用于稀疏数据集的协作过滤算法

稀疏性问题是协作过滤算法应用中的一个突出问题,当系统中用户对资源的评分数据集很稀疏的条件下,算法的精度和覆盖率会显著降低。针对这一问题,该文通过分析影响基于资源的协作过滤算法中的相似性计算的因素,提出采用"资源关系密度"作为描述协作过滤评分矩阵的一个特征指标,分析并总结了"资源关系密度"对典型的基于资源的协作过滤算法的影响,进而提出一种虚拟用户填充算法。实验结果表明,虚拟用户填充法能够有效改善典型的基于资源的协作过滤算法在稀疏数据集上的精度和覆盖率。     

一种有效缓解协同过滤推荐评价数据稀疏问题的算法

在采用协同过滤算法构建个性化推荐的系统中,经常面临用户评价数据稀疏问题,这将严重降低个性化推荐的准确度.针对此问题,提出了一种混合加权预测填充算法,从用户访问的资源特征以及该资源在整个用户群体中被访问的热度出发,对用户访过的但未给出评价的数据进行预测并填充,从而降低了由于用户评价数据缺失所造成的评价矩阵稀疏程度,提高推荐准确度.在MoiveLense数据集上的试验结果表明,该算法能够明显地提高推荐准确度.     

基于语义相似性的资源协同过滤技术研究

为解决协同过滤推荐系统中所存在的可扩展性、稀疏性等问题带来的推荐性能下降,提出新的基于资源语义知识协同过滤算法,算法综合考虑了资源语义和用户评价的影响,改善基于资源协同过滤算法性能.实验表明,基于资源语义的协同过滤算法相对于传统协同过滤算法可提高推荐性能.     

一种综合用户和项目因素的协同过滤推荐算法

针对用户评分数据极端稀疏情况下传统协同过滤推荐算法的不足,提出了一种综合用户和项目因素的最近邻协同过滤推荐(HCFR)算法.该算法首先以一种改进的相似性度量方法(ISIM)为基础,根据当前评分数据的稀疏情况,动态调节相似度的计算值,真实地反映彼此之间的相似性.然后,在产生推荐时综合考虑用户和项目的影响因素,分别计算目标用户和目标项目的最近邻集合.最后,根据评分数据的稀疏情况,自适应地调节目标用户和目标项目的最近邻对最终推荐结果的影响权重,并给出推荐结果.实验结果表明,与传统的只基于用户或基于项目的推荐算法相比,HCFR算法在用户评分数据极端稀疏情况下仍能显著地提高推荐系统的推荐质量.     

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.     

用户协同过滤个性化图书推荐算法的改进与实现

读者想要迅速从海量图书资源中找到需要的图书是其面临的难题,个性化图书推荐服务为解决这一难题提供了有效手段.针对传统用户协同过滤算法存在的问题,依据用户协同过滤推荐算法基本原理,以基本数学模型为基础,从解决数据稀疏性、用户兴趣随着时间迁移而衰减、用户特性影响用户兴趣等方面进行了改进,并设计了算法实现流程,为应用系统开发提供解决方案.研究结果表明,通过对用户协同过滤个性化图书推荐算法的改进,有效提高了图书资源检索和推荐的智能水平,满足了用户的个性化需求,解决了软件开发关键性技术问题.     

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。     

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。     

一种改进的结合标签和评分的协同过滤推荐算法

推荐系统由于其数据量庞大的原因,已经成为大数据领域研究的一个热点.而协同过滤算法是推荐系统中最著名的算法之一.传统协同过滤算法在利用评分矩阵进行推荐时,面临数据稀疏性问题,从而严重影响推荐的质量.同时,推荐系统中存在大量的描述用户和产品属性特征的标签信息,把这些标签信息融入到传统的推荐算法中是解决稀疏性的一个有效方法.因此,针对稀疏性问题,本文提出了一种结合标签和评分的协同过滤推荐算法.该算法结合标签信息和评分数据共同计算用户之间或产品之间的相似性,进而为用户产生推荐.实验结果表明,本文提出的算法可以有效解决数据稀疏性问题,同时可以提高推荐系统的准确性.     

一种面向稀疏数据基于间接评分的协同过滤算法

针对数据稀疏性问题,从提高稀疏数据矩阵利用效率这个角度,提出了一种基于间接评分的协同过滤算法,在基于用户和基于项目的协同过滤算法基础上,将2种算法的预测评分进行动态地混合加权作为直接预测评分,同时引入"相似用户"对"相似物品"的评分作为间接预测评分,最后把间接预测和直接预测2种评分加权形成用户对项目的最终评分.为证明该方法的有效性,使用MovieLens电影评分数据集对算法进行验证,结果表明该方法的平均绝对误差要比传统的基于用户和基于项目的协同过滤算法低,表明了在稀疏数据上该文提出的基于间接评分的协同过滤算法效果更佳.     

基于动态时间的个性化推荐模型

在推荐系统中,往往会存在数据的非实时性、稀疏性和冷启动性等问题,文中通过引入遗忘曲线来跟踪用户对资源偏好程度随时间变化情况,利用提出一种改进的K-Means聚类算法对用户集进行聚类,根据改进的个性化推荐算法对用户进行推荐,建立了一种基于动态时间的个性化推荐模型. 通过实验验证,文中提出的个性化推荐模型能够获取准确的用户偏好信息,并缓解冷启动问题,降低算法计算的时间空间复杂度,提高个性化推荐算法的推荐质量.     

一种有效缓解数据稀疏问题的协同过滤推荐算法

文章针对数据的稀疏会导致传统的协同过滤(collaborative filtering,CF)推荐算法不能准确地查找到最近邻居问题,提出了一种改进的基于用户Tanimoto相似性系数预填充的算法,通过改进的Tanimoto相似性系数得到更加合理的用户相似度,并结合提出的预测公式对目标用户的未评分项进行预测评分和填充,从而降低矩阵的数据稀疏度。实验结果表明,该算法对稀疏数据集具有较好的表现,能够提高推荐的质量。     

一种多QoS约束的网格资源调度算法

针对网格计算中资源调度问题,提出一种多QoS（Quality of Service）约束的贪婪推广算法.调度时以调度驱动函数为贪婪准则.调度驱动函数与网格用户提供的“deadline”,“budget”,“timeweight”和“costweight”等参数有关.每次根据调度驱动函数选择最经济的资源进行调度.通过在Gridsim环境下的分析与比较,该算法能够在满足用户QoS的同时,能够以最小的调度驱动函数值完成任务,最大化地实现用户的满意度.     

基于属性偏好和邻居信任度的协同过滤推荐算法

针对协同过滤算法推荐准确度低和数据稀疏的问题,提出了一种基于属性偏好和邻居信任度的协同 过滤算法,首先利用用户的非共同评分项评分和项目属性信息,构建用户-属性评分矩阵,再结合共同评分项的 评分计算相似度;然后利用K近邻方法获取用户的最近邻居;最后学习用户的属性偏好,结合提出的邻居信任度, 计算用户的预测评分.实验结果表明,该算法有效地利用了项目属性和用户更多的评分信息,缓解了数据稀疏的 问题,提高了推荐准确度.     

基于改进协同过滤算法的个性化新闻推荐技术

针对传统的基于内容协同过滤算法只是依据用户历史访问矩阵向用户做出推荐,存在数据稀疏以及不能及时反映用户兴趣变化等问题,个性化新闻推荐技术在传统的协同过滤算法基础上提出了新闻文本内容相似度的计算方式和时间窗的概念,新闻内容相似度计算中还考虑了特征词的词性和在新闻中的位置的影响,时间窗用来建立适应用户兴趣随时间变化的模型;实验结果表明,改进后的算法有效地改善了新闻用户历史访问数据的稀疏问题,及时捕获用户兴趣,F-measure值相比传统的算法最大提高了11.5%,平均绝对误差值最高下降了8%,显著提高了推荐质量.     

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.     

基于用户及物品间差异的推荐算法研究

推荐系统是解决信息过载问题最有效的工具之一,协同过滤是目前推荐算法中广泛应用的技术,然而协同过滤算法存在着诸如数据稀疏、难以扩展等问题.在基于偏好算法的基础上,通过把用户评分按照用户评分偏好和物品得分趋势分类,在每类上进行线性回归,得到了基于用户及物品间差异的回归模型.该模型不仅能改善数据稀疏和可扩展性问题,而且能够降低计算复杂度和空间复杂度.实验结果表明改进后的算法在近似的计算复杂度情况下,预测精度比基于偏好算法平均提高了3.97%.     

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。     

结合知识图谱进行信息强化的协同过滤算法

针对传统协同过滤算法存在使用信息单一、基础评分数据过于稀疏导致推荐效果不佳等问题,该文提出一种结合知识图谱进行信息强化的协同过滤(KGRI-CF)算法.该算法利用电影的特征数据构建1张关于电影的知识图谱,对用户-评分矩阵进行有条件的填充,有效改善了传统协同过滤算法的数据稀疏性问题.通过对评分数据进行统计与挖掘获取用户的偏好信息,构建了关于用户偏好的知识图谱.利用实体向量化算法将知识图谱中的实体以及关系向量化后计算出用户信息相似度,将其与基于用户的传统协同过滤算法得到的用户评分相似度以一定比例进行融合,从而得到最终的用户相似度,并以此为基础进行评分预测并得到推荐列表.实验结果表明:与传统协同过滤算法相比,该算法能有效地改善数据稀疏性问题,预测结果的精准率和召回率均有显著提升,同时具有较好的可解释性.