改进的基于物品的协同过滤推荐算法

传统的基于物品的协同过滤推荐算法根据用户的历史行为,给用户推荐与用户之前行为相似的物品.这种传统的基于物品的协同过滤算法忽略了物品本身之间内在的联系,完全只是依赖于用户-物品矩阵,这无法避免由于用户主观上的偏见所导致推荐精度的偏差.针对上述的问题,本文重新定义了物品相似度的计算方法,该方法加入了对于物品内在之间联系的计算.实验结果证明:本文提出的改进的基于物品的协同过滤算法能在进一步提高了推荐的准确率.     

基于长尾理论的物品协同过滤Top-N推荐算法

传统的基于物品的协同过滤算法在计算物品相似度时,热门商品难以与冷门商品相似,从而冷门商品的推广就更为困难。针对上述问题,在传统的物品协同过滤算法基础上,提出一种改进的类TF-IDF物品相似度算法,同时考虑并排除刷分现象对物品推荐产生的负面影响,使冷门商品在基于长尾理论的推荐系统中有更高的覆盖率和准确率。以MovieLens上的数据集作为实验数据进行实验,实验结果表明,改进后的算法在保持甚至提高准确率的前提下,有效地提高在推荐冷门商品时系统的覆盖率。     

基于用户偏好度的双极协同过滤推荐算法

为了解决目前推荐方法中用户相似度计算不准确、推荐准确率较低的问题,建立一种基于用户偏好度的双极协同过滤推荐算法。计算用户间共同项目数量,当共同项目数量小于设定阈值时,选择用户、项目、项目属性特征构建用户对项目、属性的双极特征向量,表示用户的喜欢程度和讨厌程度。通过对双极特征向量进行加权计算,得到用户间相似度。在标准的MovieLens数据集上验证该算法。实验结果表明,该文算法的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)较其他算法降低了约9%,平均分值排名(R)降低了约10%。     

基于用户相似度的协同过滤算法改进

协同过滤技术作为目前最常见的个性化推荐技术之一,被广泛认可和应用.作为基于内容的算法执行方式,协同过滤在准确性上具有相当的优势.该算法的核心问题是相似度的计算.本论文介绍了传统协同过滤算法,并对原有的相似度公式进行了优化,使得相似度计算更具有准确性.实验表明,文中提出的优化方法在推荐精度上有显著提高,降低了平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE).     

基于Timed-HITS与协同过滤的混合推荐算法

用户间的信任关系、用户对商品的偏好兴趣及商品的时效性都会影响对商品的推荐效果.将这些因素引入到基本的HITS算法中,对HITS算法进行了改进.将用户对商品的偏好兴趣矩阵进行了改进,利用隐馈数据通过逻辑回归算法估计用户对商品的偏好兴趣,对评分为零的情况赋予了不同的偏好兴趣度,这样更符合实际.将改进的HITS算法和协同过滤算法相结合得到一个混合推荐算法,同时将用户分为活跃用户和非活跃用户分别进行推荐.将提出的算法在Movielens数据集上进行了试验,结果表明该算法在一定程度上缓解了数据稀疏和冷启动的问题,推荐效果优于基于用户的协同过滤算法.     

基于联合物品搭配度的推荐算法框架

针对现有推荐系统大多基于物品(用户)相似度进行计算,其推荐结果无法兼顾推荐对象的搭配性特征的问题,提出了一种基于联合搭配度的推荐算法框架.该算法框架中的联合搭配度模型,结合了用户交互反馈、物品的文本和结构化知识3方面的信息,分别计算目标物品与候选物品的搭配程度,然后利用逻辑回归算法进行搭配度融合,可以得到与目标物品最相搭配的物品推荐列表.通过在淘宝真实数据集上的实验,该推荐算法框架相比于传统基于相似性的推荐算法,显著提高了搭配推荐的性能,同时在用户交互记录较少的情况下也能有较好的精确度.     

融合儿童成长信息的协同过滤推荐算法

在互联网母婴领域中,由于育婴网络自身的特殊性,推荐算法不仅与用户以及项目的信息有关还与儿童的数据信息有关,而传统的用户相似度计算并未考虑儿童的数据信息.针对此问题,重新定义用户相似度计算方法,将儿童的数据信息通过加权融合的方法融入用户相似度计算中,并提出一种融合儿童成长信息的协同过滤算法,实验结果表明,该算法的准确率与召回率都优于传统算法,推荐系统的推荐质量也有所提高.     

基于权重调节和用户偏好的协同过滤算法

针对传统相似度计算方法只利用用户的评分信息这一显性反馈行为进行推荐, 导致推荐效果不理想的问题, 提出一种新的相似度计算方法, 通过引入权重调节机制及用户行为偏好等隐性反馈信息, 提升推荐的准确度. 首先, 根据负采样的反用户频率, 降低流行物品全局软件工程的影响程度, 并使用共同评分行为的最小权重, 调节因共同评分数过少而导致的推荐准确度偏差. 其次, 提出项目偏好词定义, 根据项目偏好词矩阵计算出在项目特征上具有共同偏好的用户. 最后, 在MovieLens数据集上进行实验对比分析, 实验结果表明, 改进后的相似度计算有较优的MAE值, 且有更高的推荐准确性.     

结合情景和协同过滤的移动推荐算法

针对移动个性化推荐问题,通过将用户的情景信息引入到协同过滤推荐过程,提出一种结合情景和协同过滤的移动推荐算法。该算法首先通过情景相似度的计算来获得用户当前情景的近似情景集;并对"用户-项目-情景"三维模型采用情景预过滤方法进行降维,得到传统协同过滤"用户-项目"二维模型,然后结合Slope one算法进行项目的偏好预测和推荐。实验表明,该算法与传统协同过滤、Slope one算法相比,具有更高的推荐精确度。     

基于用户偏好和麻雀搜索聚类的协同过滤算法

针对推荐算法数据稀疏及聚类中心点敏感问题,提出了一种基于用户偏好和麻雀搜索聚类的协同过滤推荐算法.首先使用评分偏好模型对原用户项目矩阵进行修正,得到新的用户偏好-项目矩阵.利用麻雀搜索对聚类中心点进行优化,从目标用户所在簇内得到最近邻,提高了算法迭代速度,改善了聚类中心点敏感的问题.使用相似度公式对目标用户未评分项目进...     

基于K-medoids项目聚类的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法通常针对整个评分矩阵进行计算,存在效率不高的问题,提出一种基于K-medoids项目聚类的协同过滤推荐算法.该算法根据项目的类别属性对项目进行聚类,构建用户的偏好领域,使用用户偏好领域内的评分矩阵进行用户间相似度的计算,得到目标用户的最近邻居集,并生成推荐结果.与常用的K-means聚类方法相比,采用K-medoids方法对项目类别属性进行聚类,不仅克服了评分聚类可靠性不高的问题,而且算法还具有更好的鲁棒性.实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量.     

结合项目类别信息的协同过滤推荐算法

针对个性化推荐系统中协同过滤算法面临的数据稀疏问题以及用户相似性度量的不准确,提出了一种结合类别信息的协同过滤推荐算法。该算法利用用户评分数据计算用户之间对类别关注的相似性,并将用户对类别关注的相似性和用户评分相似性进行组合,得到用户综合相似性,从而提高了最近邻居搜索的准确度,缓解了数据稀疏性问题。实验结果表明,该方法能够有效地避免传统相似性度量方法存在的问题,使得数据稀疏性对最终推荐结果的负面影响变小,在一定程度上提高系统的推荐精度。     

结合项目类别信息的协同过滤推荐算法

针对个性化推荐系统中协同过滤算法面临的数据稀疏问题以及用户相似性度量的不准确,提出了一种结合类别信息的协同过滤推荐算法。该算法利用用户评分数据计算用户之间对类别关注的相似性,并将用户对类别关注的相似性和用户评分相似性进行组合,得到用户综合相似性,从而提高了最近邻居搜索的准确度,缓解了数据稀疏性问题。实验结果表明,该方法能够有效地避免传统相似性度量方法存在的问题,使得数据稀疏性对最终推荐结果的负面影响变小,在一定程度上提高系统的推荐精度。     

基于项目属性和局部优化的协同过滤推荐算法

针对数据稀疏性问题对于传统协同过滤推荐带来的影响,提出基于项目属性和局部优化的协同过滤推荐算法(collaborative filtering recommendation algorithm based on item attribute and local optimization,简称CUCF).算法首先改进jaccard系数来优化评分的项目相似性;其次引入拉普拉斯平滑方法对基于项目属性的项目相似性进行优化;最后结合两方面的相似性结果,并且利用局部优化方法选择目标的近邻对象作为推荐群.实验结果表明,该算法减小了数据稀疏性对推荐结果的负面影响,有效地降低了预测结果的平均绝对误差MAE.实验进一步对比了其他4种不同推荐方法,预测精度提高7.1%~15.5%,从而证明了CUCF方法在预测准确率方面能够取得较好的效果.     

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.     

用于稀疏数据集的协作过滤算法

稀疏性问题是协作过滤算法应用中的一个突出问题,当系统中用户对资源的评分数据集很稀疏的条件下,算法的精度和覆盖率会显著降低。针对这一问题,该文通过分析影响基于资源的协作过滤算法中的相似性计算的因素,提出采用"资源关系密度"作为描述协作过滤评分矩阵的一个特征指标,分析并总结了"资源关系密度"对典型的基于资源的协作过滤算法的影响,进而提出一种虚拟用户填充算法。实验结果表明,虚拟用户填充法能够有效改善典型的基于资源的协作过滤算法在稀疏数据集上的精度和覆盖率。     

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.     

融合相似用户和信任关系的动态反馈协同过滤推荐算法

为了克服推荐算法的静态性缺点,提出融合相似用户和信任关系的动态反馈协同过滤推荐算法.该算法用动态因子融合相似用户和信任关系,动态因子初始取随机数,根据用户反馈和系统预测的误差建立正负反馈机制.按照反馈类型,选择增值或衰减函数适当调整动态因子,以便系统更好预测用户评分.在真实数据集Epinions上的实验表明,采用正负反馈的动态融合算法,不仅克服了静态性缺点,而且较基于相似用户或者信任关系的推荐进一步提高了推荐准确率.     

基于不同数据集的协作过滤算法评测

针对协作过滤算法评测中普遍采用单一数据集,该文将传统的User-based(近邻数为20)、Item-based、Itemaverage、Item user average和Slope One 5种算法应用于MovieLens和Book-Crossing两种数据分布特征不同的数据集。结果显示,在Movielens这种评分值相对比较稠密的数据集上,Slope One算法的预测精度最好;而在评分值相对比较稀疏的Book-Crossing数据集上,Item-based算法的预测精度最好,Slope One的预测精度最差。选择算法应根据用户和资源分布具体情况确定。     

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。