基于情境化用户偏好的协同过滤推荐模型

协同过滤推荐是目前个性化推荐系统中使用最为广泛的方法.然而,传统协同过滤推荐一方面仅根据用户对项目的评分来判断用户之间是否存在共同喜好具有一定的片面性,因而降低了近邻搜索的质量;另一方面忽略了不同情境对用户偏好影响的差异性,进而影响了个性化推荐的效果.为此,提出一种基于情境化用户偏好的协同过滤推荐模型.首先,在模型中采用信息熵理论分析不同情境对用户偏好产生影响的重要程度,并结合用户-商品评分和用户对商品属性的偏好来搜索近邻用户;在此基础上,将情境重要度的权重引入到协同过滤推荐的生成过程中进而产生推荐结果.通过MovieLens数据集对该模型和其它两种协同过滤推荐进行比较的结果表明:本模型具有较低的平均误差,进而表明了考虑情境化用户偏好的协同过滤可明显改善个性化推荐的质量.     

基于位置信息的协同过滤推荐算法

近年来O2O电子商务模式兴起并迅速发展。针对移动互联网领域的信息过载和个性化服务推荐问题,通过将移动用户的位置信息引入到协同过滤的推荐过程,提出一种基于位置信息改进的协同过滤推荐算法。该算法首先通过计算用户与项目的距离对项目集进行预过滤,以项目被评分用户的交集作为计算项目相似度的基础,对预过滤项目集进行偏好预测。实验表明,该算法能有效大幅减少推荐过程中的计算量以改善推荐的实时性,并能对新项目和新用户作出推荐。     

协同过滤推荐算法研究: 考虑在线评论情感倾向

协同过滤推荐算法通常是基于兴趣相似的用户行为来实现个性化推荐, 其核心义用户之间的兴趣相似度. 本文在传统的协同过滤推荐算法基础上, 考虑在线评论对用似度识别的影响. 在混合商品推荐中, 粗粒度识别评论情感极性; 而在同类商品推荐中, 细粒别每个商品特征的情感极性. 如果用户对产品的某个特征评价次数大于平均次数, 表明用户对征较关注; 如果对产品的某个特征评价低于平均评价, 表明用户对该特征较挑剔. 进而根据用户评论来建立用户偏好模型, 用户在评论中反映出来的相似度越高, 表明用户之间的偏好越. 实验表明, 同传统的协同过滤算法相比, 基于在线评论情感分析的用户协同过滤算法在率和召回率指标上有显著提升.     

一种基于用户聚类的协同过滤推荐算法

为解决传统协同过滤算法在生成推荐时的速度瓶颈问题,提出了一种基于用户聚类的协同过滤推荐算法。该算法将推荐过程分成了离线和在线两个部分。离线时,算法对基本用户数据进行预处理,并对基本用户聚类;在线时,算法利用已有的用户聚类寻找目标用户最近邻居,并产生推荐。实验表明,基于用户聚类的协同过滤推荐算法不仅加快了推荐生成速度,而且提高了推荐质量。     

基于多维特征差异的个性化学习资源推荐方法

协同过滤算法和二进制粒子群算法是目前学习资源推荐领域研究热点.然而,协同过滤算法推荐的学习资源过于随机化,不能满足学习者进行整体知识建构的要求.而基于二进制粒子群算法构建的资源推荐模型,以推荐所有学习者完整的学习资源为目标,且模型数据较难预测,不符合在线智能化学习的趋势.针对以上问题,提出了基于多维特征差异的个性化学习资源推荐算法:首先根据学习者和学习资源多维特征差异建立学习资源推荐模型,并考虑了学习偏好;其次引入协同过滤技术对模型数据进行预测;最后针对推荐模型的多目标优化特征,将协同过滤算法和二进制粒子群算法结合,提出了对惯性权重和种群多样性进行动态协同调整的自适应二进制粒子群算法,实现了个性化学习资源推荐.实验证明,该算法具有较好的准确性,能够满足个性化学习资源推荐的需要.     

基于符号数据与非负矩阵分解法的混合推荐算法北大核心CSSCI

针对现有推荐算法在处理海量数据时效率和精确度低下的问题,提出一种将基于内容的推荐算法与基于项目的协同过滤算法相结合的新的混合推荐算法。首先引入符号数据分析方法,使用模态符号数据对项目建模,同时针对评分矩阵的超高维及稀疏性问题加入非负矩阵分解算法,对项目的特征矩阵进行有效"平滑",以此为基础计算项目之间的相似性,进而完成混合推荐。基于MOVEILENS数据的实验结果表明,本文提出的混合推荐算法与传统的基于项目的协同过滤算法相比,在相似性计算上具有更高的效率,同时在应对数据稀疏性及新用户问题时,具有更高的推荐精度。     

基于协同过滤和网络结构的个性化推荐算法

综合了经典的协同过滤算法和基于网络结构的个性化推荐算法.项目同其他所有项目的相似度之和被认为是项目在个性化推荐系统中的初始推荐资源,然后通过二部图的网络结构将这种资源进行重新分配.同时考虑两个项目之间的相互作用关系,提出了最终的推荐算法.最后,根据用户未曾收集项目最终所获得的资源进行排序,向用户推荐资源最多的项目.通过...     

有向相似性对协同过滤推荐系统的影响研究

为研究用户的相似性对协同过滤个性化推荐算法的影响,认为用户的有向相似性应该由邻居用户指向目标用户,而非由目标用户指向邻居用户。基于该思想,提出了一类改进的协同过滤算法。通过对Movielens数据集的实验分析,结果发现改变用户相似性的方向可大幅提高推荐结果的准确度和推荐列表的多样性。进一步,强化相似度高的用户的推荐强度可大幅提高推荐效果,算法的准确性可提高17.94%,达到0.086 4,当推荐列表的长度为10时,推荐列表的多样性可达到0.892 9,提高20.9%。该工作表明用户相似性的方向是否合理对推荐算法具有非常大的影响。     

基于符号数据与非负矩阵分解法的混合推荐算法

针对现有推荐算法在处理海量数据时效率和精确度低下的问题,提出一种将基于内容的推荐算法与基于项目的协同过滤算法相结合的新的混合推荐算法。首先引入符号数据分析方法,使用模态符号数据对项目建模,同时针对评分矩阵的超高维及稀疏性问题加入非负矩阵分解算法,对项目的特征矩阵进行有效"平滑",以此为基础计算项目之间的相似性,进而完成混合推荐。基于MOVEILENS数据的实验结果表明,本文提出的混合推荐算法与传统的基于项目的协同过滤算法相比,在相似性计算上具有更高的效率,同时在应对数据稀疏性及新用户问题时,具有更高的推荐精度。     

面向用户偏好的属性值评分分布协同过滤算法

针对传统协同过滤算法存在的不足,本文充分考虑用户对项目相关属性特征的偏好,将用户对项目的评价转化为用户对项目属性偏好的评分分布;在此基础上,对传统的协同过滤算法的相似性度量方法进行改进,并采用修正的用户偏好数学期望预测模型,提出一种面向用户偏好的属性值评分分布协同过滤推荐算法.实验结果表明,该算法可有效解决传统过滤算法存在的问题,推荐精度显著提高,使推荐服务更好地满足用户的偏好需求.     

基于信息传播理论的微博协同过滤推荐模型

高速发展的微博带来信息富余,也带来了信息过载,不断新增的非结构化微博文本内容和复杂的社会网络关系导致个性化推荐难以实施.针对微博网站特征,提出一种基于信息传播模拟的协同过滤推荐模型并给出推荐框架图,解决推荐的数据稀疏性和冷启动问题.首先,通过自然语言处理技术处理非结构化文本内容,获取关键词为推荐对象,构建用户-关键词偏好模型;然后,采用一阶马尔可夫随机游走模拟用户偏好在社会网络中的传播过程,得到用户-关键词偏好矩阵.实验使用来自新浪微博的数据集,采用平均绝对误差、准确率和召回率三个指标评价推荐模型,并与基准模型进行对比.实验结果表明,因整合了社会网络结构信息,基于信息传播的协同过滤推荐模型的效率比基准模型有明显提高.     

基于PCA-SOM的混合协同过滤模型

针对推荐系统中协同过滤技术面临的数据稀疏性和推荐实时性难以保证的问题,提出一种基于主成分分析(Principle component analysis)和SOM(Self-organizing map)聚类的混合协同过滤模型.首先对原始评分数据进行全局降维,并在转换后的主成分空间上进行用户聚类,缩小了目标用户的最近邻搜索空间,减少了在线计算时间复杂度,最后对真实的电子政务门户网站Log日志数据进行了几种常用的推荐算法的比较,实验结果证明新的推荐模型具有较好的预测精度.     

众筹项目的个性化推荐:面向稀疏数据的二分图模型

二分图模型是一种全局优化算法,本文将二分图模型应用于直接推荐众筹项目,使用PersonalRank算法迭代计算网络节点的全局关联度,从而推荐那些基于余弦相似度的协同过滤不能有效推荐的项目,适用性更加广泛.更进一步,提出将二分图模型与协同过滤算法相结合,首先把网络结构划分为二分图,采用二分图算法得到的两类节点(用户节点,项目节点)之间的全局相似度,再结合协同过滤算法,得到基于二分图模型的协同过滤算法.实验表明,在众筹项目推荐中,由于数据极端稀疏,适宜采用二分图模型来进行相似度计算并进行推荐.     

基于时间反演的上行NOMA系统能效优化算法

为了解决上行非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)系统在多径环境下传输效率较低问题,提出了一种基于时间反演(time reversal,TR)的上行NOMA网络资源分配算法.首先,利用TR技术独特的空时聚焦特性,增大信号的接收强度.其次,考虑用户最小传输速率约束和用户最...     

面向协同过滤的真实偏好高斯混合模型

针对协同过滤问题,提出了一种基于高斯混合的概率模型,称为真实偏好高斯混合模型.用户对项目的评分由三个因素决定:用户对项目主题和内容的真实偏好,用户的评分习惯,以及项目的公众评价.引入了两个隐含变量,分别用于描述用户类和项目类,用户和项目依概率可以同时属于多个类.模型包括离线建模过程和在线预测过程,在线预测可以在常数时间内完成.实验表明新模型的预测结果明显优于其他几种协同过滤算法.     

基于兴趣文档集合游历便利性的站点结构优化模型

基于特定信息需求的网站用户游历其兴趣文档集合的便利性,建立了一种站点结构优化的数学模型,通过页组支持度与页组拓扑平均距离量化评估与挖掘站点中访问效率较低的内容文档集合为结构优化的兴趣页组,据此提出能综合评价站点访问效率的指标--WEB拓扑兴趣度,并通过分析新增超链接的影响因素设计了相应的站点结构优化方法,优化算法中采用遗传算法寻找最优组合的新增超链接组.实验结果表明:优化后的站点结构能有效改善信息搜索与获取行为的效率低下问题.     

用于组合测姿的Kalman渐消因子自适应估计算法

提出了适用于姿态测量的Kalman滤波渐消因子自适应估计算法,滤波中采用序贯处理的方法计算出每个量测量对应的渐消因子,在位置速度组合导航系统中,只有位置、速度的误差状态是直接可观测的,用序贯滤波处理计算得到的渐消因子对协方差阵中对应于位置和速度误差状态的对角元素进行自适应控制,抑制滤波发散,提高位置、速度和姿态的测量精度。半实物仿真表明,与原来的算法相比,修改后的方法不仅能够提供高精度位置、速度信息,而且还可以提供高精度姿态信息,其中航向误差在0.08°以下,俯仰和横滚误差在0.02°左右。