基于二分网络社团划分的推荐算法

传统的基于用户的协同过滤(User-based CF)推荐算法的推荐效率随着数据的不断增加而降低.本文在User-based CF算法中引入二分网络社团发现理论,提出一种基于二分网络社团划分的推荐算法(RACD).首先通过用户与项目之间的关系建立用户-项目二分网络,然后通过RACD对该网络进行社团划分,得到用户的社团信息,最后通过同一社团中的其他用户对目标用户进行项目的推荐.在经典网络数据集上的实验结果表明,RACD能够有效提高推荐系统实时推荐效率.     

基于社交网络和协同过滤的微博好友推荐算法

微博作为近年来用户数量较多的社交应用,其用户的信息压力也相对较大,推荐技术对于微博用户的体验和推广有很明显的帮助.本文将针对微博平台的好友推荐进行研究,分别采用基于社交网络分析和基于协同过滤技术的推荐算法.经过两种算法的实验对比得出结论:基于协同过滤的好友推荐算法具有较好的性能,在推荐好友数量较多的情况下依然具有较高的综合评价指标,提高了好友推荐的质量.     

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.     

基于社交网络的单类协同过滤算法

单类协同过滤算法的研究是当前协同过滤算法研究的重要课题,其面临的主要问题是:仅仅正例数据能够被观察到,类高度不平衡,大量的数据点丢失.把社会化正则项引入到传统的单类协同过滤算法,提出一种新的基于社交网络的单类协同过滤算法来解决这些问题.在真实的包含社交网络的数据集上实验验证,该算法在各个评价指标下性能均优于几个经典的单类协同过滤算法.     

融合PCA降维和均值漂移聚类的协同过滤推荐算法

为了解决传统的协同过滤推荐算法中评分矩阵稀疏及近邻搜索耗时长导致的推荐准确性及时间效率有待提升的问题,设计了一种融合PCA降维和均值漂移聚类的协同过滤推荐算法PMCF。该算法用主成分分析法PCA保留最能代表用户兴趣的维度,以缓解评分矩阵稀疏问题;用均值漂移聚类算法在降维后的低维向量空间上对用户聚类,以减小目标用户最近邻的搜索范围。在Movielens数据集和HetRec2011-Movielens-2k数据集上的实验结果表明,PMCF算法能够有效地提升推荐结果的准确性,同时具有较高的时间效率。     

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。     

一种改进的K-means聚类的协同过滤算法

针对海量新闻的个性化推荐算法进行研究,提出一种改进的推基于K-means聚类的协同过滤用户推荐算法.该算法首先随机初始化了K个质心,按照重新定义过的新的用户相似度公式将用户进行K-means聚类,并选取相似度最大的作为当前用户所属类别;然后再重新定义了质心并进行迭代聚类;最后在每一个用户类里应用基于用户的协同过滤推荐算法,并给用户合理的个性化推荐.仿真实验测试表明,新算法能够提高推荐的准确率,并且有效提高了扩展性.     

融合相似用户和信任关系的动态反馈协同过滤推荐算法

为了克服推荐算法的静态性缺点,提出融合相似用户和信任关系的动态反馈协同过滤推荐算法.该算法用动态因子融合相似用户和信任关系,动态因子初始取随机数,根据用户反馈和系统预测的误差建立正负反馈机制.按照反馈类型,选择增值或衰减函数适当调整动态因子,以便系统更好预测用户评分.在真实数据集Epinions上的实验表明,采用正负反馈的动态融合算法,不仅克服了静态性缺点,而且较基于相似用户或者信任关系的推荐进一步提高了推荐准确率.     

基于K-medoids项目聚类的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法通常针对整个评分矩阵进行计算,存在效率不高的问题,提出一种基于K-medoids项目聚类的协同过滤推荐算法.该算法根据项目的类别属性对项目进行聚类,构建用户的偏好领域,使用用户偏好领域内的评分矩阵进行用户间相似度的计算,得到目标用户的最近邻居集,并生成推荐结果.与常用的K-means聚类方法相比,采用K-medoids方法对项目类别属性进行聚类,不仅克服了评分聚类可靠性不高的问题,而且算法还具有更好的鲁棒性.实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量.     

基于蚁群模糊聚类的协同过滤推荐算法

为解决传统协同过滤算法在产生推荐时实时性较差性问题,提出了一种基于蚁群模糊聚类的协同过滤推荐算法.该算法将分两个步骤产生推荐.离线时,应用蚁群模糊聚类技术,对基本用户进行聚类;在线时,利用已有的用户蚁群聚类寻找目标用户的最近邻居,并产生推荐.实验表明,基于蚁群模糊聚类的协同过滤推荐算法能提高推荐产生的速度,即实时性得到...     

基于用户评论的协同过滤推荐算法

提出融合用户评论的协同过滤推荐算法,通过挖掘电商网站的用户评论信息,获取用户评论中的产品特征和意见,通过计算每个特征意见对的极性,得到特征矩阵,结合用户意见质量形成的用户评分矩阵,求出用户评分的相似度.最后结合特征矩阵和用户评分相似度得出目标用户的综合相似度,并由预测评分得出产品推荐表,对用户进行产品推荐.实验结果表明,提出的算法与常用的推荐算法相比,改善了推荐的质量,同时推荐精度得到提高.     

融合儿童成长信息的协同过滤推荐算法

在互联网母婴领域中,由于育婴网络自身的特殊性,推荐算法不仅与用户以及项目的信息有关还与儿童的数据信息有关,而传统的用户相似度计算并未考虑儿童的数据信息.针对此问题,重新定义用户相似度计算方法,将儿童的数据信息通过加权融合的方法融入用户相似度计算中,并提出一种融合儿童成长信息的协同过滤算法,实验结果表明,该算法的准确率与召回率都优于传统算法,推荐系统的推荐质量也有所提高.     

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。     

基于社交关系和条件补全的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤算法中存在数据稀疏、数据冗余和算法效率低等问题,提出一种基于社交关系和条件补全的协同过滤推荐算法.该算法将社交关系数据应用到矩阵补全过程中,减小原始矩阵的稀疏度,同时提高补全数据的精确度;在项目相似性计算时,条件性地选择参与计算的向量数据,减少数据的冗余度,并降低算法的时间复杂度.实验结果表明,改进算法的推荐准确率明显提高.     

基于用户非对称相似性的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法的数据稀疏以及用户关系衡量不准确的问题,提出了基于用户非对称相似关系的推荐算法.利用用户的潜在特征的样本数量,结合奇异值矩阵分解,计算用户之间非对称的相似度,明确用户间关系.仿真结果表明,随着邻居数量的增加,该算法的平均绝对误差始终优于传统算法,误差值在邻居数量为40~60之间值为最小,约为0.682,传统算法平均绝对误差值约为0.758,可以看出该算法判断用户关系较为准确,预测评分比传统算法更接近实际评分.     

基于内容和协同过滤加权融合的音乐推荐算法

随着互联网的普及以及音乐库的高速更新换代,用户对音乐的需求变得越来越大,传统的推荐算法已经无法满足用户及时准确地寻找到所喜欢的音乐.因此,针对传统音乐推荐算法的不足,通过对协同过滤推荐算法的分析,提出基于内容和协同过滤加权融合的音乐推荐算法.与传统推荐算法及部分相关推荐算法比较,加权融合推荐算法计算出的推荐结果可以更高效快速地将用户感兴趣的音乐推荐出来.     

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。     

基于矩阵分解和聚类的协同过滤算法

基于矩阵分解和聚类提出一种协同过滤推荐算法. 先利用交替最小二乘（ALS)算法进行矩阵分解, 再利用改进的k-均值聚类算法弥补单一ALS算法在后期协同过滤阶段产生的大计算量问题, 解决了由于减小原始矩阵高维度、 高稀疏性带来的推荐准确度较低的问题, 极大提高了计算速度和推荐精度. 实验结果表明, 改进算法在推荐准确性上有明显提高.