融合项目聚类和时间权重的动态协同过滤算法

传统基于项目的协同过滤算法离线计算项目间的相似度,提高了向用户推荐的速度,但极大的数据稀疏度影响了推荐质量,且该算法也忽略了用户兴趣随时间变化这一现象. 针对上述问题,提出了一种融合项目聚类和时间权重的动态协同过滤算法,根据用户偏好对项目进行聚类,找出类别偏好相似的候选邻居,再在候选邻居中搜寻最近邻,排除与目标项目共同评分较少的项目干扰,提高了搜寻相似项目的准确性. 同时,引入时间权重来反映用户兴趣随时间的变化,从整体上提高推荐质量. 在MovieLens数据集上进行实验,实验结果表明,本文所提出算法的推荐质量较传统的协同过滤算法有显著提高.     

基于双重阈值近邻查找的协同过滤算法

为了提高协同过滤算法的推荐精度,从协同过滤算法中近邻用户／项目组的选择人手,提出基于双重阈值近邻查找的协同过滤算法。该算法能充分利用现有的稀疏用户项目评分矩阵,找出与目标用户相关性较强,且能参与到评分预测过程中的候选用户。实验结果表明,该算法相比传统的协同过滤算法及部分改进算法,其推荐精度有一定提高,对实际应用具有一定的参考价值。     

基于标签和协同过滤的改进推荐算法研究

针对基于标签和协同过滤的个性化推荐(TCF)没有考虑评分数据的作用和用户兴趣标签稀疏的问题,提出了一种加入评分数据并扩展用户兴趣标签的基于标签和协同过滤的改进推荐算法(ITCF).首先,以项目- 标签相关度构造项目特征向量,并结合评分构造用户特征向量和用户-标签关联度; 其次,对用户的历史偏好标签集进行基于标签相似性和基于近邻用户偏好的扩展; 最后,以MovieLens数据集为例对ITCF算法的有效性进行实验验证.实验结果表明,在稠密的数据集中,ITCF算法的平均准确率和平均召回率比文献[2]和[3]算法的平均准确率和平均召回率分别提升约2.0%和1.7%; 在稀疏的数据集中,当推荐项目数不超过20时,ITCF算法的平均准确率和平均召回率约比文献[2]和文献[3]算法的平均准确率和平均召回率分别提升约0.2%和0.8%.因此,本文提出的ITCF算法具有较好的应用前景.     

基于Transformer和知识图谱的新闻推荐新方法

为了增加新闻推荐的辅助信息并提高预测精度,提出基于Transformer和知识图谱的新闻推荐方法.为了结合新闻语义信息和实体信息,利用自注意力机制获取新闻单词之间和新闻实体之间的联系,采用加法注意力机制捕捉单词和实体对新闻表示的影响.考虑到用户对新闻的偏好具有时序性特点,引入Transformer以捕捉用户点击新闻间的关联信息及用户兴趣随时间的变化情况.利用知识图谱中的高阶结构信息,融合候选新闻邻接实体,提升候选新闻嵌入向量所含信息的完整性.在2个版本的MIND新闻数据集上与5个典型推荐方法的对比实验表明,注意力机制、Transformer和知识图谱的引入提高了算法在新闻推荐方面的表现.     

数字图书馆中兴趣度推荐算法

个性化推荐技术能够帮助用户更方便地从大量的文本数据中得到感兴趣的文本.数字图书馆中现有的个性化推荐技术都是根据文本相似性为用户推荐感兴趣的文本.该文提出用户对文本的兴趣度的概念,综合考虑了文本之间的相似性、文本的信息量和新颖性3个因素,比相似性能更好地反映用户的兴趣.同时提出基于兴趣度的个性化推荐算法.理论分析和实验结果均表明,基于兴趣度的推荐算法的推荐完全性和准确性比相似性推荐算法和基于图的混合推荐算法均有显著提高.     

一种具有迁移学习的MF和DNN的组合推荐算法

为解决单一推荐算法应用具有局限性和用户行为数据具有稀疏性的问题,将迁移学习方法应用到组合推荐算法.该算法首先分别利用矩阵分解(MF)推荐算法和深度神经网络(DNN)推荐算法对用户行为数据进行预测,然后利用迁移学习方法将训练出来的特征数据作为组合推荐算法的输入,并进行再次训练,获得预测评分,实现对目标用户的推荐.实验结果表明,具有迁移学习的基于矩阵分解和深度神经网络的组合推荐算法能够有效地提升推荐质量.     

基于竞争凝聚的个性化网页推荐

为了提高网站访问效率并得到有价值的个性化网页推荐,针对Web日志的新特性,提出了一种新的基于竞争凝聚的聚类算法.新算法对K-paths聚类算法进行了扩展和改进,按照路径的相似性进行聚类,采用竞争凝聚的思想,自动确定最佳的聚类数目.由于算法考虑了用户的访问兴趣,个性化网页推荐不打扰用户且不需要用户注册信息.利用关联规则得到个性化网页推荐集.用户推荐集和页面推荐集的结合大大提高了推荐效果,具有较好的扩展性.实验结果表明,与其他聚类方法相比该算法具有更高的推荐精度.     

一种基于三部图网络的协同过滤算法

推荐系统是电子商务领域最重要的技术之一,而协同过滤算法又是推荐系统用得最广泛的.提出了一种基于加权三部图网络的协同过滤算法,用户、产品及标签都被考虑到算法中,并且研究了标签结点的度对用户相似性计算的影响.实验结果表明,此算法在解决用户冷启动问题的同时,还具有较高的推荐准确性.     

基于点击图特征的稀疏广告点击率预测方法

为更全面地反映用户个人偏好,提高推荐的准确度,提出了一种融合多源异构数据的混合推荐模型.综合考虑了用户社交关系和用户评论对用户评分的影响,从评论中提取主题信息作为用户和商家的特征,采用社区发现算法为用户划分社区,利用机器学习方法为社区建立模型,预测用户对商家的评分,再根据评分对商家进行排序,取前N个商家推荐给用户.实验结果表明,提出的混合推荐模型与经典推荐算法相比,可提高评分预测的准确度,从而提高推荐的准确度.     

基于用户打分和评论的推荐算法研究

提出了一种加权的基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)的协同过滤算法,通过对传统协同过滤算法优缺点的分析,联合打分数据和评论数据的特征进行推荐。该算法主要研究用户评论文本的特点,通过LDA主题模型对评论文本集合进行主题提取,使用相对熵的方法计算相似度,在此基础上,研究用户评分对于每条评论文本的影响,联合LDA进行评分预测及推荐。实验结果表明,该算法能够显著提高推荐准确度。     

基于用户关系挖掘的多策略推荐算法

个性化推荐服务为解决网络信息过载问题提供了有效手段。传统的推荐方法大多只关注于如何提高推荐的准确性,而忽略了推荐多样性对用户体验的影响。文章将社会网络用户关系挖掘应用于用户偏好预测及推荐中,提出了一种基于用户关系挖掘的多策略推荐算法。采用信任传播模型挖掘用户间的信任度,计算用户偏好配置文件的余弦相似性获得用户间的相似度,并给出4种将用户信任度、相似度结合的策略,在定义用户偏好预测函数的基础上采用Topn原则为用户给出推荐结果。实验结果表明,文章方法不仅减少了数据稀疏性的影响,而且兼顾了推荐准确性与多样性指标,提高了推荐系统的整体性能。     

基于社会信任正则化的排名推荐算法

随着在线商品交易额逐年增大和社交网络不断深入发展,推荐系统已成为解决信息过载的重要工具之一。当评分矩阵数据稀疏性较大时推荐精度就会显著下降,特别是用户冷启动的时候这个问题更加明显。因此,本文提出一种新的基于隐式反馈信息的社会化排序推荐算法。该算法首先利用矩阵分解方法计算不同项目间的用户偏好。其次将用户偏好信息融入Bayesian Personalized Ranking (BPR)算法中。然后挖掘用户之间相似关系以及信任用户直接和间接关系,并量化它们之间的信任关系,从而研究不同项目之间用户偏好差异。最后将以上这些信任关系和BPR算法进行融合,进而构建出社会化排序推荐模型。为了验证所提出的社会化排序推荐算法,在DouBan数据集和FilmTrust数据集上,进行该算法的有效性验证。主要通过Precision、MAP和NGCD这三种排序评估指标分别在全数据集和用户冷启动中验证本文所提算法与SBPR、TBPR、BPRMF和MostPopular等算法之间排序推荐的优劣性。实验结果证明本文所提算法明显优于其他排序推荐算法,并可以获得更好的推荐准确率。可见该算法可以有效改善由于数据稀疏性和用户冷启动所带来推荐效果差的问题。     

微博用户推荐模型的研究

微博用户推荐对改善用户体验、促进社交网络长远发展具有重要意义。该文提取了能够充分反映微博用户之间相关性的多个特征,并通过逻辑回归模型对潜在的用户进行评分排序,为目标用户推荐前N个潜在用户。基于新浪微博数据集的实验结果表明,基于逻辑回归方法的用户推荐模型是切实有效的,可以为微博用户提供高性能的个性化用户推荐。     

基于用户分层的多目标推荐算法

经典的推荐系统着重于推荐的准确性,随着用户多样化需求的增加,推荐结果的多样性受到越来越多的关注。推荐的精度与多样性存在冲突,传统的推荐算法往往忽略系统中的用户活跃度差异。本文提出一种基于物品评价次数的用户分层多目标推荐算法,将用户分为评价次数高、中、低三种层次,对应三种不同的算法初始化方式,为不同用户提供更合适的推荐结果。对已有基于概率的多目标进化算法的初始化方式和参数进行对比分析,获得更优的算法交叉和变异方式。实验结果验证了改进后的多目标进化算法在推荐精度和多样性方面都有更优的结果。总结出的基于用户分层的推荐方案有助于提高对不同用户的推荐效果。     

一种改进的新浪微博好友推荐算法

目前新浪微博的好友推荐机制存在一些缺点,通过研究微博社区结构和权威用户对好友推荐的影响,提出了一种改进的基于新浪微博的好友推荐算法。在同一微博社区中,通过查找权威用户,并结合用户之间的兴趣相似度和信任度进行好友推荐,推荐过程中两次计算了用户的兴趣相似度并引入用户间信任度传播模型。选取微博社区中目标用户进行实验的结果表明,权威用户在好友推荐中起了重要作用,提高了好友推荐的效果。同时通过将该算法推荐的好友列表和原新浪微博推荐的好友列表作对比,实验表明该算法具有较好的推荐效果。     

基于用户评论挖掘的产品推荐算法

针对电子商务推荐系统中,互联网“信息过载”所造成的难以精确定位用户兴趣并提供准确产品推荐的问题,通过深入挖掘电子商务社区中丰富的用户评论信息,开发产品特征提取算法,建立用户兴趣偏好模型,结合用户历史评分数据来改善传统协同过滤推荐算法的推荐准确性;利用相似度传递技术在一定程度上缓解推荐系统中数据稀疏性带来的问题.实验结果表明,在数据稀疏的情况下,该算法仍可较好地拟合用户对产品的兴趣偏好,并在推荐准确性方面较传统的协同过滤算法有明显的提高.     

A Duplex Feedback Based Web Service Recommendation Method

In the most current Web Services recommendation methods,rating data from service users is rare and the accuracy of the recommendation results cannot be effectively guaranteed.To address this problem,this paper firstly presents a new web service recommendation framework.Based on the proposed framework,a duplex feedback based web service recommendation method（ DFBWSRM） is then elaborated,which includes both implicit and explicit feedback data for the calculation of similarities of user preferences during the finding,binding and rating of services.A coordinated recommendation algorithm is also listed in detail.The simulation results demonstrate that the proposed method can satisfyingly increase the accuracy of recommendation results and better meet the requirements of service users.     

耦合社会信任信息的矩阵分解协同过滤模型

在过去的十年中,协同过滤（CF）推荐系统已经取得了巨大的成功。然而,用户-物品矩阵的稀疏性和冷启动问题仍然是一个挑战。在线社交网络的出现,为推荐系统提供了大量社交网络信任信息,从而为解决这一问题提供了契机。该文基于矩阵分解协同过滤方法,提出了一种集成用户信任信息的模型。该方法利用用户信任信息对用户隐因子进行修正,采用自编码器来提取用户和物品隐特征向量的初始化特征,并针对社交网络中的信任关系提出了信任群组的检测算法。大规模的真实数据集上进行的广泛的实验表明,该模型与相关算法对比,不但能有效缓解冷启动,而且取得了更好的推荐性能。