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。     

基于奇异值分解和项目属性的推荐算法

为了解决评分数据的稀疏性和用户最近邻的精确性问题,文章提出了一种基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和项目属性的协同过滤推荐算法。该算法首先采用SVD方法对用户-项目评分矩阵降维,得到用户矩阵和项目矩阵,根据项目矩阵计算项目间的评分相似度,同时根据项目属性计算项目间的属性相似度,将2种相似度的结果加权计算得到项目间的相似度,最后采用最近邻的方法预测目标用户对待评分项目的评分。在MovieLens数据集上的实验结果表明,该文所提出的方法可以有效应对用户评分稀疏的问题,并能提高推荐的准确性。     

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.     

一种基于频繁项集挖掘的推荐算法

协同过滤是推荐系统中应用最成功的技术之一,现有基于项目的协同过滤算法在计算项目相似度时过度依赖用户对项目的评分数据,没有考虑项目间内在的关联性,导致推荐质量不高.为了全面客观地评估项目相似度,提出了一种基于频繁项集挖掘的推荐算法(BFIM).该算法提出将频繁项集作用于相似度计算中,可以提高相似度计算的准确性,进而提升推荐算法的推荐质量.实验结果表明:提出的改进算法较对比算法在公开数据集上能取得更好的推荐效果.     

基于影响集与修正权重的协作过滤推荐方法

协作过滤推荐算法是构造推荐系统最成功的推荐技术之一。提出了一种基于影响集与修正权重的协作过滤方法:该方法选择被用户共同评分的项目集计算项目间相似性,过滤其相似度超过预定阈值的项目集作为影响集,然后设置项目共同出现的频次参数进行权重调整;并结合影响集与权重调整作出评分预测。实验结果说明了该方法的可行性与有效性。     

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.     

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.     

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。