基于K-medoids项目聚类的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法通常针对整个评分矩阵进行计算,存在效率不高的问题,提出一种基于K-medoids项目聚类的协同过滤推荐算法.该算法根据项目的类别属性对项目进行聚类,构建用户的偏好领域,使用用户偏好领域内的评分矩阵进行用户间相似度的计算,得到目标用户的最近邻居集,并生成推荐结果.与常用的K-means聚类方法相比,采用K-medoids方法对项目类别属性进行聚类,不仅克服了评分聚类可靠性不高的问题,而且算法还具有更好的鲁棒性.实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量.     

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。     

基于情景感知的移动电商用户-项目聚类协同过滤推荐算法

针对移动电商个性化推荐服务领域情景感知应用不足和推荐质量不高的问题,提出一种基于情景感知的移动电商用户-项目聚类推荐算法(UIC-CF).在分析情景感知和传统推荐系统基础上,首先基于用户-项目-情景数据模型,构建用户项目类型偏好矩阵,并对评分矩阵填充优化,然后基于情景相似度对用户和项目进行聚类,以用户的评分矩阵和聚类结果为输入,执行UIC-CF算法完成Top-N项目推荐.基于LDOS-CoMoDa数据集,对UIC-CF算法和其他两种算法的对比实验,结果显示本文给出的算法均方根误差最小,准确率值显著提高,表明UICCF算法不仅有效,且具有进一步优化利用的前景.     

融合用户偏好优化聚类的协同过滤推荐算法

提出一种融合用户偏好优化聚类的协同过滤推荐算法。首先利用RP-IIP算法形成细粒度用户-项目类型偏好矩阵,真实反映出用户兴趣偏好并缓解数据稀疏性;然后在该矩阵上利用蝙蝠优化的用户模糊聚类算法进行聚类,增强了用户的聚类效果并提高可扩展性,从隶属度较高的簇中选取目标用户的最近邻居,提高了最近邻选取的准确性;最后,建立用户加权相似度模型对目标用户进行评分预测并产生推荐,进一步提高推荐结果的准确性。实验结果表明,所提出的算法能够产生更好的推荐结果。     

基于混合蛙跳模糊聚类的电子商务协同过滤推荐

针对传统协同过滤推荐算法生成推荐速度慢、推荐质量不高等缺陷,提出了一种基于混合蛙跳模糊聚类的改进协同过滤推荐算法。算法首先利用模糊C-均值(FCM)聚类方法对用户数据进行预处理,得到用户数据聚类中心,有效地降低了推荐工作量。然后选取相似度最优的若干聚类组成候选用户邻居集合,并利用混合蛙跳算法快速地全局寻优能力得到用户最近邻居集合,提高了推荐精度。最后,通过计算预测评分生成推荐结果。仿真结果表明,相比于传统协同过滤推荐算法,该算法在推荐速度和推荐精度上有明显改善。     

K-Means聚类中心最近邻推荐算法

针对KNN算法在处理推荐系统由稀疏性问题所造成的计算复杂度较大以及评分估计值有误差等问题,本文提出了K-Means聚类中心最近邻推荐算法,首先对初始数据集进行聚类运算,然后找出数据集的聚类中心;其次寻找每个用户所属的聚类中心,将聚类中心代替目标用户放入KNN算法中寻找用户的最近邻;最后做出评分预测.同时又考虑到目标用户与聚类中心对预测评分值的影响,在KMeans聚类中心最近邻推荐算法的基础上进行改进,提出了加权的思想.算法在Movielens数据集上进行实验,实验结果表明,推荐算法评分预测的精确度得到显著提高,而且加权之后的改进算法达到了更好的精确度.     

基于用户偏好和麻雀搜索聚类的协同过滤算法

针对推荐算法数据稀疏及聚类中心点敏感问题,提出了一种基于用户偏好和麻雀搜索聚类的协同过滤推荐算法。首先使用评分偏好模型对原用户项目矩阵进行修正,得到新的用户偏好-项目矩阵。利用麻雀搜索对聚类中心点进行优化,从目标用户所在簇内得到最近邻,提高了算法迭代速度,改善了聚类中心点敏感的问题。使用相似度公式对目标用户未评分项目进行预测,并完成推荐。实验结果表明,相较于其他几种推荐算法,准确度提高了4到6个百分点。     

基于蚁群模糊聚类的协同过滤推荐算法

为解决传统协同过滤算法在产生推荐时实时性较差性问题,提出了一种基于蚁群模糊聚类的协同过滤推荐算法.该算法将分两个步骤产生推荐.离线时,应用蚁群模糊聚类技术,对基本用户进行聚类;在线时,利用已有的用户蚁群聚类寻找目标用户的最近邻居,并产生推荐.实验表明,基于蚁群模糊聚类的协同过滤推荐算法能提高推荐产生的速度,即实时性得到...     

分布式环境下全局模糊频繁项目集的快速挖掘

为了解决模糊关联规则挖掘算法需要用户事先给定模糊集和相应隶属度函数的问题,提出基于分布式聚类自动生成模糊集及隶属度函数的算法GFAM.该算法利用分布式K-Means聚类算法对每个数值型属性进行聚类,求得聚类中心,由此构造全局模糊集,定义全局隶属度函数.DFAR算法根据构造的全局模糊集及隶属度函数进行分布式模糊频繁项目集的快速挖掘,采用全局-局部站点模式,其中包括局部模糊频繁项目集产生算法FLF和全局模糊频繁项目集产生算法FGF.实验结果表明,该算法能准确地生成全局模糊频繁项目集,在求解全局模糊频繁项目集过程中,传送局部模糊候选项目集支持数的通信量为O(n),提高了算法的挖掘效率.     

基于模糊聚类的并行推荐算法

为提高传统协同过滤算法在个性化推荐系统中的大数据处理能力,研究了一种基于模糊聚类的并行推荐算法。在Hadoop平台下首先通过PCA降维和FCM聚类对用户物品评分矩阵进行预处理,采用皮尔逊相关系数计算用户间的相似度,通过得到的聚类簇集合构建最近邻集合,生成基本预测评分。最后实现算法的并行化处理并得到推荐结果。实验结果表明,与基于PCA降维的协同过滤和单机式传统协同过滤算法相比,该算法提高了推荐的准确性和实时性。