基于项目内容和评分的时间加权协作过滤算法

文中围绕传统的协作过滤推荐算法存在的局限性展开研究,提出了一种基于内容和评分的时间加权协作过滤算法.首先,计算用户已评分项目的时间权重,在此基础上,分别计算项目间基于内容和基于评分的时间加权相似度的值;然后,将二者相结合,计算用户间的相似度,形成兴趣更加接近的邻居集,进而进行高质量的推荐.实验结果表明,该算法不仅提高了推荐精度,降低了数据的稀疏性,而且算法的扩展性也得到了有效改善.     

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。     

一种基于多属性评分的协同过滤算法

协同过滤算法是个性化推荐领域中使用最为广泛的算法,传统协同过滤算法是基于全部属性评分对项目进行推荐,而用户在项目选择或对项目满意度评价时主要关注项目的关键属性,因此传统协同过滤算法的推荐准确度和个性化服务水平不高.针对此问题,提出了一种基于多属性评分的协同过滤算法,文中算法通过获取用户对项目多个属性的评分,以准确描述用户的个性化偏好,再通过信息熵来对用户的历史属性评分变化幅度进行计算,同时对用户的属性评分相似性计算,从而对项目进行综合推荐.最后,经实验分析验证了所提算法切实可行.用户的历史属性评分反映了用户之前的评分习惯和对项目属性的个性化偏好,基于多属性评分的协同过滤推荐不仅能够提高推荐准确度,而且在一定程度上解决了数据稀疏问题.     

融合动态兴趣偏好与特征信息的序列推荐

传统的序列推荐通常忽略用户和项目特征信息的重要性,且无法有效对动态的兴趣偏好进行建模.因此,提出融合动态兴趣与特征信息的序列推荐算法.该算法通过对目标项目进行动态兴趣建模,克服兴趣转移带来的影响;同时融合用户和项目特征信息模拟真实的用户行为以提高推荐的性能.首先,针对动态兴趣建模,采用辅助函数应用下一个行为监督上一个隐藏兴趣状态的学习,并采用带注意力机制的门控循环单元为不同的兴趣状态对目标影响程度赋予不同的权重;然后,针对用户和项目特征信息特征融合,采用平凡注意力机制为影响目标项目的特征赋予不同的权重,并通过多头注意力机制进行深层次的特征提取;最后,融合用户动态兴趣表示和用户项目特征表示输入到多层感知机.在Yelp和MovieLens-1M数据集上进行仿真实验,结果表明提出模型的性能比一些基线模型有较好的提升.     

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。     

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。     

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.     

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.     

基于项目评分行为序列的群组攻击检测算法

在推荐系统中,攻击用户的行为正逐渐从个体攻击转变为群组攻击.相对于个体攻击用户而言,攻击群组的迷惑性更强,威胁性更大.针对这种情况,本文提出了一种基于评分行为序列的群组攻击检测算法.该算法通过对每个项目提取评分行为序列,划分评分行为区间作为候选群组,然后根据攻击群组评分极端的特性、利用层次聚类筛选候选群组,并计算可疑度...     

加入用户对项目属性偏好的奇异值分解推荐算法

由于目前的矩阵分解推荐算法在解决项目冷启动问题时,没有充分利用项目的属性偏好信息与用户评分行为的交互信息,因此提出了加入用户对项目属性偏好的奇异值分解推荐(UCSVD)算法。该算法综合考虑项目属性和用户对项目的评分,不仅在矩阵分解算法中加入了项目的属性信息,同时通过对评分数据集和属性数据集的综合分析,得出用户对项目属性的偏好矩阵,将项目属性特征因子和用户对项目属性的偏好特征因子一并加入到矩阵分解中。在数据集Movielens、HetRec2011上进行实验,结果表明,与经典矩阵分解协同过滤算法相比,所提算法不仅在一定程度上解决了项目的冷启动问题,而且在同等条件下的均方根误差平均降低了3.5%,平均绝对误差平均降低了3%,尤其是在更为稀疏的HetRec2011数据集上,项目属性对用户评分行为的影响更加明显,改进算法在推荐精度上表现出更大的优越性。     

综合用户特征和项目属性的协作过滤推荐算法改进

在综合用户特征和项目属性的协作过滤推荐算法的基础上,提出了一种改进的基于综合用户特征和项目属性的协作过滤推荐算法,分析不同用户群体对不同项目属性的普遍评分,并结合已评分的项目属性,预测未评分项目.仿真结果表明,改进算法比原算法具有更高的推荐精准度,并进一步降低数据集的稀疏性和缓解冷启动问题.     

关联规则评分预测的协同过滤推荐算法

协同过滤算法是目前应用于电子商务个性化推荐系统中的一种最成功的推荐算法。为缓解因数据稀疏性问题导致的算法推荐质量下降,将关联规则分析引入协同过滤算法中,预测部分未评分项目的评分值,再运用传统的基于用户的协同过滤算法实施推荐。实验结果表明:与传统的协同过滤算法相比,采用关联规则预测评分可以一定程度提高算法推荐质量。     

基于人工智能的社交网络用户行为数据周期推荐算法

为提高社交网络个性化服务质量,研究数据周期推荐算法的重大意义,针对传统推荐算法相似度计算准确率不高,导致推荐结果精度低、召回率低和耗时长等问题,提出一种基于人工智能的社交网络用户行为数据周期推荐算法。首先依据用户行为建立评分矩阵,利用皮尔逊相关系数计算评分矩阵评分值与网络行为数据相似度,依据计算得出的相似度以协同过滤为核心来检出需要推荐的社交网络用户数据内容,其次利用Top-N法生成用户邻居集,最后实现社交网络用户行为数据内容周期推荐。实验测试结果表明,所提算法的相似度计算准确率较高,网络用户行为数据周期推荐结果精度可高达97.2%,且推荐结果召回率高、耗时低,提高了社交网络个性化服务质量。     

基于情景感知的移动电商用户-项目聚类协同过滤推荐算法

针对移动电商个性化推荐服务领域情景感知应用不足和推荐质量不高的问题,提出一种基于情景感知的移动电商用户-项目聚类推荐算法(UIC-CF).在分析情景感知和传统推荐系统基础上,首先基于用户-项目-情景数据模型,构建用户项目类型偏好矩阵,并对评分矩阵填充优化,然后基于情景相似度对用户和项目进行聚类,以用户的评分矩阵和聚类结果为输入,执行UIC-CF算法完成Top-N项目推荐.基于LDOS-CoMoDa数据集,对UIC-CF算法和其他两种算法的对比实验,结果显示本文给出的算法均方根误差最小,准确率值显著提高,表明UICCF算法不仅有效,且具有进一步优化利用的前景.     

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.     

基于深度学习的正则化矩阵分解推荐系统

针对当前推荐算法面临的冷启动、数据稀疏以及推荐准确度低等问题,本文提出一种基于深度学习的正则化矩阵分解推荐系统,该系统利用深度自动编码器对基于矩阵分解的用户和项目潜在特征进行初始化,然后使用Node2vec网络嵌入技术在用户信任网络中捕获用户潜在特征,用于计算用户信任度和预测用户对项目的评分.为了使用户的兴趣与可信用户和社区中最具影响力的人兴趣相似,本文算法采用Louvain和超链接诱导主题搜索(HITS)方法寻找社交网络中最具影响力的用户节点,以正则化的方式将约束信息添加到矩阵分解的目标函数中.实验结果表明:本文算法明显优于其他对比推荐算法,不仅可以缓解用户的冷启动问题,还提高了推荐质量.     

一种风电场风速异常数据预处理的新方法

针对风电场采集到的历史风速数据中存在异常值的问题,为保证风速数据的准确性和有效性,提出了一种运用差分自回归滑动平均(auto regressive integrated moving average,ARIMA)、小波分解(wavelet decomposition,WD)和隐马尔科夫(hidden Markov model,HMM)组合算法对异常风速数据进行挖掘的方法.采用ARIMA模型挖掘异常风速数据的潜在特征,得到反映风速值异常情况的残差序列;为进一步提高检测精度和降低系统误差的干扰,采用小波分解方法捕获残差序列中的粗大误差特征;借助HMM算法的双重随机过程检测异常风速值并剔除,将剔除异常值后的数据运用粒子群优化最小二乘支持向量机方法进行重构,保证风速序列的完整性.实际算例结果表明了所提方法的有效性和可行性.     

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.     

基于网络链接预测的推荐算法

提出基于二部网络连接预测的推荐算法.将用户-项目的评分矩阵用带权的二部网络来表达,根据推荐问题和带权二部网络连接预测问题的相似性将推荐问题抽象为二部网络上的链接预测问题,采用基于相似度的连接预测算法进行项目推荐.算法综合考虑了顶点间的拓扑关系,以及用户之间、项目之间的相似性,找出用户对其尚未表达的项目的潜在兴趣度,应用二部网络连接预测的算法来解决推荐问题.实验结果表明,算法能够有效地提高推荐的精度.