结合情景和协同过滤的移动推荐算法

针对移动个性化推荐问题,通过将用户的情景信息引入到协同过滤推荐过程,提出一种结合情景和协同过滤的移动推荐算法。该算法首先通过情景相似度的计算来获得用户当前情景的近似情景集;并对"用户-项目-情景"三维模型采用情景预过滤方法进行降维,得到传统协同过滤"用户-项目"二维模型,然后结合Slope one算法进行项目的偏好预测和推荐。实验表明,该算法与传统协同过滤、Slope one算法相比,具有更高的推荐精确度。     

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.     

混合用户和项目协同过滤的电子商务个性化推荐算法

针对传统的协同过滤算法在电子商务系统中存在数据稀疏性和扩展性方面的问题,提出了一种混合用户和项目协同过滤的电子商务个性化推荐算法。该算法采用聚类技术,将基于用户协同过滤和基于项目的协同过滤结合起来进行双重聚类,结合基于用户协同过滤和基于项目协同过滤两方面的优点,从而获得更好的性能。实验表明,通过与其他推荐算法的比较,文中算法具有较高的推荐质量,更好的准确率和召回率。     

结合信任和项目的抗攻击协同过滤算法

为提高基于项目协同过滤推荐方法的抗评分攻击能力,提出结合用户信任等级和项目进行资源协同过滤算法。提出根据用户兴趣相关性、评分相似性和评分相关性构建用户关联图,然后提出用户信任等级计算模型,并将用户信任等级值作为用户的权重结合到经典协同过滤推荐算法Slope One的项目差异性的计算中,形成基于用户信任等级的协同过滤方法。实验数据表明新算法在不影响推荐的预测准确性的基础上,比传统的过滤推荐算法具有更好的抗攻击能力。     

基于随机游走和聚类平滑的协同过滤推荐算法

协同过滤是电子商务推荐系统中被广泛采用的技术,然而数据稀疏性会影响协同过滤的推荐质量.本文针对数据稀疏问题提出一种基于随机游走和聚类平滑的两阶段协同过滤推荐算法.离线阶段:计算项目间相关性,提出了一个新的方法即通过加权累加各步转移概率对项目间相关性进行描述.根据得到的项目相关性矩阵对项目聚类,利用聚类信息对未评分数据进...     

基于遗传优化的云计算协同过滤算法

传统协同过滤算法中的topN推荐公式预测的用户评分误差较大,削弱了项目推荐的有效性.为此,基于改进的遗传算法对协同过滤算法进行优化.基于皮尔逊相关系数计算用户相似度,构建最近邻居集合;构建卷积神经网络预测近邻集中没有评分的项目,填充无评分项目的空白;利用改进自适应交叉算子与变异算子的遗传算法确定卷积神经网络的初始权值,降低网络预测的随机性.在Hadoop集群环境上展开云计算协同过滤测试,随着邻居用户数量的增加该算法推荐过程中平均绝对误差最低,在云计算环境下的运行时间开销最少,取得了良好的协同过滤推荐效果.     

用户特征的混合Top-N推荐方法

为解决协同过滤方法中面向新用户的冷启动问题,提出基于用户特征的混合Top-N推荐方法.通过对用户特征的聚类分析,获得特征相似用户集,根据目标新用户与不同用户集的距离、用户集对不同项目的评分来预测新用户对项目的评分,并结合传统协同过滤方法进行推荐,最后采用命中率来评价推荐的准确度.实验结果表明,该方法针对新用户有较好的推荐精度.     

协同过滤技术在高校选课推荐系统中的应用

在传统协同过滤推荐技术的基础上,采用基于项目-用户加权的协同过滤算法来实现高校课程推荐.在Top-N方式下,通过绝对偏差和根均方差验证了项目-用户加权算法的推荐精度更高.     

基于协同过滤算法的团购个性化推荐系统

为解决团购网站无法针对用户进行个性化推荐,结合传统的基于项目和基于用户的协同过滤算法,提出组合的协同过滤算法模型,同时采用商品推荐和好友推荐的双重推荐模式,满足团购个性化推荐的需要.通过离线测试的方法对推荐系统的性能进行仿真实验.结果表明:改进后的算法在推荐效果上是有效的,对协同过滤算法起到了改进作用.     

一种基于多属性评分的协同过滤算法

协同过滤算法是个性化推荐领域中使用最为广泛的算法,传统协同过滤算法是基于全部属性评分对项目进行推荐,而用户在项目选择或对项目满意度评价时主要关注项目的关键属性,因此传统协同过滤算法的推荐准确度和个性化服务水平不高.针对此问题,提出了一种基于多属性评分的协同过滤算法,文中算法通过获取用户对项目多个属性的评分,以准确描述用户的个性化偏好,再通过信息熵来对用户的历史属性评分变化幅度进行计算,同时对用户的属性评分相似性计算,从而对项目进行综合推荐.最后,经实验分析验证了所提算法切实可行.用户的历史属性评分反映了用户之前的评分习惯和对项目属性的个性化偏好,基于多属性评分的协同过滤推荐不仅能够提高推荐准确度,而且在一定程度上解决了数据稀疏问题.     

基于矩阵分解和聚类的协同过滤算法

基于矩阵分解和聚类提出一种协同过滤推荐算法. 先利用交替最小二乘（ALS)算法进行矩阵分解, 再利用改进的k-均值聚类算法弥补单一ALS算法在后期协同过滤阶段产生的大计算量问题, 解决了由于减小原始矩阵高维度、 高稀疏性带来的推荐准确度较低的问题, 极大提高了计算速度和推荐精度. 实验结果表明, 改进算法在推荐准确性上有明显提高.     

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...     

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.     

基于矩阵聚类的协作过滤算法

通过分析现有的协作过滤技术,提出了基于矩阵聚类的协作过滤算法,把矩阵聚类算法和协作过滤相结合,自动划分原始用户———资源评分矩阵,依据划分后的子数据矩阵生成推荐结果.实验结果表明,提出的基于矩阵聚类的协作过滤算法优于传统协作过滤算法,减少了近邻搜索范围,提高了算法的推荐精度.     

基于兴趣度的聚类协同过滤推荐系统的设计

协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中.随着用户数目和网页数目的日益增加,整个用户矩阵数据极端稀疏并且实时性效果不理想.传统的推荐方法解决不了这些问题.本文结合兴趣度和聚类技术对客户的个人兴趣进行评价,提出了基于兴趣度的聚类协同过滤推荐系统,实验表明,该算法能够有效避免传统方法带来的弊端,提高系统的推荐质量.     

定向信息推荐下多维信任数据协同推荐算法研究

随着通信用户数量的逐渐增加,当前多维信任数据协同推荐算法无法有效满足用户对资源多样性、准确性和发掘能力的要求。为此,提出一种新的定向信息推荐下多维信任数据协同推荐算法。通过矢量空间模型对用户兴趣进行描述,将具有代表性的用户看作该类用户的聚类中心,建立用户对资源的偏好矩阵,求出依据综合信任值的用户相似度;重复选择聚类中心,直至符合既定阈值。获取用户聚类结果后,选择待推荐用户所处聚类中和该用户相似的若干用户,依据上述近邻对目标资源的评分值实现目标用户对目标项目的预测。给出定向信息推荐下多维信任数据协同推荐算法的实现过程,输出Top-N多维信任数据推荐集合。实验结果表明,所提算法预测精度和资源多样性高,发掘能力强,推荐效果好。     

社会化标签语义相似度的协同过滤算法

为解决传统的协同过滤算法不能准确理解用户的喜好,影响推荐准确率和推荐效果,提出基于社会化标签语义相似度的协同过滤算法.算法以标签语义相似度为基础,将项目资源和相关标签的语义信息纳入,显著提高了推荐系统的预测性能.研究结果表明:与以具体评分数据为基础的算法相比,该算法较好地解决了词相似度和句子相似度计算问题,推荐准确度和性能较以往的协同过滤算法有明显提高,改善了推荐效果.     

学习资源精准推荐模型及应用研究

根据属性特征推荐资源,由于存在冷启动和稀疏性问题,限制了在线学习资源推荐的性能.基于知识表示和协同过滤,将学习者的学习水平和学习风格等特征融入推荐过程,进行协同过滤个性化推荐,提出了一种学习资源精准推荐模型,构建了学习者和学习资源知识表示模型;通过实验表明知识表示-协同过滤相结合的推荐算法在个性化推荐和推荐准确度方面优于传统的CF算法.