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...     

融合用户标签相似度的矩阵分解算法

随着互联网时代的到来,推荐系统已经成为人们在网络上筛选资源的得力助手,传统推荐系统通过用户的评分信息来计算用户相似度并为用户进行资源的推荐,但仍存在冷启动、数据稀疏性等各种问题,极大地影响推荐质量.近年来,标签的出现带给推荐系统新的机遇,它能够具体准确地描述用户的兴趣偏好,使推荐系统可以通过标签属性来更准确地了解用户喜...     

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.     

学习一致相似度矩阵的图非负矩阵分解

非负矩阵分解(NMF)是一种有效的数据降维方法,广泛应用于图像聚类等领域.然而,NMF不能捕获数据固有的几何结构,所以基于图的非负矩阵分解被提出.基于图的算法大多使用K-近邻来构造相似度图.由于数据中的异常值和错误特征,直接构造图是不准确的.针对上述问题,提出了基于学习一致性相似度矩阵的图非负矩阵分解方法.该方法首先通...     

基于流行度制衡的微博用户相似度计算方法

以微博用户推荐算法中相似度计算为研究对象,根据微博用户关注信息的特点,分析了关注用户的流行度的不同程度,以及这种程度差异对相似度计算产生的影响,在此基础之上提出了一种加入流行度制衡因子的相似度计算方法.可通过流行度制衡因子,在计算用户相似度时,适度减少(增加)流行度偏高(偏低)的用户对计算结果的影响.实验结果表明:加入流行度制衡因子的用户相似度计算具有更好的推荐效果.     

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.     

一种基于混合相似度的用户多兴趣推荐算法

针对传统协同过滤推荐数据稀疏会影响推荐质量,以及项目最近邻居集的计算忽略用户多兴趣及提高推荐的准确度问题,该文采用混合模型改进了相似性度量计算,综合Pearson相关系数与修正余弦相似性,提出了一种基于混合相似度的用户多兴趣推荐算法.实验表明:该推荐方法的相似度计算更高效,不仅提高推荐准确率,而且使用户有更好的推荐体验.     

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。     

不完备信息系统中一种基于概率相似度的粗糙拓展模型

以不完备信息系统为研究对象,在容差关系的基础上提出了一种带有阈值的基于概率相似度的概率容差关系.新模型考虑了属性取值的概率,通过阈值的设置可以控制分类精度,优化分类决策.实例分析验证了新模型的可行性和优越性.     

融合矩阵分解和XGBoost的个性化推荐算法

针对传统的协同过滤推荐算法中评分矩阵过于稀疏和算法准确度不高的问题,提出一种融合矩阵分解和XGBoost算法的推荐算法(MFXGB,Matrix Factorization XGBoost),其特点是利用SVD++算法(SVD,Singular Value Decomposition)对用户项目评分矩阵进行填充,避免过多的缺失值对算法精确度的影响,再利用XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)算法训练有监督的模型用于预测用户评分.为了克服计算成本过高的困难,提出利用K-均值聚类方法进行特征提取用于训练XGBoost模型.将MFXGB算法应用于MovieLens数据集进行实验分析,结果显示,MFXGB算法的推荐精确度比传统的3种方法分别提高了8.91％、10.18％和11.79％,效果明显优于传统的推荐算法.     

基于图的Laplace矩阵和非负矩阵的图像分类

文章将图的Laplace矩阵和非负矩阵分解方法结合起来,应用于图像分类.对不同的图像先提取其特征点,再对提取得到的特征点构造图的Laplace矩阵,将构造的矩阵进行非负矩阵分解后得到图像的特征向量,最后将特征向量输入到PNN分类器中,对图像进行分类.对模拟图像和真实图像进行了多组实验,结果证明了该算法应用于图像分类的准...     

LoG矩阵分解的肿瘤基因特征提取方法

伴随着基因芯片的发展,通过研究海量的基因表达谱数据来识别肿瘤已成为生物信息学研究的热点.提出一种基于LoG(Laplace of Gaussian)矩阵分解的肿瘤基因特征提取方法,该方法首先将样本数据映射为高维空间中的点,然后构建点与点之间的LoG矩阵,在保留样本分类信息的情况下,使得无结构信息的基因表达谱数据变成具有结构信息的图,再对LoG权值矩阵进行非负矩阵分解得到能够表征样本特征的特征分量,最后用KNN对样本进行分类.通过对白血病和结肠癌基因表达谱数据的特征提取,验证该文方法的可行性和有效性.     

基于多视角对称非负矩阵分解的跨模态信息检索方法

针对跨模态信息检索的策略和核心问题,从提升检索性能的角度,分析了多视角对称非负矩阵分解方法用于跨模态检索的优势,提出了一种新的基于对称非负矩阵分解的跨模态检索框架。首先在Wikipedia、Pascal公开数据集上习得一致的子空间表示;然后基于该子空间,设计了一种实时样本在子空间中的投影方法。与典型相关分析、语义匹配和偏最小二乘回归相比,在MAP和PR曲线这2个指标上,本文所提出的方法具有最优的性能表现,表明了该方法应用于跨模态信息检索任务中的潜力。     

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.     

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.     

基于张量分解的用户影响力度量研究

提出一种基于张量分解的有影响力用户识别算法。该算法首先构建基于查询主题的用户交互关系张量,接着利用张量分解算法对用户行为进行预测,最后融合各种交互关系和用户的主题信息给出用户影响力的综合评判。实验结果表明,与非负矩阵分解相比,张量分解的挖掘精度提升了10%左右,而与Pagerank相比,张量分解的挖掘精度提升了20%左右。     

融合时间和类型特征加权的矩阵分解推荐算法

针对推荐算法的信息过期问题,结合遗忘函数和信息保持期的改进时间权重引入矩阵分解模型,提出一种基于改进时间权重的矩阵分解协同过滤算法(MFTWCF,MF-based and improved time weighted collabora tive filtering),相比前人提出的基于改进时间权重的邻域协同过滤算法(NTWCF,neighborhood-based and improved time weighted collaboratire filering algorithm),准确性显著提升了26.58%。由于过去的信息所包含的特征在随后的时间里可能被用户持续关注,从而增强过期信息对推荐的影响力,所以提出了融合时间权重和类型影响力加强权重的改进算法(MFTTWCF,MF-bosed and imporved time and type weighteel collaborative filtering)修正上述时间权重。电影数据集的实验证明,MFTTWCF算法预测的准确性比MFTWCF算法提高了3.58%,能够取得更好的推荐效果,适用于通过预测评分进行推荐的系统。