基于复杂属性商品的混合协同过滤推荐模型

协同过滤作为应用最广、研究最多的推荐算法,但依旧面临数据稀疏性、冷启动、数据质量差等固有问题,同时也鲜有研究者从实用角度基于商品性价比方面提高预测精确度.为此,本文综合考虑用户主观评分和商品客观评分,并在此基础上结合情境预过滤、社会网络理论以及专家意见提出了一种混合协同过滤推荐模型,在一定程度上缓解了上述缺点.并通过真实网上汽车销售数据实验,表明该模型相对传统协同过滤具有更高的预测精度,更适用于具有复杂属性的商品.     

基于标签的协同过滤推荐方法研究

传统基于物品的协同过滤算法由于物品相似度矩阵稀疏,推荐准确率不高.针对这一问题,提出一种基于标签和改进杰卡德系数的协同过滤算法,进行电视节目个性化推荐.首先,爬取相关信息对原始数据进行扩充,并利用统计学方法对时间特征进行归一化处理,计算用户偏好系数;然后,统计出现次数较高的类别作为推荐类别标签,并利用改进的杰卡德系数构造标签相似度矩阵;最后,根据推荐类别标签的用户偏好系数计算节目的推荐系数.实验结果表明,基于标签的协同过滤算法可以降低稀疏矩阵对推荐准确率的影响,相比基于物品的协同过滤算法,准确率提高了5％,召回率提高了3.1％.另外,使用改进的杰卡德系数计算相似度,减少了热门标签对推荐系统的影响,进一步将准确率提高了5％,召回率提高了2.3％.     

基于改进协同过滤算法的个性化新闻推荐技术

针对传统的基于内容协同过滤算法只是依据用户历史访问矩阵向用户做出推荐,存在数据稀疏以及不能及时反映用户兴趣变化等问题,个性化新闻推荐技术在传统的协同过滤算法基础上提出了新闻文本内容相似度的计算方式和时间窗的概念,新闻内容相似度计算中还考虑了特征词的词性和在新闻中的位置的影响,时间窗用来建立适应用户兴趣随时间变化的模型;实验结果表明,改进后的算法有效地改善了新闻用户历史访问数据的稀疏问题,及时捕获用户兴趣,F-measure值相比传统的算法最大提高了11.5%,平均绝对误差值最高下降了8%,显著提高了推荐质量.     

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。     

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.     

个性化推荐系统中协同过滤算法研究

个性化推荐系统是解决互联网信息超栽的主要途径之一,协同过滤推荐是目前应用最广泛和最成功的个性化推荐系统。本文介绍了协同过滤推荐算法的基本思想、技术分类和最新研究进展,分析目前出现的代表性算法,总结协同过滤推荐算法中的关键问题和相关解决方案,最后总结了推荐系统的性能评测方法和未来的研究热点。     

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.     

基于路径搜索的相似度计算的协同过滤推荐方法

协同过滤被广泛的应用在推荐系统中,传统计算相似度使用皮尔森相关系数,余弦相似度、Jaccard相似度等方法,但在处理稀疏数据时,其准确度不理想。针对这一问题,提出一种基于路径搜索的相似度计算方法,能够反映用户或项目之间间接关系。实验结果表明,相比传统的相似度计算方法,该方法在准确度上有较好的提升。     

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。     

协同过滤算法的优化研究

对协同过滤算法中用户相似性计算方面进行优化,在计算用户相似性的公式中添加用户兴趣偏差度作为权重,以提高相似性计算的准确性.通过实验对改进的算法进行了验证,结果表明改进的算法提高了推荐系统的准确度.     

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.     

一种自适应局部和全局融合的协同过滤算法

相似度计算模型是协同过滤技术的核心,相似度模型的好坏直接关系到近邻用户推荐的准确性。通过用户项目评分数据集局部相似性与全局相关性分析,提出相似性度量改进模型,而改进后模型用MovieLens100K数据集实验验证,通过均方根误差、平均绝对误差和召回率三个实验结果分析。该算法可有效地提高推荐预测评分和推荐项目的准确率。     

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。     

A collaborative filtering recommendation algorithm based on item and cloud model

Recommender system is an important content in the research of E-commerce technology. Collaborative filtering recom-mendation algorithm has already been used successfully at recom-mender system. However,with the development of E-commerce,the difficulties of the extreme sparsity of user rating data have become more and more severe. Based on the traditional similarity measuring methods,we introduce the cloud model and combine it with the item-based collaborative filtering recommendation algorithms. The new collaborative filtering recommendation algorithm based on item and cloud model (IC-Based CF) computes the similarity de-gree between items by comparing the statistical characteristic of items. The experimental results show that this method can improve the performance of the present item-based collaborative filtering algorithm with extreme sparsity of data.     

基于项目与客户聚类的协同过滤推荐方法

文章给出了一种基于项目与客户聚类的协同过滤推荐方法,将聚类分析与协同过滤方法紧密结合;通过降低项目空间维数,减少了用户在寻找最近邻邻居的搜索强度,增强了推荐算法的实时性,提高了推荐服务的质量。     

基于个性化情境和项目的协同推荐研究

为提高基于项目的协同过滤推荐SlopeOne算法的预测结果,在算法的项目相异性计算和评分预测过程中引入个性化情境因素.首先对基于项目的协同推荐方法进行综述,然后针对不同情境下的评分记录进行项目间相异性计算,根据此结果计算检验集中的项目在不同情境下的预测评分,并以预测结果为依据为每个用户得到个性化情境,进而为用户对新的资源项目进行评分预测.最后在标准的Movielens数据集上进行实验,其中,U2的训练集和测试集用来训练个性化情境,其他数据集用来检验算法的预测结果.通过对改进的推荐算法与经典的基于项目的协同过滤算法SlopeOne进行比较,实验数据表明改进后算法的推荐结果有较大提高.     

基于用户协同过滤的图书推荐系统的设计与实现

协同过滤挖掘是利用具有相似喜好的读者或相似的物品来实现相关推荐的信息挖掘。通过深入挖掘图书馆书籍借阅中记录的信息,提出了一个基于用户协同过滤技术的图书推荐系统的设计与实现方案。实验结果表明该系统具有较为准确的预测功能,对图书推荐工作具有较好的参考价值。     

一种改进的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是目前个性化推荐系统中应用比较广泛的一种算法,但也同样面临着数据稀疏性、冷启动、可扩展性等问题.本文主要针对数据稀疏性问题和冷启动问题导致的推荐效果不精确,提出了一种改进的数据填充方式和相似度计算方法.首先根据用户评分习惯对用户进行层次聚类,其次利用用户基本信息如年龄初步计算用户之间的相似度,并将共同评分项所占比值作为权重得到用户相似度,最后利用Slope-one算法计算前K个相似用户的填充值,加入相似度的权重以获得最终填充值.计算相似度寻找近邻集时,将用户基本属性作为相似度权重,并且引入Sigmoid函数来添加时间戳对相似度的影响,并得到最终的相似度计算方法. 实验结果表明,推荐精度得到了显著提高,数据稀疏性问题和冷启动问题得到了改善.