一种基于用户偏好序列的协同过滤推荐

协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中,但随着系统规模的扩大,它不能真实地反映用户的兴趣偏好.针对此缺点,提出了一种新的协同过滤推荐算法,该算法根据用户偏好序列的相似性来搜索目标用户的最近邻居和产生推荐,从而有效地解决了传统协同过滤推荐中过分依赖不能真实反映用户兴趣偏好的用户等级评价的问题,改进了传统协同过滤算法中计算邻居用户的方法.实验结果表明,该算法在个性化推荐系统应用中取得了较好的推荐效果和推荐质量.     

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.     

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...     

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.     

基于混合机器学习优化的协同过滤算法

协同过滤算法是一个在各领域广泛使用的启发式推荐算法,但传统协同过滤算法存在冷启动、数据稀疏性、用户分类精度低等问题.以协同过滤算法中重要的分类模型为切入点,对协同过滤算法进行改进.在选取分类算法方面,使用支持向量机算法与K最近邻算法进行模型融合,得到一个适用于协同过滤模型的分类算法,用其代替传统协同过滤算法中的分类算法.实验结果表明,改进的个性化推荐算法模型能较好解决传统协同过滤算法存在的问题,在对用户喜好的推荐精度上有明显优化作用.     

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。     

基于最近邻居聚类的协同过滤推荐算法

随着推荐系统用户数量和服务项目增多,可扩展性问题成为推荐算法应用的瓶颈.目前,大部分推荐算法以及基于这些算法的改进主要集中在推荐质量上,随着系统规模扩大,暴露出实时推荐效率降低和运行耗时的缺点.针对这些问题,提出了一种基于最近邻聚类的协同过滤推荐算法.首先,该算法采用二分k-means算法把评分相似的用户划分到相同的类中,以此建立用户聚类模型.然后,从聚类模型中挑选出目标用户的最近邻居类作为检索空间.最后,从检索空间中搜索目标用户的最近邻居,由最近邻居的信息产生最终的推荐列表.实验结果表明,该算法在保持较高的推荐质量的同时可以显著提高推荐系统的效率,比传统的协同过滤算法可扩展性强.     

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.     

一种考虑双重相似度的协同过滤推荐算法

协同过滤算法为推荐系统提供了一种方法,但传统的协同过滤方法推荐精度低.提出一种考虑用户评分相似性的协同过滤算法,通过在皮尔逊相关系数中加入项目数量相似度和用户评分相似度两个因素来计算用户间的相似度,以产生更合理的邻居用户,提高推荐精度,完成对用户的推荐,同时邻居用户的选取采用动态阈值设定方法.实验结果表明,所提出的算法相比传统方法选择出的邻居更为精确,推荐质量更高.     

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.     

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.     

基于加权二部图的个性化方案推荐

针对传统协同过滤算法难以解决数据稀疏性、冷启动及用户兴趣各异的问题,提出了基于加权二部图的个性化推荐方法,解决个性化设计方案推荐问题。采用加权二部图,基于用户特征和方案特征的评分,对用户和方案分类,减轻数据稀疏性,形成用户-方案规则库;采用加权网络的协同过滤算法,计算新用户特征与用户-方案规则库中用户特征的改进相似度,通过Top-N方法筛选高相似的方案集进行推荐,解决冷启动和用户兴趣各异的问题。最后与传统协同过滤算法、加权二部图个性化推荐进行比较,证明该方法的有效性和实用性。     

稀疏数据下基于用户偏好的协同过滤算法

协同过滤(collaborative filtering,CF)是推荐系统中最常用和最成功的推荐技术之一.现实中的数据往往比较稀疏,用户之间缺少共同评定项目,使一些传统的相似性度量无法进行计算;此外,传统的协同过滤算法忽视了用户偏好问题,这样会造成推荐精度的下降.针对这些问题,从用户全局项目和地方评级信息分析影响用户兴趣偏好的因素,通过计算用户评级信息在全局的概率分布和使用海明贴近度计算用户的兴趣偏好度,利用Jeffries-Matusita距离得出关于用户偏好的相似度算法,将相似度算法与加权的Jaccard相似度算法有效结合,提出了一种在稀疏数据下基于用户偏好的协同过滤算法模型.实验结果表明,提出的模型性能优于传统协同过滤算法,并且在更为稀疏的数据集上也有很高的准确率.     

基于标签重要程度的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法在用户隐式反馈数据挖掘不够充分、用户兴趣偏好模型过于粗糙,提出一种标签重要程度的协同过滤推荐算法。用户使用标签的种类和频率可以反映用户的偏好和偏好程度;在此基础上建立新的用户兴趣偏好模型,将标签对用户的影响程度进行量化,建立新的相似度计算方法。最后获得目标用户的近邻集合和预测评分,为目标用户实施有效推荐。实验结果表明该算法大幅度提高了推荐的精准度、缓解了冷启动问题。