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.     

采用超图的微博群落感知方法

针对微博群落的识别与形成演化机理的获取问题,提出一种基于超图的微博群落感知方法.归纳微博用户的交互关系,提出以用户为节点、交互关系为边的微博用户交互关系超图模型;分析微博用户交互环境的情境特征,通过FP-TREE方法挖掘用户交互与情境特征的关联规则;根据关联规则对超图模型进行划分,得到具有相同情境的微博群落.以新浪微博为例进行了模拟验证,结果表明该方法能够感知导致微博群落形成的情境特征,且较传统数据挖掘方法能够更加准确地识别微博群落.     

融合分类与协同过滤的情境感知音乐推荐算法

针对用户情境信息,提出一种融合分类与协同过滤的情境感知音乐推荐算法. 首先,通过计算用户情境信息的相似度,由协同过滤算法得到初始音乐推荐列表;然后通过机器学习算法训练分类模型,得出用户在特定情境下的音乐类型偏好;最后将协同过滤得到的推荐列表与分类模型得到的音乐类型偏好进行融合,为特定情境的用户提供个性化音乐推荐. 该算法不仅有效地降低了推荐过程的复杂度,还使传统的协同过滤推荐算法具备了情境感知的能力. 实验结果表明,该方法可以有效地提高个性化音乐推荐系统的性能.     

基于情境聚类扩展用户画像的旅游景点推荐方法

随着我国旅游业发展和人们对旅游服务需求的不断增多，旅游景点的精准推荐不仅可以节约用户大量的时间，还能够提升用户的消费体验，为此本文提出一种基于情境聚类扩展用户画像的旅游景点推荐方法。基于用户情境数据进行情境聚类，构建出扩展的用户画像模型；根据群体用户画像反映的用户特征，结合情境标签设置个体用户情境特征属性，再融合关联规则和相似度计算为用户推荐个性化的景点。实验结果表明，相较于传统的关联规则Apriori推荐算法或加权Apriori推荐算法，基于情境聚类扩展用户画像的旅游景点推荐方法具有更优的推荐结果。     

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.     

基于顾客交易数据的协同过滤推荐方法

分析了B2C电子商务网站中应用最广的协同过滤推荐方法在数据源方面存在的局限性,提出了一种基于顾客交易数据的协同过滤推荐方法.该方法的基本原理是:基于顾客的购买历史记录,获得顾客对于各种商品的最近购买时间R(Recency),购买频率F(Frequency)和购买金额M(Monetary)等指标,利用这三个指标确定顾客对已购商品的偏好程度;进一步建立体现顾客商品偏好度的IRFM矩阵,并以该矩阵为数据源为顾客提供个性化的商品推荐.该方法能为老顾客提供质量更高的推荐,进一步扩展了协同过滤方法的应用范围.     

基于项目传递打分和项目预测的协同过滤推荐

针对目前协同过滤中数据极端稀疏的问题,提出利用项目之间的传递打分来填充项目评分矩阵.在用户评分矩阵和项目矩阵的基础上使用项目预测的方法来降低稀疏性,提高推荐效率,并利用推荐算法产生推荐项目序列.最后,通过试验证明了该方法的可靠性和准确性.     

基于PCA降维协同过滤算法的改进

随着电子商务网站用户与商品数目的增加,使用户-项目评分矩阵成为高维稀疏矩阵,使协同过滤算法的质量降低.为此,采用主成分分析法对用户-项目评分矩阵进行降维处理,改善输入数据的稀疏性.实验结果表明,与几种典型的协同过滤算法比较,改进后的算法推荐质量有明显提高.     

基于聚类的优化协作过滤技术

基于内存的协作过滤算法主要利用用户对某站点项目的评分,计算2个用户之间的相似性,但该方法可扩展性差.基于模型的协作过滤算法通过训练数据预先计算出预测模型,弥补了上述方法的不足,但该模型没有考虑到个体的差异而限制了推荐的性能.在总结现有2种算法特点的基础上,提出一种新颖的协作过滤框架,它先从训练集中产生聚类,并以此为基础进行邻居预选择,再在预选择的邻居集合上使用基于内存的协作过滤算法.实验结果表明,该方法不仅提高了计算的效率,而且也提高了推荐的质量.     

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。     

融合社交网络信息的协同过滤方法

针对目前协同过滤方法存在的数据稀疏性、冷启动以及未能有效利用用户社交网络信息提高推荐质量等问题,提出一种融合用户社交网络信息的协同过滤方法,该方法以矩阵分解推荐模型为核心,可综合集成目标用户个人偏好以及社交网络中的关系用户偏好特征信息做出推荐.通过设计相应的推荐方法,并基于梯度下降法对用户以及商品特征矩阵的求解进行了优化运算.相关实验结果表明融合社交网络信息可在一定程度上提高协同过滤的推荐准确度以及缓解数据稀疏性、冷启动问题.     

基于网页关键词的个性化Web推荐算法

个性化Web推荐系统是利用用户的浏览行为定制符合用户结构和内容的过程。在综合应用协作过滤和内容过滤方法的基础上,通过对网站网页关键词的评估,提出了一种新的个性化Web推荐算法,研究了基于网页关键词的个性化模型,网站页面中关键词的权重计算,基于协作过滤的新用户推荐,基于内容过滤的再次推荐方法,以及基于用户群的用户兴趣调整方法。实验证明,本算法能够以较高的效率对用户进行网页推荐。     

改进的基于物品的协同过滤推荐算法

传统的基于物品的协同过滤推荐算法根据用户的历史行为,给用户推荐与用户之前行为相似的物品.这种传统的基于物品的协同过滤算法忽略了物品本身之间内在的联系,完全只是依赖于用户-物品矩阵,这无法避免由于用户主观上的偏见所导致推荐精度的偏差.针对上述的问题,本文重新定义了物品相似度的计算方法,该方法加入了对于物品内在之间联系的计算.实验结果证明:本文提出的改进的基于物品的协同过滤算法能在进一步提高了推荐的准确率.     

基于数据挖掘算法的电子图书馆智能推荐技术研究

针对电子图书馆的智能推荐服务,提出了一种基于数据挖掘算法的新方法.此方法采用中图分类号索引树计算读者的兴趣倾向程度,采用改进的K-means聚类方法实现兴趣相近的读者聚类,采用改进的Apriori算法实现关联规则挖掘并形成智能推荐建议.此方法在电子图书馆的实际应用中,为读者提供了预期的推荐服务,3个等级的满意度达到了92.8%.     

基于SVD矩阵分解技术和RkNN算法的协同过滤推荐算法

针对现有协同过滤算法具有的可扩展性较低、数据稀疏和计算量较大缺点,提出一种基于SVD矩阵分解技术和RkNN算法的协同过滤推荐算法.本算法经SVD矩阵简化处理和kNN和RkNN的协作过滤,增强了用户的影响集,实现了测试集的未知预测评分功能.经仿真实验表明,稀疏性、可扩展性和计算量都得到有效改善,系统预测评分与用户实际评分接近,为用户提供了良好的使用体验.该算法获得了更好的预测性能,同时具有良好的可扩展性.     

基于个性化情境和项目的协同推荐研究

为提高基于项目的协同过滤推荐SlopeOne算法的预测结果,在算法的项目相异性计算和评分预测过程中引入个性化情境因素.首先对基于项目的协同推荐方法进行综述,然后针对不同情境下的评分记录进行项目间相异性计算,根据此结果计算检验集中的项目在不同情境下的预测评分,并以预测结果为依据为每个用户得到个性化情境,进而为用户对新的资源项目进行评分预测.最后在标准的Movielens数据集上进行实验,其中,U2的训练集和测试集用来训练个性化情境,其他数据集用来检验算法的预测结果.通过对改进的推荐算法与经典的基于项目的协同过滤算法SlopeOne进行比较,实验数据表明改进后算法的推荐结果有较大提高.     

时空感知下基于结构相似度的Web服务质量预测

随着云计算等新型服务计算的兴起,Web服务数量日益增长,相同或相似功能的Web服务也逐渐增多.为了向用户推荐更高质量的服务,精确地预测Web服务的QoS值成为亟待解决的重要问题.传统的协同过滤方法已经被广泛应用于QoS预测和Web服务推荐中,但因为数据稀疏和噪声问题导致QoS预测性能不好.为提高QoS预测的性能,文中通过分析用户服务QoS矩阵的时空特征,提出了一种基于全局和局部结构相似度的稀疏矩阵分解模型.该方法将QoS矩阵的相邻时间相似用户的网络环境相似性这一特征融入到矩阵分解中,并利用分解的因子对QoS矩阵进行低秩填充.这种方式在一定程度上消除了数据稀疏和噪声的影响.在真实Web服务调用数据集上进行实验,结果表明,该方法在预测精度上优于典型的协同过滤算法(相比于NMF,其MAE值最大下降了3.25％,RMSE值最大下降了6.65％;相比于SVD,其MAE值最大下降了3.67％,RMSE值最大下降了7.01％),能够有效地解决数据稀疏和噪声的问题.     

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.     

基于Web挖掘的类别推荐算法

使用基于类别的用户点击率的统计方法,对传统的协同过滤推荐算法进行改进.该方法根据用户的点击率和项目特点,将概念分层细化,从而改进用户-项目矩阵中存在的稀疏问题.该方法不但能形成准确推荐,而且可以预测该类用户的未来推荐模式.采用Minnesota大学的MovieLens数据集进行实验,实验结果表明,改进的推荐算法与传统的协同过滤推荐算法相比,在用户较集中的区域,其推荐精度明显较高,更重要的是当用户数据增多时,改进的算法有较强的稳定性.     

基于影响集与修正权重的协作过滤推荐方法

协作过滤推荐算法是构造推荐系统最成功的推荐技术之一。提出了一种基于影响集与修正权重的协作过滤方法:该方法选择被用户共同评分的项目集计算项目间相似性,过滤其相似度超过预定阈值的项目集作为影响集,然后设置项目共同出现的频次参数进行权重调整;并结合影响集与权重调整作出评分预测。实验结果说明了该方法的可行性与有效性。