基于混合蛙跳模糊聚类的电子商务协同过滤推荐

针对传统协同过滤推荐算法生成推荐速度慢、推荐质量不高等缺陷,提出了一种基于混合蛙跳模糊聚类的改进协同过滤推荐算法。算法首先利用模糊C-均值(FCM)聚类方法对用户数据进行预处理,得到用户数据聚类中心,有效地降低了推荐工作量。然后选取相似度最优的若干聚类组成候选用户邻居集合,并利用混合蛙跳算法快速地全局寻优能力得到用户最近邻居集合,提高了推荐精度。最后,通过计算预测评分生成推荐结果。仿真结果表明,相比于传统协同过滤推荐算法,该算法在推荐速度和推荐精度上有明显改善。     

结合项目类别信息的协同过滤推荐算法

针对个性化推荐系统中协同过滤算法面临的数据稀疏问题以及用户相似性度量的不准确,提出了一种结合类别信息的协同过滤推荐算法。该算法利用用户评分数据计算用户之间对类别关注的相似性,并将用户对类别关注的相似性和用户评分相似性进行组合,得到用户综合相似性,从而提高了最近邻居搜索的准确度,缓解了数据稀疏性问题。实验结果表明,该方法能够有效地避免传统相似性度量方法存在的问题,使得数据稀疏性对最终推荐结果的负面影响变小,在一定程度上提高系统的推荐精度。     

结合项目类别信息的协同过滤推荐算法

针对个性化推荐系统中协同过滤算法面临的数据稀疏问题以及用户相似性度量的不准确,提出了一种结合类别信息的协同过滤推荐算法。该算法利用用户评分数据计算用户之间对类别关注的相似性,并将用户对类别关注的相似性和用户评分相似性进行组合,得到用户综合相似性,从而提高了最近邻居搜索的准确度,缓解了数据稀疏性问题。实验结果表明,该方法能够有效地避免传统相似性度量方法存在的问题,使得数据稀疏性对最终推荐结果的负面影响变小,在一定程度上提高系统的推荐精度。     

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。     

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...     

一种资源与服务性能关系的建模方法

获取资源与服务性能的关系模型是在云环境中为服务合理分配虚拟资源的关键.然而,训练数据的规模往往显著影响这种非线性关系模型的准确率.针对现有方法不足,提出了将协同过滤推荐(CFR)和支持向量回归(SVR)相结合的服务性能动态建模方法(CSDM).该方法在服务部署与运行时同时训练两种模型,并选择二者中MAE占优的性能模型预测给定资源状态下的服务性能,从而保证预测精度.同时,CSDM引入择优阈值以降低模型训练代价.实验表明,CSDM在不同规模的训练数据上均有较高的预测准确率,且择优阈值对预测精度和建模效率具有显著影响.     

TLRank:一种新的社会化协同排序推荐算法

已有的社会化协同排序推荐算法的研究只是简单地融入用户的社交网络信息,没有考虑用户之间社会化信任网络的传递性;同时,该推荐算法的性能面临数据高度稀疏性问题的挑战.为了进一步解决这些问题,在传统的协同排序推荐算法(ListRank, List-wise Learning to Rank)和最新的社会化协同过滤算法(TrustMF, Social Collaborative Filtering by Trust)的基础上,提出了一种新的社会化协同排序推荐算法(TLRank),融合均高度稀疏的用户的显式评分数据和社会化信任网络数据,以进一步增强协同排序推荐算法的性能.实验结果表明:在各个评价指标下,TLRank算法的性能均优于几个经典的协同排序推荐算法,且复杂度低、运算时间与评分点个数线性相关;TLRank算法的推荐精度高、可扩展性好,适合处理大数据,可广泛运用于互联网信息推荐领域.     

基于NKL和K-means聚类的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法(CF)存在用户-项目矩阵稀疏以及推荐准确率较低等问题,提出了一种基于NKL和K-means聚类的协同过滤推荐算法(NKL-KM).首先,NKL-KM算法定义了一种新的相似性度量方法,该方法在进行相似性度量时考虑了各项目评分的分布以及评分值差异.其次,NKL-KM算法将K-means算法与CF算法结合,提高了推荐算法精度.最后,在MovieLens和Netflix数据集上进行算法对比实验,实验结果表明NKL-KM算法有较高的推荐精度.     

基于粒子滤波的烟雾羽流路径追踪算法

利用一个搭载激光计数烟雾传感器的机器人解决追踪烟雾羽流的问题.依据化学气味源定位算法,提出基于粒子滤波的烟雾羽流路径追踪算法.算法的流程包括机器人观察、烟雾羽流路径估计、粒子重采样、预设目标点评估和机器人移动.针对算法中的观察步骤,提出了可变阈值的方法将传感器数据二值化.使用机器人仿真软件Webots对算法性能进行了评估,对比了可变阈值方法与移动平均窗方法对算法性能的影响,以及机器人不同的初始位置对算法性能的影响.结果表明:所提出算法结合可变阈值法的成功率和效率均较高,且机器人的初始位置对算法性能影响较小.     

基于可信预测值的协同过滤推荐算法

针对在传统协同过滤算法中存在的推荐精度较低、预测质量不佳的问题,该文提出一种基于可信预测值的协同过滤算法(RPCF).该算法在使用基于记忆的协同过滤方法计算预测值的基础上,引入可信度概念和技术方法,运用对推荐项目评级的邻居数评估可信度,融合可信度与传统预测值得到可信预测值,再根据可信预测值进行推荐,从而达到提升算法质量的目标.在MovieLens数据集中与其他提高精度方法进行实验对比,实验结果表明:RPCF方法能够提高预测精度和算法鲁棒性,具有更好的推荐质量.     

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.     

A collaborative filtering recommendation algorithm based on item and cloud model

Recommender system is an important content in the research of E-commerce technology. Collaborative filtering recom-mendation algorithm has already been used successfully at recom-mender system. However,with the development of E-commerce,the difficulties of the extreme sparsity of user rating data have become more and more severe. Based on the traditional similarity measuring methods,we introduce the cloud model and combine it with the item-based collaborative filtering recommendation algorithms. The new collaborative filtering recommendation algorithm based on item and cloud model (IC-Based CF) computes the similarity de-gree between items by comparing the statistical characteristic of items. The experimental results show that this method can improve the performance of the present item-based collaborative filtering algorithm with extreme sparsity of data.     

用动态贝叶斯网络构建协同过滤推荐的新方法

提出了一种基于动态贝叶斯网络的隐马尔可夫协同过滤推荐的新方法。基于隐马尔可夫模型的协同过滤方法模拟用户在浏览网页时的行为,根据用户浏览网页时的行为建立最近邻集合。在基于隐马尔可夫协同过滤推荐技术的基础上,构造基于DBN的推荐模型。当有新类型的数据加入时,用此模型来更新推荐模型。实验表明,此方法具有较高的推荐质量。     

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.     

基于协同训练的分布式深度协同过滤模型

为解决数据分布式存储下实现较高精度和安全性的个性化推荐,提出了一种全新的分布式半监督推荐系统框架。尝试将半监督学习方法中的协同训练(Co-training)与基于深度学习的深度协同过滤模型结合为Co-NCF模型,并使用基于consensus算法的分布式梯度下降法来训练Co-NCF模型,以此构建了Co-NCF模型的分布式版本。该模型在MovieLens数据集上的测试中,表现显著强于现有的分布式NCF模型。     

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.     

Hybrid Recommender System Incorporating Weighted Social Trust and Item Tags

With the rapid development of social network in recent years, a huge number of social information has been produced. As traditional recommender systems often face data sparsity and cold-start problem, the use of social information has attracted many researchers' attention to improve the prediction accuracy of recommender systems. Social trust and social relation have been proven useful to improve the performance of recommendation. Based on the classic collaborative filtering technique, we propose a PCCTTF recommender method that takes the rating time of users, social trust among users, and item tags into consideration, then do the item recommending. Experimental results show that the PCCTTF method has better prediction accuracy than classical collaborative filtering technique and the state-of-the-art recommender methods, and can also effectively alleviate data sparsity and cold-start problem. Furthermore, the PCCTTF method has better performance than all the compared methods while counting against shilling attacks.     

结合物联网和室内定位的手机图书馆推荐系统

 为利用物联网和室内定位等新技术的优势,并充分利用图书馆的特点,设计开发了结合物联网和室内定位的手机图书馆推荐系统。借助物联网中的近场通信（NFC）搜集了系统数据;利用Mahout和Redis实现了基于物品的协同过滤推荐和基于热点的推荐,并将2种推荐的结果混合推荐计算得到推荐图书列表;利用位置指纹定位法得到读者的实时位置,以此向读者推送推荐结果,同时根据用户的反馈优化推荐结果。通过这些优化和改进,可使图书馆更好地为读者服务。     

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。     

基于二部分图网络结构推荐的改进算法

介绍了一种基于网络结构推荐的改进算法.在标准物质扩散算法的基础上,考虑到用户的评分对推荐商品的影响,对推荐算法中初始资源分配矢量和资源转移矩阵进行了改进,增加了调节因子.使用来源于Group Lens网站上的训练集数来评价这个推荐算法的性能,从而进行了一系列的实验.实验结果表明,该算法比传统的协同过滤系统、基于网络结构的推荐系统和带有权重的基于网络结构的推荐系统具有更好的推荐精度和更高的命中率,解决了标准物质扩散算法当中的冷启动问题和可扩展性问题,使得推荐结果具有多样性.