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自推荐系统被提出以来,各类算法层出不穷,各有利弊.数据稀疏性和冷启动问题是大部分推荐算法存在的缺点,将各类推荐算法混合,扬长避短,能很好的解决这些问题,传统的混合算法是将几种方法进行简单的线性组合.本文将物品属性权重引入相似性计算,再将改进的余弦相似性与之结合,生成一种动态的计算物品相似度的算法,将基于物品的协同过滤和基于内容的推荐的算法进行结合.实验数据表明该算法提高了推荐准确性的同时,还有效缓解了数据稀疏性和冷启动问题. 相似文献
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为了克服协同推荐系统中的用户评分数据稀疏性和推荐实时性差的问题,提出了一种高效的基于粗集的个性化推荐算法.该算法首先利用维数简化技术对评分矩阵进行优化,然后采用分类近似质量计算用户间的相似性形成最近邻居,从而降低数据稀疏性和提高最近邻寻找准确性.实验结果表明,该算法有效地解决用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法存在的问题,显著地提高推荐系统的推荐质量. 相似文献
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协同过滤是个性化推荐系统中的常用技术,数据稀疏性是影响协同过滤算法预测准确度的主要因素。提出了改进的Slope One算法,在该算法中,首先根据用户历史评分计算项目间相似性,然后依据项目相似性选取当前活跃用户评价过的k个相似项目记为邻近项目集合,并计算目标项目与其邻近项目的评分偏差,最后以项目间相似性为权重,计算当前活跃用户对目标项目的评分预测值。该算法使用邻近项目进行计算,降低数据的稀疏性,同时减少了计算量。使用标准MovieLens数据集对该算法的预测结果进行验证,结果表明:相对于原算法,该算法提高了预测的准确性,与其他协同过滤算法相比,推荐准确度也有明显的提高。 相似文献
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基于协同过滤模型一直被数据的稀疏性问题限制了推荐效果,诸多研究利用深度模型去挖掘评论文本中的抽象特征,但却忽略协同过滤中矩阵分解的隐向量特征。为解决上述问题,文中提出一种融合文本与评分的多头注意力推荐算法模型MTS,将矩阵分解的隐向量特征作为多头注意力的key与CNN抽取的评论特征相结合,并计算用户与物品的相似矩阵,提取用户物品间的相互关联,最终输入FM实现特征融合并预测评分。实验表明,该模型与多个代表模型相比MAE都有较大提升,MAE的误差最大降低了22.17%。 相似文献
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针对传统推荐算法中存在数据稀疏和精确度不高的问题,提出一种融合时间因素的隐语义模型推荐算法,在隐语义模型中引入时间偏置项体现时间推移对用户兴趣偏好的影响,解决数据稀疏问题的同时降低时间推移造成的误差,结合基于邻域的协同过滤模型求出目标用户推荐列表。采用Movielens1M数据集验证算法的有效性,实验证明该算法与基于用户的协同过滤算法以及基于隐语义模型的推荐算法,能有效解决数据稀疏问题,在准确率、召回率和综合F值上分别比基于用户的协同过滤算法提高1.66%、2.12%、2.04%,比基于隐语义模型的推荐算法分别提高1.38%、1.48%、1.49%,能够进一步提高推荐系统的准确性及推荐质量。 相似文献
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基于评分区间相似性的协同过滤推荐算法 总被引:1,自引:1,他引:0
项武 《微电子学与计算机》2010,27(7)
研究协同过滤推荐系统处理大规模稀疏评价数据的精度问题,针对目前余弦相似性处理极稀疏的用户评价矩阵不能获取满意推荐质量,且处理大规模推荐数据时存在性能缺陷的情况,提出基于评分区间相似性的协同过滤推荐算法.将用户评价的数值范围进行定性划分,以项目在各评价区间上的得分建模项目质量,以用户在各评价区间内的评分建模用户评分取向.使用余弦相似性度量方法衡量用户和项目间的相似程度,进而确定最近邻居.此方法的实现过程降低了稀疏性对最近邻发现的影响,且算法具有快速处理大规模评价数据的能力.使用标准的MovieLens数据集,测试提出的推荐算法,实验结果表明,本算法相比传统的最近邻推荐算法具有更好的推荐精度. 相似文献