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。     

一种基于协同推荐的网页排序算法

针对目前搜索结果个性化排序算法中的用户兴趣模型构建难、相关度计算不精确等问题,提出了一种结合用户兴趣模型和协同推荐算法的个性化排序方法.该方法从用户的搜索历史,包括提交查询、点击相关网页等反馈信息来训练用户的兴趣模型,然后采用协同推荐算法获取具有共同兴趣的邻居用户,根据这些邻居对网页的推荐程度和网页与用户的相关程度来排序搜索结果.实验结果表明:该排序算法的平均最小精确度比一般排序算法提高了约0.1,且随着用户邻居数目的增长,最小精确度随之增长.与其他排序算法相比,采用协同推荐算法有助于提高网页与用户兴趣关联程度计算的精确度,从而提高排序的效率,有助于改善用户的搜索体验.     

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.     

融合隐性社交网络社团划分和协同过滤的推荐算法

协同过滤算法是个性化推荐系统中广泛使用的经典算法。针对传统协同过滤算法存在的相似度计算不准确、可扩展性差等问题,设计了一种融合隐性社交网络社团划分和协同过滤的推荐算法ICDCF。该方法将用户对项目的共同兴趣视为社交关系。首先用考虑了用户隐性关系的改进的Jaccard相似系数衡量用户间的社交关系强弱,以用户为顶点、以用户相似度为连边的权值,构建无向加权的隐性社交网络;然后基于隐性社交网络,用谱聚类思想对用户进行社团划分;最后在社团内实施基于用户的协同过滤推荐。该方法可以避免协同过滤推荐阶段因共同评分项目少而导致的相似度计算不准确问题,同时可以减少搜索近邻的计算量,提高时间效率。在数据集MovieLens-100K和FilmTrust上的实验结果体现了ICDCF算法在推荐准确性和可扩展性方面的优势。     

基于用户兴趣变化的隐语义协同过滤算法

协同过滤是推荐系统中广泛使用的算法.协同过滤模型没有考虑用户兴趣的动态变化,影响推荐质量.为提高推荐准确度,提出新的推荐算法——将基于动态时间窗口的协同过滤推荐与高斯概率隐语义模型结合,利用动态时间窗口捕捉用户的兴趣变化,并结合概率隐语义模型分析用户长期兴趣,进而为用户提供更准确的推荐.实验表明,该算法同其他协同过滤算法相比具有更高的准确度.     

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.     

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。     

基于用户偏好的协同过滤推荐算法

在用户的协同过滤推荐模型中,用户对项目评分的偏好行为会导致计算用户之间的相似性出现偏差,影响推荐的质量。文章根据用户的评分习惯划分用户,利用大间隔寻找用户的近似邻居,提出了一种基于用户偏好的协同过滤推荐算法,首先引入一种新的相似性度量方法计算用户之间的相似度,再构建一种基于用户偏好的协同过滤推荐模型。实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量。     

基于柯西分布量子粒子群的混合推荐算法

协同过滤推荐算法是最经典、应用最成功的推荐算法之一,但该算法在数据稀疏性、冷启动和时间因素等方面还存在一定问题,于是,提出一种基于柯西分布量子粒子群的混合推荐算法。该算法首先构建基于时间因子的混合推荐模型,再利用柯西分布量子粒子群算法搜索模型中的最优参数组合,其中,混合推荐模型通过把用户和项目的属性信息添加到协同过滤推荐算法中,并引入能够代表用户兴趣迁移特性的时间因子构建而成。最后,与人工蜂群算法(ABC)以及基本粒子群算法(PSO)进行比较。研究结果表明:在提高推荐准确度、缓解数据稀疏性以及冷启动等方面,本文提出的算法优于其他算法。     

结合协同过滤与隐语义模型的视频推荐策略

观看视频已逐渐成为人们休闲娱乐方式之一,但视频网站却面临着如何从用户的需求出发更好地推荐视频资源的困惑.传统的协同过滤算法仅通过用户之间的相似度来建立对物品的兴趣关系,忽略了用户行为所带来的隐含信息以及物品之间的分类信息.因此本文在传统协同过滤算法的基础上融合了隐语义模型进行推荐,借助隐语义模型增加推荐结果的多样性,并借助协同过滤算法保证推荐的及时性,通过两种算法的融合能够有效地提高推荐的多样性并保证推荐的性能.     

融合改进的内容与协同过滤的博客推荐方法

在中文博客系统中,受限于用户特征信息的稀少,使用协同过滤算法的准确率往往不高,而基于内容推荐算法,又会影响推荐结果的多样性.因此,文章提出了一种融合改进的内容推荐与协同过滤相结合的推荐方法.首先,采用协同过滤算法发现用户的潜在兴趣并通过谱聚类改进协同过滤的相似度计算,提高处理效率;其次,基于改进的内容的推荐算法构建用户的既有兴趣模型,计算潜在推荐内容与既有兴趣模型的匹配度;最后,通过逻辑回归算法融合协同过滤与内容推荐的结果.实验结果显示,文章所提出的推荐方法相对于单一的协同过滤和内容推荐可以显著提高推荐的结果的准确率和召回率,具备良好的推荐效果.     

基于用户评分一致性的协同过滤个性化推荐算法

在目前信息高速发展的时代,个性化推荐作为信息过滤的重要手段,是解决信息超载的最有效方法之一。协同过滤一直是解决个性化推荐比较热门的技术,其主要思想是计算用户之间的相似性或计算项目之间的相似性,然后根据用户或项目之间的相似性对目标用户进行推荐。文章基于协同过滤的思想,提出了一种结合用户评分一致性的单模投影算法,首先在用户与项目的关系二部图中计算用户之间的评分一致性,然后把一致性赋值作为压缩之后的单模投影权值,最后用K近邻找到相似用户并做出个性化推荐。在MovieLens、 FilmTrust和Jester等真实数据集上的实验表明,基于评分一致性的推荐算法达到了较好的效果。     

基于受限随机游走的时间敏感协同过滤算法

【目的】为了解决传统的协同过滤算法在对用户兴趣建模时出现的推荐准确度下降问题,提出改进算法。【方法】在已有算法的基础上提出一种基于受限随机游走的协同过滤算法,分别构建了基于用户和基于项目的信任网络,通过受限随机游走捕捉并反映用户的兴趣变化及项目流行趋势。【结果】与主流的推荐算法相比,本算法能更有效地捕捉项目流行度和用户兴趣的变化趋势。【结论】本算法避免了盲目游走,降低了推荐误差,提高了推荐准确度。
     

一种基于协同过滤和混合相似性模型的推荐算法

针对推荐系统协同过滤方法中存在的数据稀疏和冷启动等问题,提出一种基于协同过滤和混合相似性模型的推荐算法。该算法首先计算用户在不同项目间的相似性,然后结合项目特性和标签信息权重来描述用户、项目、特性和标签之间的关系;其次,设定用户偏好因子和不对称因子调整不同用户间的评分偏好;最后,结合用户间相似性、项目综合权重,以及评分偏好构建混合相似性模型,并加入用户时间权重信息解决项目冷启动问题。在公开的MovieLens数据集上的实验表明,该算法在各种评估指标上比其他相关方法获得更显著的结果。     

基于项目属性分类的协同过滤算法研究

用户对项目的评分数据是传统协同过滤算法进行项目或用户推荐的唯一依据,项目或用户本身的属性特征并未进行过多考虑。为此,在计算项目之间的相似度时融合了项目标签属性,提高了项目推荐的准确率。具体方法是首先通过创建项目属性分类表,得到项目属性之间的差异度,然后将项目属性差异度融入pearson 相关系数公式中,计算项目之间的相似度。通过实验验证,改进后的方法比传统的基于项目的协同过滤算法的推荐结果平均偏差小,命中率高,推荐结果更加准确。     

基于协同过滤算法的电子商务推荐系统

为了解决购物网站信息量过大问题,对用户进行精准商品推荐,提出了一种基于协同过滤算法的电子商务推荐系统,根据网站收集的用户历史行为数据计算物品的相似度,进而预测用户对物品的偏好,根据兴趣度对用户进行物品推荐。在基于协同过滤算法的基础上,考虑了用户活跃度和时间上下文关系对用户兴趣的影响,设计了完整的推荐算法流程。实验证明该算法确实改善了推荐的精确性,说明用户活跃度和时间因素确实对用户行为有影响。     

二阶有向相似性对协同过滤算法的影响

考虑用户的二阶相似性信息,提出了一种改进的协同过滤个性化推荐算法.实证统计发现,经典的基于产品映射的用户相似性定义中包含很多流行产品的信息,因此,无法准确度量用户的兴趣关联,通过引入有向的二阶相似性,算法可以有效降低大众主流喜好对目标用户相似性定义的影响.Movielens数据集上的实验结果显示,算法的准确度可以达到0.080 8,相对于经典的协同过滤算法,其准确性提高了22.08%,且当推荐列表长度L=50时,推荐列表的多样性可以达到0.775,较经典的协同过滤算法提高了10.87%.研究表明,二阶有向相似性信息对个性化推荐算法有很大影响.     

一种融合信任度和相似度的推荐算法

推荐系统是一种能够帮助用户在面对大量信息时,能快速?有效地获取有用资源的工具?协同过滤是目前广泛使用的一种推荐技术,该技术通过相似邻居对项目的评分为源用户产生推荐,但面临数据稀疏性和冷启动的问题?基于信任模型的推荐系统虽然在一定程度上缓解了上述问题,却仍然需要进一步提高?针对这些困难,提出了一种融合了信任度和相似度的算法?该算法利用用户间的信任信息,将源用户的信任邻居对项目的评分作为该用户的个人喜好,同时根据基于物质扩散的协同过滤算法找出源用户的相似邻居,利用信任邻居和相似邻居为该用户产生推荐?在2个真实数据集上的实验结果显示,融合算法对冷启动用户的准确性比协同过滤算法分别提高了19%和37%,覆盖率分别提高27%和42%?     

基于电影属性和交互信息的电影推荐算法

为了缓解电影推荐系统准确率低、可解释性差和数据稀疏等问题,该文同时考虑电影属性信息和用户与电影的交互信息,融合知识图谱和协同过滤算法提出了基于电影属性和交互信息的电影推荐算法,简称为RippleNet协同过滤(RippleNet collaborative filtering, RippleNet-CF)。该模型一方面利用电影与电影属性之间的相互关系构建电影知识图谱,提取电影与电影之间的关系,通过RippleNet模型计算用户偏好。另一方面使用电影和用户间的交互信息,通过协同过滤算法计算出用户偏好。最后结合上述2个方面得出推荐列表,并根据推荐列表进行Top-K推荐。试验结果表明,该文提出的方法在推荐效果的准确率方面有显著提升,同时具有更好的解释性并缓解了数据稀疏问题。     

协同过滤中一种项目综合相似度计算方法

协同过滤算法作为一种成功的个性化推荐技术已经被应用到很多领域,但是由于协同过滤算法所使用的用户-项目评分矩阵一般都非常稀疏,导致该算法推荐效果一直较差。文章在考虑了用户相似喜好、项目平均得分的差异性和方差等因素基础上,提出了一种项目间综合相似度计算方法JAV Weighted Model,通过在MovieLens数据集上的实验表明本文方法在预测精度上与已有方法相比有一定的提高。