基于奇异值分解和项目属性的推荐算法

为了解决评分数据的稀疏性和用户最近邻的精确性问题,文章提出了一种基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和项目属性的协同过滤推荐算法。该算法首先采用SVD方法对用户-项目评分矩阵降维,得到用户矩阵和项目矩阵,根据项目矩阵计算项目间的评分相似度,同时根据项目属性计算项目间的属性相似度,将2种相似度的结果加权计算得到项目间的相似度,最后采用最近邻的方法预测目标用户对待评分项目的评分。在MovieLens数据集上的实验结果表明,该文所提出的方法可以有效应对用户评分稀疏的问题,并能提高推荐的准确性。     

基于用户多种关联信息和项目聚类的推荐算法

基于用户背景信息的推荐算法中仅通过降低矩阵稀疏性来预测用户评分,造成算法的推荐准确率偏低。为解决上述问题,提出一种基于用户多种关联信息和项目聚类的推荐算法。首先通过加入用户与项目间的关联信息改进相似度计算方法来更加准确计算获取相似用户,将最相似的前K个用户作为目标用户的最近邻;然后根据目标用户最近邻对项目的评分预测目标用户未评分项目的预评分,并把预评分填充到用户项目评分矩阵;最后通过协同过滤算法得到最终预评分,在此基础上结合项目聚类产生推荐项目列表。通过MovieLens数据集上的实验结果表明,该算法有效降低了矩阵稀疏性、减小评分误差和提高准确率。     

基于属性偏好和邻居信任度的协同过滤推荐算法

针对协同过滤算法推荐准确度低和数据稀疏的问题,提出了一种基于属性偏好和邻居信任度的协同 过滤算法,首先利用用户的非共同评分项评分和项目属性信息,构建用户-属性评分矩阵,再结合共同评分项的 评分计算相似度;然后利用K近邻方法获取用户的最近邻居;最后学习用户的属性偏好,结合提出的邻居信任度, 计算用户的预测评分.实验结果表明,该算法有效地利用了项目属性和用户更多的评分信息,缓解了数据稀疏的 问题,提高了推荐准确度.     

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.     

基于用户和项目双向聚类的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤算法数据稀疏性问题,提出一种基于用户和项目双向聚类的协同过滤推荐算法CFBC(Collaborative Filtering based on Bidirectional Clustering),将评分矩阵从用户和项目两个方向进行聚类,降低数据稀疏性的影响,提出一种改进的相似度计算方法P-J(Pearson-Jaccard)相关系数,提高相似度计算精度。实验证明,相较于传统协同过滤算法,该算法能有效提高推荐准确度。     

基于邻近项目的Slope One协同过滤算法

协同过滤是个性化推荐系统中的常用技术,数据稀疏性是影响协同过滤算法预测准确度的主要因素。提出了改进的Slope One算法,在该算法中,首先根据用户历史评分计算项目间相似性,然后依据项目相似性选取当前活跃用户评价过的k个相似项目记为邻近项目集合,并计算目标项目与其邻近项目的评分偏差,最后以项目间相似性为权重,计算当前活跃用户对目标项目的评分预测值。该算法使用邻近项目进行计算,降低数据的稀疏性,同时减少了计算量。使用标准MovieLens数据集对该算法的预测结果进行验证,结果表明：相对于原算法,该算法提高了预测的准确性,与其他协同过滤算法相比,推荐准确度也有明显的提高。     

一种解决稀疏数据和冷启动问题的组合推荐方法

针对传统推荐算法所面临的冷启动与稀疏数据问题以及现有ARM(association rule mining)算法大多用于购物篮顾客行为分析,并不适用于特定用户推荐业务且效率较低等现象,提出一种基于相似度的关联推荐模式,实现一种新的结合关联规则推荐与协同过滤推荐方法.采用基于指定后件项的关联规则推荐,直接对目标用户和目标项目进行关联规则挖掘,并利用兴趣因子对活跃用户(或项目)与非活跃用户(或项目)进行权值均衡,以加权方法推荐最优解(规则).同时,采用相似度测量方法,过滤低相似度的项目,为用户推荐既有高评分又具有较高相似度的项目集合.最后,结合规则推荐与CF(collaborative filter)推荐形成最终推荐结果,实现基于用户(或项目)的协同过滤推荐.在MovieLens数据集上的实验结果表明,同已有成果相比本文方法能够更好地处理稀疏数据和冷启动问题,推荐质量明显提高.     

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.     

协同过滤中一种项目综合相似度计算方法

协同过滤算法作为一种成功的个性化推荐技术已经被应用到很多领域,但是由于协同过滤算法所使用的用户-项目评分矩阵一般都非常稀疏,导致该算法推荐效果一直较差。文章在考虑了用户相似喜好、项目平均得分的差异性和方差等因素基础上,提出了一种项目间综合相似度计算方法JAV Weighted Model,通过在MovieLens数据集上的实验表明本文方法在预测精度上与已有方法相比有一定的提高。     

一种改进的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是目前个性化推荐系统中应用比较广泛的一种算法,但也同样面临着数据稀疏性、冷启动、可扩展性等问题.本文主要针对数据稀疏性问题和冷启动问题导致的推荐效果不精确,提出了一种改进的数据填充方式和相似度计算方法.首先根据用户评分习惯对用户进行层次聚类,其次利用用户基本信息如年龄初步计算用户之间的相似度,并将共同评分项所占比值作为权重得到用户相似度,最后利用Slope-one算法计算前K个相似用户的填充值,加入相似度的权重以获得最终填充值.计算相似度寻找近邻集时,将用户基本属性作为相似度权重,并且引入Sigmoid函数来添加时间戳对相似度的影响,并得到最终的相似度计算方法. 实验结果表明,推荐精度得到了显著提高,数据稀疏性问题和冷启动问题得到了改善.