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.     

社交网络中分类推荐用户的设计与实现

社交网络中存在密切的朋友圈子关系,而目前社交网络由于用户推荐方法单一,出现用户流失、朋友圈不明确等问题,通过用户标签的语义相似度的计算,对用户与其关注者之间的关系程度进行分析并按兴趣分类,根据分类进行关联关注用户的再推荐。通过实验验证了分类的有效性,提高了推荐效率。     

基于标签相似度的协作者推荐研究

针对目前虚拟协作社区中重视交互行为研究,缺乏协作行为研究的问题,从项目和协作者的角度出发研究社区的标签关系,提出根据协作者与项目的发生关系和项目标签集合获取基于协作者的标签共生信息,并用该共生信息来计算标签之间相似度,然后提出一种新的协作者工作偏好模型。结合协作者工作偏好和标签相似度研究协作者之fg的关系,以及协作者与项目之间的关系,预测可能参与项目的协作者,提出协作者推荐算法。通过使用开源社区www.codeplex．com的数据进行实验,并与其他推荐算法进行比较,证明本文提出的推荐算法能较好地应用于协作者推荐。     

基于标签的协同过滤推荐方法研究

传统基于物品的协同过滤算法由于物品相似度矩阵稀疏,推荐准确率不高.针对这一问题,提出一种基于标签和改进杰卡德系数的协同过滤算法,进行电视节目个性化推荐.首先,爬取相关信息对原始数据进行扩充,并利用统计学方法对时间特征进行归一化处理,计算用户偏好系数;然后,统计出现次数较高的类别作为推荐类别标签,并利用改进的杰卡德系数构造标签相似度矩阵;最后,根据推荐类别标签的用户偏好系数计算节目的推荐系数.实验结果表明,基于标签的协同过滤算法可以降低稀疏矩阵对推荐准确率的影响,相比基于物品的协同过滤算法,准确率提高了5％,召回率提高了3.1％.另外,使用改进的杰卡德系数计算相似度,减少了热门标签对推荐系统的影响,进一步将准确率提高了5％,召回率提高了2.3％.     

基于时间加权标签的协同过滤推荐算法研究

传统的协同过滤推荐算法主要以评分数据为数据源来计算和反映用户的兴趣偏好和资源相似度,并决定是否对潜在用户进行推荐物品。而忽视了用户、资源本身的特征,用户在不同时间对资源的认识和感兴趣程度是会变的。基于这个问题,本研究对传统算法进行了改进,提出了基于时间加权标签的信息推荐算法。该算法的主要思想是标签可被用户依个人偏好进行资源标注,标签代表用户对资源的兴趣特征,以用户集、时间、标签集及物品资源等 4 个量形成的多维关系,可以计算出用户和资源之间的标签特征向量,计算在不同时间段,用户对资源的偏好以及资源相似度,并且依据用户的历史行为来预测用户的偏好,并进行推荐。实验结果显示本算法有效地提高了推荐的准确性,获得了更好的推荐效果。
     

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.     

基于同义标签分组的协同推荐

Lasr.FM,MovieLens等在线服务一个重要的特征是用户能手动使用标签标注对象,很多研究人员使用标签改进推荐质量.但是,标签是一个用户对对象的局部描述,不同的用户可能使用不同的标签来描述同一个对象,但表达同样的意义,这导致了单纯的使用标签进行推荐所达到的效果不理想.因此,本文首先根据标签共生分布计算标签相似度,...     

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。     

基于标签辅助边优化的推荐算法

传统的二部图推荐模型只考虑了用户和物品的历史交互行为。为了提供更加准确、多样和可解释的推荐,需要在用户物品交互式建模的基础上充分考虑标签辅助信息及权值的计算方式。文中提出了基于自然语言处理的标签相似性辅助边优化的推荐算法（LWV）。该方法结合用户历史行为和标签辅助信息,通过word2vec在节点间生成新用于节点交互的边并构建边的权重,来更新基础推荐算法的推荐列表。最后,在公开数据集上对文中算法与基准算法在6个公共评测标准进行对比,实验结果表明,LWV更新过的推荐算法相比原算法在准确性、多样性和新颖性方面获得更好平衡。     

基于用户兴趣的动态近邻协同过滤算法

为了帮助人们从大量互联网资源中找到感兴趣的信息,推荐系统由此而生.其中,应用最广泛,也是最早出现的推荐算法包括协同过滤算法,但是该算法还存在着许多不足之处.该算法主要考虑用户的评分数据,未能结合项目进行考虑,同时在选取当前用户的最近邻用户时,通常统一规定了近邻用户数目,没有结合每个用户的实际数据,导致推荐的效果无法取得最优.因此,本文在充分考虑用户评分的情况下,还结合项目信息加入了用户的兴趣偏好,提出了一种基于用户兴趣的动态近邻协同过滤算法.综合用户的标签数据和评分数据来计算相似度,可以很好的缓解仅依靠评分数据带来的稀疏性问题.同时在得到用户之间的相似度之后,设定2个阀值,分布选取最近邻用户.只有当用户间相似度超过阈值,该用户才会被选择为最近邻的用户,动态的找到每一个用户的严格最近邻用户.通过实验,与常用的协同过滤算法相比,本文提出的算法推荐的误差更小,并且为以后的研究工作奠定了基础.     

融合标签相似度的 k 近邻 Slope One 算法

Slope One 协同过滤算法被广泛应用于个性化推荐系统中。标签是一种描述项目特性的重要形式,针对Slope One 算法推荐精度不足的问题,将标签信息融合到 Slope One 算法当中。同时参考 k 近邻算法思想,选取阈值过滤后的 k 近邻项目参与平均评分偏差计算,提高计算效率的同时增加预测精度。使用评分相似度和标签相似度作为权重修正线性回归模型。通过线性加权融合预测结果,进一步提升推荐质量。将算法应用于 MovieLens 数据集,与传统加权 Slope One 算法相比,平均绝对偏差下降4．8％,召回率和准确率分别提高32．1％和26．3％。     

高校图书馆个性化图书推荐算法研究

构建图书推荐系统,不仅可以让用户快速有效地获取所需图书信息,减少信息过载,同时也可以较好地发挥图书馆馆藏图书资源的潜在价值。在综述了几种常用推荐算法的基础上,给出了基于协同过滤的推荐算法的实现过程,并针对其冷启动和数据稀疏性问题给出了优化方案及优化后的算法实现流程。结果表明:在算法中引入用户特征属性与用户聚类方法,有效降低了数据稀疏性问题,提升了算法的推荐效率,一定程度上解决了图书推荐系统中的推荐算法设计。可以将该优化后的算法运用于图书馆的图书推荐系统设计中。     

协同标签系统的应用研究

协同标签系统在帮助用户管理标签的同时,也为用户的导航和检索提供了便利.本文在分析了协同标签系统现状的基础上,提出了一种建立分类标签树的算法,将混乱的标签进行整理,转换成为有序的、层次的、分类的标签树,使标签提供的信息能被用于检索、导航,使用户更好的协同组织管理和利用网上资源,最后对算法进行了测试.     

一种基于Interest-Model的用户推荐算法

目前的社交网络用户推荐算法针对性较弱,用户兴趣不明显.针对这些问题,设计一种基于兴趣的潜在用户推荐算法.抽取用户的Tag标签,计算标签间的语义相似度,通过用户与其关注者之间的关系和兴趣程度对关注者进行打分,根据打分结果进行潜在用户的推荐.实验结果表明,基于兴趣的用户推荐算法对潜在用户的预测和推荐准确度有所提高.     

面向本地和外地用户情感分析推荐模型

针对地理标签和评论信息的情感倾向对于推荐系统性能的影响,本文基于地理标签和用户评论情感分析提出有关兴趣点的推荐策略,并建立了一种基于内容的推荐模型.本系统首先对用户兴趣点信息进行有效的补充,并实现了用户兴趣点相似度度量.对无标签评论数据进行情感分析及挖掘,获取其情感倾向度.同时本系统结合了时间滑动窗口,更准确地把握用户评论和兴趣点的结合度.最终得到用户个性化推荐排名.本文方法涵盖了本地用户和外地用户的个性化推荐策略.通过实验数据表明,本文模型有效提高了推荐的准确度.     

基于相似度的中文网页正文提取算法

网页正文提取是WEB挖掘的重要步骤。传统网页正文提取方法都需要经过分块这一步骤之后来识别网页正文块,提出了利用行文本之间的内容相似度和标签相似度结合的方法来提取网页正文。该算法避免了传统网页提取算法的分块步骤,在规范网页之后,先提取网页的最大文本行,然后计算每行文本与最大行的内容相似度和标签相似度,再结合内容相似度与标签相似度来提取网页正文。实验中,利用随机抽取的网页进行了测试,其测试精度接近95%,表明该算法在实际中是有效的。     

基于标签和云模型的协同过滤算法

引入云模型改进基于标签的用户相似性和资源相似性度量方法,进而提出了基于标签和云模型的协同过滤算法.通过在Movie Lens数据集上的实验表明:改进后的算法在precision,recall和F1-measure三个指标上均取得较好的推荐效果,推荐效率均优于传统的方法.     

一种基于域推荐相似度的P2P信任模型

为了提高P2P系统中资源定位效率并保证资源下载质量,提出了一种基于域推荐相似度的P2P信任模型(DRSTrust).该模型充分考虑了节点兴趣和身份对信任计算的影响,通过划分兴趣域,以解决节点间因兴趣不对称而难以建立直接信任关系的问题.在兴趣域的基础上,根据域推荐相似度加权个体的域推荐度来计算节点的域服务信誉,并利用域服务信誉来刻画节点在特定兴趣域内的服务行为细节.然后,提出了服务相似度的概念,通过使服务行为最为相似的节点成为邻居来激励好节点贡献资源,同时将恶意节点排斥在网络边缘,从而有效提高了P2P系统中节点信任计算准确度.分析及仿真结果表明,在迭代的收敛速度、下载成功率以及模型的安全性等方面,DRSTrust均优于现有的信任模型.     

基于时间加权标签的协同过滤推荐算法研究

传统的协同过滤推荐算法主要以评分数据为数据源来计算和反映用户的兴趣偏好和资源相似度,并决定是否对潜在用户进行推荐物品。而忽视了用户、资源本身的特征,用户在不同时间对资源的认识和感兴趣程度是会变的。基于这个问题,本研究对传统算法进行了改进,提出了基于时间加权标签的信息推荐算法。该算法的主要思想是标签可被用户依个人偏好进行资源标注,标签代表用户对资源的兴趣特征,以用户集、时间、标签集及物品资源等4个量形成的多维关系,可以计算出用户和资源之间的标签特征向量,计算在不同时间段,用户对资源的偏好以及资源相似度,并且依据用户的历史行为来预测用户的偏好,并进行推荐。实验结果显示本算法有效地提高了推荐的准确性,获得了更好的推荐效果。     

一种基于频繁项集的搜索引擎聚类浏览算法

搜索引擎的聚类浏览技术可以帮助用户更好地在搜索引擎返回的结果中定位自己感兴趣的信息.TS-FIC算法通过加工关联规则挖掘出来的频繁项集作为类标签,形成初始聚类,利用频繁项集之间的语义关系,把初始聚类组织成树结构.在形成最终聚类时,引入语义相似度作为计算类相似度的一个考量方面,最后利用一种新的排序方案把最终结果排序显示给...