学习资源推荐的性能.基于知识表示和协同过滤,将学习者的学习水平和学习风格等特征融入推荐过程,进行协同过滤个性化推荐,提出了一种学习资源精准推荐模型,构建了学习者和学习资源知识表示模型;通过实验表明知识表示-协同过滤相结合的推荐算法在个性化推荐和推荐准确度方面优于传统的CF算法.     

推荐系统与隐私保护研究综述

推荐系统为了能够给用户提供更好的推荐服务,须要收集大量的用户个人信息,在收集这些信息的同时增加了用户隐私泄露的风险．首先,介绍了推荐系统中的关键技术,包括基于协同关系的实体表示学习和基于图模型的实体表示学习;然后,通过对相关研究的归纳和总结,将推荐系统中的隐私保护问题按照用户敏感信息类型进行分类整理,主要分为对用户私有敏感属性的保护、对用户与物品历史交互信息的保护和对用户提交给推荐系统的信息的保护三类;在此基础上,对匿名化、差分隐私、联邦学习和对抗学习四种关键隐私保护技术进行了总结和分析,并重点梳理了这些技术的实现方法、适用场景和优缺点;最后,分析了考虑隐私保护的推荐算法中存在的问题,并尝试给出了未来可能的研究方向．     

基于时间权重因子的隐私保护推荐算法

用户兴趣是随时间变化的,若对推荐系统中所有时间段的数据均采用同等程度的隐私保护,容易引入不必要的噪声,降低数据效用.为此,提出一种基于时间权重因子的差分隐私保护推荐算法.首先,设计时间权重因子,用于衡量数据重要性.然后,根据时间权重因子划分隐私预算,对不同时间段的数据施加不同强度的隐私保护.在此基础上,构建基于差分隐私...     

社会化标签语义相似度的协同过滤算法

为解决传统的协同过滤算法不能准确理解用户的喜好,影响推荐准确率和推荐效果,提出基于社会化标签语义相似度的协同过滤算法.算法以标签语义相似度为基础,将项目资源和相关标签的语义信息纳入,显著提高了推荐系统的预测性能.研究结果表明:与以具体评分数据为基础的算法相比,该算法较好地解决了词相似度和句子相似度计算问题,推荐准确度和性能较以往的协同过滤算法有明显提高,改善了推荐效果.     

一种基于协同过滤的电动汽车充电推荐方法

 基于大量的充电行为数据,建立电动汽车用户的充电兴趣模型,将用户感兴趣但未发现的最佳充电选择推荐给用户,实现充电行为有序引导是一个重要问题。本文针对电动汽车充电提出一种基于协同过滤算法的推荐模型,得出最佳推荐模型参数指标,充电10次以下的新用户采用基于用户的协同过滤算法,充电10次以上的老用户采用基于物品的协同过滤算法;基于用户的协同过滤算法的最佳邻居数和推荐列表长度均为3;基于物品的协同过滤算法的最佳推荐列表长度为4。指出负荷聚合商可以结合参与需求响应计划的情况,对推荐列表进行再优化,将与需求响应冲突的推荐信息过滤掉,从而实现有序充电控制。     

结合信任和项目的抗攻击协同过滤算法

为提高基于项目协同过滤推荐方法的抗评分攻击能力,提出结合用户信任等级和项目进行资源协同过滤算法。提出根据用户兴趣相关性、评分相似性和评分相关性构建用户关联图,然后提出用户信任等级计算模型,并将用户信任等级值作为用户的权重结合到经典协同过滤推荐算法Slope One的项目差异性的计算中,形成基于用户信任等级的协同过滤方法。实验数据表明新算法在不影响推荐的预测准确性的基础上,比传统的过滤推荐算法具有更好的抗攻击能力。     

基于矩阵分解和聚类的协同过滤算法

基于矩阵分解和聚类提出一种协同过滤推荐算法. 先利用交替最小二乘（ALS)算法进行矩阵分解, 再利用改进的k-均值聚类算法弥补单一ALS算法在后期协同过滤阶段产生的大计算量问题, 解决了由于减小原始矩阵高维度、 高稀疏性带来的推荐准确度较低的问题, 极大提高了计算速度和推荐精度. 实验结果表明, 改进算法在推荐准确性上有明显提高.     

融合时间和类型特征加权的矩阵分解推荐算法

针对推荐算法的信息过期问题,结合遗忘函数和信息保持期的改进时间权重引入矩阵分解模型,提出一种基于改进时间权重的矩阵分解协同过滤算法(MFTWCF,MF-based and improved time weighted collabora tive filtering),相比前人提出的基于改进时间权重的邻域协同过滤算法(NTWCF,neighborhood-based and improved time weighted collaboratire filering algorithm),准确性显著提升了26.58%。由于过去的信息所包含的特征在随后的时间里可能被用户持续关注,从而增强过期信息对推荐的影响力,所以提出了融合时间权重和类型影响力加强权重的改进算法(MFTTWCF,MF-bosed and imporved time and type weighteel collaborative filtering)修正上述时间权重。电影数据集的实验证明,MFTTWCF算法预测的准确性比MFTWCF算法提高了3.58%,能够取得更好的推荐效果,适用于通过预测评分进行推荐的系统。     

基于用户等级的协同过滤推荐算法

提出一种基于用户等级的协同过滤推荐算法, 解决了传统协同过滤推荐算法的扩展性问题. 该算法首先定义用户等级函数, 依据用户所评价的项目数确定用户等级; 并通过仅在用户等级的邻域内查找近邻的方法, 提高协同过滤推荐的效率. 实验结果表明, 该算法与传统协同过滤推荐算法相比, 在不影响推荐质量的前提下, 极大地提高了推荐效率.     

结合情景和协同过滤的移动推荐算法

针对移动个性化推荐问题,通过将用户的情景信息引入到协同过滤推荐过程,提出一种结合情景和协同过滤的移动推荐算法。该算法首先通过情景相似度的计算来获得用户当前情景的近似情景集;并对"用户-项目-情景"三维模型采用情景预过滤方法进行降维,得到传统协同过滤"用户-项目"二维模型,然后结合Slope one算法进行项目的偏好预测和推荐。实验表明,该算法与传统协同过滤、Slope one算法相比,具有更高的推荐精确度。     

基于NKL和K-means聚类的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法(CF)存在用户-项目矩阵稀疏以及推荐准确率较低等问题,提出了一种基于NKL和K-means聚类的协同过滤推荐算法(NKL-KM).首先,NKL-KM算法定义了一种新的相似性度量方法,该方法在进行相似性度量时考虑了各项目评分的分布以及评分值差异.其次,NKL-KM算法将K-means算法与CF算法结合,提高了推荐算法精度.最后,在MovieLens和Netflix数据集上进行算法对比实验,实验结果表明NKL-KM算法有较高的推荐精度.     

基于协同过滤的电子农务推荐系统模型研究

通过阐述传统的协同过滤算法,分析其特点以及存在的不足,提出了一种改进的协同过滤算法.建立了推荐系统模型,并将这个模型应用到一个电子农务平台中.     

一种综合用户和项目因素的协同过滤推荐算法

针对用户评分数据极端稀疏情况下传统协同过滤推荐算法的不足,提出了一种综合用户和项目因素的最近邻协同过滤推荐(HCFR)算法.该算法首先以一种改进的相似性度量方法(ISIM)为基础,根据当前评分数据的稀疏情况,动态调节相似度的计算值,真实地反映彼此之间的相似性.然后,在产生推荐时综合考虑用户和项目的影响因素,分别计算目标用户和目标项目的最近邻集合.最后,根据评分数据的稀疏情况,自适应地调节目标用户和目标项目的最近邻对最终推荐结果的影响权重,并给出推荐结果.实验结果表明,与传统的只基于用户或基于项目的推荐算法相比,HCFR算法在用户评分数据极端稀疏情况下仍能显著地提高推荐系统的推荐质量.