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。     

基于深度神经网络和概率矩阵分解的混合推荐算法

针对个性化推荐中用户和项目描述信息未充分利用,用户评分矩阵数据集极端稀疏的情况,提出了基于深度神经网络和概率矩阵分解(PMF)的混合推荐算法.首先,对用户和项目描述信息进行预处理,形成包含用户偏好特征的用户和项目特征集,再将各特征输入深度神经网络模型中进行训练.同时,利用概率矩阵分解模型,根据用户评分矩阵通过最大后验估计优化得到潜在特征向量;然后,通过对概率矩阵分解模型的用户和项目潜在特征向量以及深度神经网络模型的真实特征向量进行迭代更新,收敛得到融合用户和项目真实信息的潜在特征向量;最后,利用该特征向量对用户进行个性化推荐.实验证明,本文算法较经典推荐算法以及前人算法在均方误差与平均绝对误差指标上均有改善,说明本文算法的有效性.     

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.     

基于矩阵分解与随机森林的多准则推荐算法

现今的推荐算法大多忽略用户偏好和项目属性中的多个特征,而是在单一推荐准则的基础上训练模型进行推荐. 基于多准则的推荐算法通过考虑用户偏好的多个方面,可以为用户行为提供更加准确的预测. 酒店是旅游行业中重要的环节,为了提高旅客体验,实现酒店评分预测,提出了基于矩阵分解与随机森林的多准则推荐算法. 该算法分两步实现,通过矩阵分解训练得出用户对物品在各个准则上的评分特征,然后随机森林学习评分特征预测最终评分. 实验结果显示,相较传统算法,基于矩阵分解与随机森林的多准则推荐算法的准确性和实用价值更高.     

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。     

重构特征的用户-项目代反馈推荐模型研究

针对推荐系统中评分矩阵分解会导致信息损失且推荐结果难以解释等问题,提出重构特征的用户-项目代反馈推荐模型。该模型通过重构特征挖掘和表达用户与项目的显性特征与隐性特征,利用代反馈交替补充用户与项目的特征信息,补偿了矩阵分解的信息损失。实验结果表明,该模型的推荐精度明显提高,在模型的特征更新迭代效率上表现较好。     

基于迁移的联合矩阵分解的协同过滤算法

早期的协同过滤算法利用矩阵分解来解决数据稀疏问题,但是严重的稀疏问题导致矩阵分解的性能很难满足应用的需求.随后,迁移学习被引入到协同过滤的研究中,它主要利用辅助域和目标域的公共用户的各种信息来解决目标域的数据稀疏问题.虽然通过引入辅助域的信息能够帮助目标域获取更多的知识,但是在公共用户包含的公共商品项目少的情况下,只利用公共用户的浅层特征来度量用户的相似性,不能很好地捕捉用户的潜在特征,相似性度量效果不好.为此,本文提出了一种基于迁移的联合矩阵分解协同过滤模型,以公共用户为锚,将两个领域的用户和商品映射到一个潜在的语义空间.模型通过对两个领域的用户 商品评分矩阵在以公共用户信息作为约束项的情况下,进行联合矩阵分解,在实际基准数据集上的实验结果表明,本文所提出的方法明显优于现有基于相似度计算的迁移学习方法,也证明了模型的有效性.     

一种结合用户相似度的社会化推荐算法

在对现有的概率矩阵分解算法研究的基础上,针对其中只使用评分信息来做预测存在较大误差的问题,提出了一种结合用户相似度的社会化推荐算法(SRUS).首先,以概率矩阵分解算法(PMF)为基础,结合用户相似度信息进行建模;其次,使用潜在特征空间将评分矩阵和相似度矩阵关联到一个统一的框架中;最后,对这2个矩阵进行矩阵分解,实现算法的优化推荐.将这一算法与PMF算法进行比较,实验表明,SRUS算法在数据稀疏性、冷启动和精确性方面具有更优的效果.     

双重约束非负矩阵分解与改进正交匹配追踪算法的语音增强

针对非负矩阵分解算法实现语音增强效果不理想的问题,提出了一种双重约束非负矩阵分解结合改进正交匹配追踪算法的语音增强方法.采用时间约束及稀疏度约束的双重约束方式改进非负矩阵分解算法,使得分解后的数据更能反映出语音特征.通过改进正交匹配追踪算法提升重构精度,并结合语音信号在时频域的分布特征,引入低通滤波器进一步平滑重构后的...     

基于谱聚类和矩阵分解的改进协同过滤推荐算法

针对传统的协同过滤推荐算法存在数据稀疏性、冷启动,影响推荐结果的准确性等问题,提出了一种改进的协同过滤推荐算法。使用基于随机梯度下降优化求解的矩阵分解方法,将原始矩阵分解为较低维的用户特征矩阵和特征产品矩阵;引进产品外部属性信息,运用谱聚类算法对产品聚类,构建属性—特征之间的映射关系,填充特征产品矩阵。所提出的算法不需要对原始评分矩阵进行数据填充,相较于传统的固定值填充方法,不需要系统提供大量的空间存储评分矩阵,并且在评分预测过程中采用降维技术,可以有效地缓解数据稀疏性对推荐结果准确性的影响。     

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。     

几种典型特征抽取方法比较及其在人脸识别中的应用

针对人脑识别技术中特征抽取的几种经典方法在应用上的特点以及存在的问题,提出了从代数学的角度对其进行比较分析。结果表明：主成分分析、奇异值分解是基于矩阵变换的特征抽取方法;独立主元分析、非负矩阵分解是基于矩阵分解的特征抽取方法。在实际应用中,基于矩阵分解的算法与基于矩阵变换的方法相比,虽然需要更多的特征抽取时间,但具有更好的识别性能。通过基于ORL和YALE人脸库上的数值实验,证明了所得结论。     

融合标签和属性信息的混合推荐算法

针对传统协同过滤算法用户相似度计算准确度低的问题,在推荐系统中引入项目属性信息和项目标签信息,提出融合标签和属性信息的混合推荐算法。首先将用户对项目的评分转化为用户对项目属性值及标签的评分,构建用户-属性值偏好矩阵和用户-标签偏好矩阵,将其作为用户描述文件;然后分别根据用户-属性值偏好矩阵和用户-标签偏好矩阵计算用户之间的相似性,并将结果加权平均,得到每个用户的最近邻居列表;最后根据邻居对项目的评分产生推荐结果。由于项目属性值的数量和主要标签数量远低于项目数量,该算法能有效解决协同过滤算法的数据稀疏性问题,同时也能更直观地描述用户的偏好。而且在构建用户描述文件时,考虑到用户偏好随时间变化的规律,对用户不同时间点的评分赋予不同的权重,权重随着时间推移逐渐增大。实验结果表明,该算法能更准确地预测用户对未评分项的评分,提高推荐的准确度和召回率。     

融入个体特征差异的鲁棒协同过滤推荐算法

针对现有推荐算法鲁棒性差的问题,提出一种融入个体特征差异的鲁棒协同过滤推荐算法.首先,根据用户评分信息的分布情况,给出用户评分个数偏离度和用户近邻平均相似度两个个体特征计算方法;然后基于真实用户和攻击用户个体特征的差异性,提出一种可疑用户标记算法;最后将可疑用户标记算法与矩阵分解技术相结合,对目标用户进行推荐.在Movie Lens数据集上通过实验比较了提出的算法和其他相关算法的性能,实验结果表明算法不仅能够提高推荐精度,而且具有较强的鲁棒性.     

融合用户信任度的概率矩阵分解推荐算法

针对传统协同过滤推荐方法中用户评分信息稀疏导致推荐准确度不高的问题,提出融合用户信任度的概率矩阵分解推荐算法.该算法综合用户间的联合评分项以及非联合评分项,利用KL散度得到用户信任度排名,使得相似用户间的特征向量更加接近,并在概率矩阵分解过程中维持这种关系.最后在MovieLens 1M和Epinions数据集上采用三...     

融合时间特征的社交媒介用户影响力分析

针对现有张量影响力模型未能充分考虑用户的时间特征以及在线学习等问题,提出了一种融合时间特征的社交媒介用户影响力分析方法。该方法首先将用户观点、活跃度、网络中心度等特征加入张量模型中,并将张量分解过程中的用户潜在特征矩阵加入时间特征约束;其次,采用随机梯度下降的方法进行张量的分解;最后,通过融合不同张量片的影响力信息得到用户影响力得分。该方法的优点是能够快速分解张量并准确预测特定话题领域下的用户社会影响力,同时能够在已有模型参数的基础上进行新数据的在线训练。实验结果表明,与现有TwitterRank、OOLAM、受限非负张量分解模型等相比,该方法在平均预测准确率上提升了2%~6%。同时,该方法的时间消耗仅为受限非负张量分解模型的30%~50%。     

空间特征的累量域估计算法与共信道相干源波达方向估计

提出了一种基于累积量的多用户空间特征估计算法,并将该算法用于智能天线系统中的多用户相干源波达方向（ＤＯＡ）估计。该算法构造了累量域空间特征矩阵,通过对空间特征矩阵的特征分解得到用户信号的空间特征估计,基于空间特征的估计,利用前后向平滑空间特征协方差矩阵估计共信道多用户信号的ＤＯＡ,并将各用户的ＤＯＡ自动分组,仿真实验验证了算法的有效性。     

采用矩阵分解模型的托攻击防御算法

提出一种基于矩阵分解模型的托攻击防御算法框架.首先,利用托攻击检测技术,度量用户是托用户的概率,并以此构造信任度权值矩阵;然后,将此权值矩阵引入到矩阵分解模型,以降低托用户攻击行为的影响;最后,通过求解新模型实现对用户评分的预测.实验结果表明:这类算法与其他协同过滤算法相比较,能够更有效地抵御托攻击.     

基于动态加权Bagging矩阵分解的推荐系统模型

为了提升推荐模型的预测精度,传统方法通常是利用更多的附加信息参与模型的构建.然而,此类方法在提高算法精度的同时也大大增加了算法的时间开销,同时对数据集也存在一定的要求.为了解决上述问题,提出一种基于Bagging集成的矩阵分解模型.该模型根据用户、产品评分数为基学习器动态分配权重,并通过加权求和得到预测评分.在三个不同规模的真实数据集上的实验结果显示:该动态加权Bagging矩阵分解模型拥有与传统矩阵分解模型一样的时间消耗,并且在各个衡量指标上都优于传统的矩阵分解模型.     

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。