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。     

基于信任社区的个性化推荐策略研究

针对传统的协同过滤算法推荐准确率较低的问题,提出一种基于信任社区的个性化推荐策略.首先利用社区发现算法,从用户网络中挖掘出具备类似兴趣喜好的信任社区,然后实施基于社区的个性化推荐.为及时发现用户的兴趣迁移及恶意攻击节点,引入一种信任度的反馈评价机制,将交易后的评价数据与预期值进行比较,以实现信任度的自适应更新.实验数据显示,该算法使得系统推荐准确率得到有效提高,从而提高了用户对系统的信任度.     

TLRank:一种新的社会化协同排序推荐算法

已有的社会化协同排序推荐算法的研究只是简单地融入用户的社交网络信息,没有考虑用户之间社会化信任网络的传递性;同时,该推荐算法的性能面临数据高度稀疏性问题的挑战.为了进一步解决这些问题,在传统的协同排序推荐算法(ListRank, List-wise Learning to Rank)和最新的社会化协同过滤算法(TrustMF, Social Collaborative Filtering by Trust)的基础上,提出了一种新的社会化协同排序推荐算法(TLRank),融合均高度稀疏的用户的显式评分数据和社会化信任网络数据,以进一步增强协同排序推荐算法的性能.实验结果表明:在各个评价指标下,TLRank算法的性能均优于几个经典的协同排序推荐算法,且复杂度低、运算时间与评分点个数线性相关;TLRank算法的推荐精度高、可扩展性好,适合处理大数据,可广泛运用于互联网信息推荐领域.     

基于用户等级的协同过滤推荐算法

提出一种基于用户等级的协同过滤推荐算法, 解决了传统协同过滤推荐算法的扩展性问题. 该算法首先定义用户等级函数, 依据用户所评价的项目数确定用户等级; 并通过仅在用户等级的邻域内查找近邻的方法, 提高协同过滤推荐的效率. 实验结果表明, 该算法与传统协同过滤推荐算法相比, 在不影响推荐质量的前提下, 极大地提高了推荐效率.     

融合多视角信任的个性化推荐算法

为了提高传统协同过滤推荐算法推荐的准确度,对评分信任和社交信任赋予自适应的权重,结合概率矩阵分解算法,提出一种综合的个性化推荐算法.该算法在Filmtrust数据集上进行验证,并与相关算法进行对比,结果表明所提算法在MAE(mean absolute error)和RMSE(root mean squared error)指标上均得到有效的改进.     

基于混合机器学习优化的协同过滤算法

协同过滤算法是一个在各领域广泛使用的启发式推荐算法,但传统协同过滤算法存在冷启动、数据稀疏性、用户分类精度低等问题.以协同过滤算法中重要的分类模型为切入点,对协同过滤算法进行改进.在选取分类算法方面,使用支持向量机算法与K最近邻算法进行模型融合,得到一个适用于协同过滤模型的分类算法,用其代替传统协同过滤算法中的分类算法.实验结果表明,改进的个性化推荐算法模型能较好解决传统协同过滤算法存在的问题,在对用户喜好的推荐精度上有明显优化作用.     

基于受限随机游走的时间敏感协同过滤算法

【目的】为了解决传统的协同过滤算法在对用户兴趣建模时出现的推荐准确度下降问题,提出改进算法。【方法】在已有算法的基础上提出一种基于受限随机游走的协同过滤算法,分别构建了基于用户和基于项目的信任网络,通过受限随机游走捕捉并反映用户的兴趣变化及项目流行趋势。【结果】与主流的推荐算法相比,本算法能更有效地捕捉项目流行度和用户兴趣的变化趋势。【结论】本算法避免了盲目游走,降低了推荐误差,提高了推荐准确度。
     

基于遗传优化的云计算协同过滤算法

传统协同过滤算法中的topN推荐公式预测的用户评分误差较大,削弱了项目推荐的有效性.为此,基于改进的遗传算法对协同过滤算法进行优化.基于皮尔逊相关系数计算用户相似度,构建最近邻居集合;构建卷积神经网络预测近邻集中没有评分的项目,填充无评分项目的空白;利用改进自适应交叉算子与变异算子的遗传算法确定卷积神经网络的初始权值,降低网络预测的随机性.在Hadoop集群环境上展开云计算协同过滤测试,随着邻居用户数量的增加该算法推荐过程中平均绝对误差最低,在云计算环境下的运行时间开销最少,取得了良好的协同过滤推荐效果.     

基于语义相似性的资源协同过滤技术研究

为解决协同过滤推荐系统中所存在的可扩展性、稀疏性等问题带来的推荐性能下降,提出新的基于资源语义知识协同过滤算法,算法综合考虑了资源语义和用户评价的影响,改善基于资源协同过滤算法性能.实验表明,基于资源语义的协同过滤算法相对于传统协同过滤算法可提高推荐性能.     

浅析虚拟社区知识共享中存在的问题及对策

分析了虚拟社区知识共享中存在的信息过剩和信任缺失问题,从制度和技术两方面探讨了解决问题的策略,阐述了在移动环境中运用协同过滤进行个性推荐的发展现状与改进方式。