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郭均鹏王启鹏宁静李嫒嫒 《系统管理学报》2015,(3):372-378
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。 相似文献
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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. 相似文献
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一种基于用户聚类的协同过滤推荐算法 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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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. 相似文献
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基于PCA-SOM的混合协同过滤模型 总被引:2,自引:2,他引:0
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. 相似文献
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协同过滤是电子商务推荐系统中广泛应用的推荐技术, 但面临着严重的用户评分数据高维化和稀疏性问题. 同时, 传统协同过滤中的相似度度量方法没有考虑用户评分行为对其他用户的影响, 因而对评分预测的精度影响较大. 此外, 在移动环境下, 传统协同过滤未结合情境信息, 导致推荐质量下降. 对此, 提出一种基于情境聚类和用户评级的协同过滤模型. 首先, 根据情境信息对用户进行聚类, 降低用户评分数据维度和稀疏性; 然后, 引入社会网络理论分析用户间关系, 建立用户评级模型用于评价用户推荐能力, 并结合评级指标进行评分预测. 通过MovieLens和NetFlix数据集对基于该模型的SlopeOne算法和其它三种方法的比较验证结果表明: 本模型在所有数据集上都获得了最高的预测精度, 同时还具有最佳的推荐覆盖度, 可显著提高预测精度, 更适用于移动电子商务环境下的个性化推荐问题. 相似文献
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基于位置的社交网络(location-based social networks,LBSN)大为流行之余,也带来了信息过载问题.好友推荐是所有社交网络必须面临的问题,为了改进LBSN中好友推荐的效果,构建了考虑用户交友偏好的好友推荐模型(friends recommendation considering users'preference,UPFR).从兴趣相似性、距离和熟识度三个属性刻画LBSN中的用户,兴趣相似性属性基于信息熵理论计算、距离属性通过朴素贝叶斯推导、熟识度属性建立在共同好友的基础上.在对三个属性进行集成时,考虑了用户的交友偏好,通过目标用户的好友列表确定各属性的权重,建立了自适应用户交友偏好的好友推荐算法.通过Foursquare上的数据实验证明该算法能取得较优的综合推荐效果. 相似文献
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群推荐系统已经成为社交网络平台的重要工具,为群体用户提供兼顾个性化和整体满意度的产品和服务.现有群推荐方法大多是对个性化推荐方法的集成和聚合,忽略了群体和用户的交互影响以及群偏好和成员偏好的动态变化,从而无法保障群推荐系统的效果.为此,本文提出一种基于群偏好和用户偏好协同演化的群推荐方法,能够建模群体和用户的动态交互.具体而言,本文将用户偏好建模成其历史偏好和群影响的加权聚合结果,将群偏好建模成群历史偏好和新加入成员偏好的加权聚合结果,最终预测群体可能消费的产品列表和成员可能加入的群体列表.实验结果表明,本文所提模型在群体消费行为和用户加群行为的预测表现都优于基准算法,并兼具很好的鲁棒性. 相似文献
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《系统管理学报》2017,(1)
利用微博关注关系和社交行为构建微博信任网络,通过引入基于信任的随机游走模型,结合用户间兴趣相似度,建立了微博粉丝推荐模型。为提高粉丝推荐系统的覆盖率,将用户间的社交行为引入信任的计算,实现了TopN推荐。利用KDD Cup 2012腾讯微博数据进行了实证研究。实验结果表明:在混合多种社交行为的信任网络中,推荐算法的整体性能最优;推荐长度对推荐结果影响较大,当长度为40时算法获得最好的推荐性能;与主流的推荐算法相比,改进后的基于信任的随机游走推荐模型在推荐准确率和覆盖率等多种评价指标上都取得了更好的结果。研究结论为微博粉丝推荐研究提供了新的方法,为微博网络社会化推荐提供了新的视角。 相似文献
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基于协同过滤和网络结构的个性化推荐算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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... 相似文献
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《系统工程》2020,(4)
随着Web 2.0技术的发展和推广,社会化标注系统为用户提供了有效表达自我和抒发感情的机会。针对社会化标签的特征,本文提出了一种考虑用户兴趣变化和用户标注信息的协同过滤推荐方法。首先,基于用户的历史记录信息构建了用户原始数据模型;然后将基于艾宾浩斯遗忘曲线的遗忘函数引入原始数据模型构建了用户兴趣模型,其中,利用融合时间权重的文本挖掘技术TF-IDF建立了基于项目类别标签的用户兴趣模型,综合标注标签加权频数和用户评分构建了基于标注标签的用户兴趣模型,融合时间权重和项目评分构建了基于评分的用户兴趣模型;进一步,基于用户兴趣模型并利用余弦相似性以及改进的Pcarson相关系数可计算融合用户评分和标签的用户兴趣相似度,根据用户兴趣相似度可为目标用户构建近邻集合从而生成推荐。实验结果表明,本文所提方法可以较好的考虑到用户的兴趣变化以及用户对标注标签的偏好,并通过对比实验证实该方法比传统的协同过滤方法推荐质量更高。 相似文献
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有向相似性对协同过滤推荐系统的影响研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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在社交网络与电子商务快速融合的背景下,将基于信任关系的推荐技术应用于电子商务领域实现个性化推荐已得到广泛研究.现有推荐算法鲜有考虑用户间不信任效应,导致社交信任度量过于保守,较大地影响了推荐系统准确性.针对现有推荐算法忽视不信任关系导致的非对称效应缺陷,本文提出一种结合信任和不信任的实值受限玻尔兹曼机推荐算法(TDA-RBM),首先建立个人受限玻尔兹曼机,进而运用用户社交行为特征信息分析用户信任与不信任关系并进行度量,在此基础上构造信任-不信任监督机制并用于TDA-RBM方法的优化,同时对该方法的有效性进行分析.通过Epinions数据进行的对比实验表明了TDA-RBM方法的有效性以及不信任关系的引入能有效提高推荐准确性. 相似文献
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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. 相似文献