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.     

基于在线评论的混合推荐算法

web2.0的快速发展使得网络数据剧增,全方位刻画用户特征、分析用户偏好信息并对用户进行产品推荐成为企业和客户的迫切需要,个性化产品推荐应运而生。目前的推荐算法大多以评分数据作为获取偏好的来源,主要根据用户偏好模型评估推荐效果的好坏。本文以产品在线评论为基础,通过特征属性的情感分析补充用户对产品的倾向性意见,基于内容推荐算法根据用户评分和在线评论构建用户偏好模型与产品特征模型。以协同过滤算法为框架,结合多种相似度算法构建了基于用户偏好与产品特征的混合推荐算法。采集携程网的数据进行实验,验证了模型良好的推荐精确度。     

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.     

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.     

面向场景的协同过滤推荐算法

推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一。用户相似性度量方法是影响推荐算法准确率高低的关键因素,针对传统相似性度量方法存在的不足,利用云模型在定性知识表示以及定性、定量知识转换时的桥梁作用,提出一种在知识层面比较用户相似度的方法,克服了传统基于向量的相似度比较方法严格匹配对象属性的不足。进而以该方法为核心,提出一种面向场景的协同过滤推荐算法,该算法能够充分利用项目的分类信息,避免了传统算法把用户的整体打分作为单个向量的弊端。实验结果表明,算法可以在用户评分数据极端稀疏的情况下,仍能取得较高的推荐质量。     

基于情境聚类和用户评级的协同过滤推荐模型

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.     

一种基于符号数据的群体推荐算法

基于符号数据分析所具有的能够有效地对海量数据进行降维并从整体上把握样本属性的优势,设计了基于区间型和分布式符号数据的模型建立方法,分别建立符号数据描述的目标群体用户模型和目标项目模型,并将目标项目模型分解为积极子模型和消极子模型来表示.进而计算目标群体模型与目标项目积极子模型、消极子模型之间的相似度,最终产生推荐.选取为群体用户推荐美食作为实例,通过大众点评网收集用户评分数据,对文中算法进行评价,结果表明该算法能取得良好的推荐精度,且在群体较小及数据稀疏时,推荐质量明显优于传统基于点数据描述群体用户模型的协同过滤算法.     

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。