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).     

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.     

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.     

社会化标签语义相似度的协同过滤算法

为解决传统的协同过滤算法不能准确理解用户的喜好,影响推荐准确率和推荐效果,提出基于社会化标签语义相似度的协同过滤算法.算法以标签语义相似度为基础,将项目资源和相关标签的语义信息纳入,显著提高了推荐系统的预测性能.研究结果表明:与以具体评分数据为基础的算法相比,该算法较好地解决了词相似度和句子相似度计算问题,推荐准确度和性能较以往的协同过滤算法有明显提高,改善了推荐效果.     

基于综合相似度迁移的协同过滤算法

数据稀疏性问题是传统协同过滤算法的主要瓶颈之一.迁移学习通常是利用目标领域与辅助领域的潜在关系,对辅助领域进行知识迁移,以此来提高目标领域的推荐质量.现有的基于相似度迁移模型,普遍只利用了用户评分信息,并且在评分相似度计算上忽略了用户评分标准个性差异.针对这些问题,提出了一种综合相似度迁移模型,在相似度计算上,即利用了用户评分信息同时也利用了用户属性信息,并且考虑了用户间对满意度的打分标准的差异性,采用了用户评分分布一致性来衡量用户评分相似度的方法,提高了相似度计算的准确性,从而提高了数据迁移的质量.实验结果表明,该模型较其他算法能比较有效地缓解数据稀疏性问题.     

一种基于评分信息熵的融合协同过滤算法

相似度计算是协同过滤推荐算法的基础,但由于用户之间共同评价项目数量稀少,导致传统的协同过滤算法无法准确计算用户之间的相似度,从而造成推荐质量不佳.通过在Pearson相似度计算公式中加入用户之间联系的惩罚因子,并在此基础上与评分信息熵进行融合,提出一种新的用户之间相似度计算方法.实验结果表明,该算法能够更准确地计算用户...     

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。     

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.     

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.     

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%。     

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。     

一种综合用户和项目因素的协同过滤推荐算法

针对用户评分数据极端稀疏情况下传统协同过滤推荐算法的不足,提出了一种综合用户和项目因素的最近邻协同过滤推荐(HCFR)算法.该算法首先以一种改进的相似性度量方法(ISIM)为基础,根据当前评分数据的稀疏情况,动态调节相似度的计算值,真实地反映彼此之间的相似性.然后,在产生推荐时综合考虑用户和项目的影响因素,分别计算目标用户和目标项目的最近邻集合.最后,根据评分数据的稀疏情况,自适应地调节目标用户和目标项目的最近邻对最终推荐结果的影响权重,并给出推荐结果.实验结果表明,与传统的只基于用户或基于项目的推荐算法相比,HCFR算法在用户评分数据极端稀疏情况下仍能显著地提高推荐系统的推荐质量.     

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.     

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.