基于模糊聚类的协同过滤推荐方法

推荐系统是利用用户的历史偏好信息实现个性化服务的系统,它已经成为电子商务和信息获取领域中的重要应用。文中提出了一种通过模糊聚类的方法将项目属性特征的相似性与基于项目的协同过滤推荐技术相结合的推荐方法,首先应用模糊聚类技术对项目聚类,得到项目在属性特征上的相似关系群,然后与用户一项目评分矩阵中的协同相似关系群组合得到综合相似关系群,最后,利用综合相似关系群为目标用户推荐项目。实验结果表明,该方法不仅可有效改善基于项目的协同过滤推荐算法面临的“冷启动”问题,而且确实提高了推荐系统的推荐精度。     

基于用户模糊聚类的个性化推荐算法

针对目前协同过滤算法中存在的项目相似性计算不准确问题,提出运用模糊聚类技术对用户进行聚类,将单个用户对项目的评分转化为用户相似群体对项目的评分,构造密集的用户模糊簇-项目的评分矩阵,并结合项目自身的类别属性特征对相似性计算的影响最终完成项目相似性的计算,以提高项目相似性计算的准确度,实验结果表明,可提高协同过滤推荐算法的推荐精度.     

一种优化聚类的协同过滤推荐算法

针对传统的协同过滤推荐算法存在评分数据稀疏和推荐准确率偏低的问题,提出了一种优化聚类的协同过滤推荐算法。根据用户的评分差异对原始评分矩阵进行预处理,再将得到的用户项目评分矩阵以及项目类型矩阵构造用户类别偏好矩阵,更好反映用户的兴趣偏好,缓解数据的稀疏性。在该矩阵上利用花朵授粉优化的模糊聚类算法对用户聚类,增强用户的聚类效果,并将项目偏好信息的相似度与项目评分矩阵的相似度进行加权求和,得到多个最近邻居。融合时间因素对目标用户进行项目评分预测,改善用户兴趣变化对推荐效果的影响。通过在MovieLens 100k数据集上实验结果表明,提出的算法缓解了数据的稀疏性问题,提高了推荐的准确性。     

基于用户对项目属性偏好的协同过滤算法

为了缓解用户项目评分矩阵数据的稀疏性,在传统的协同过滤项目评分矩阵的基础上,对项目的特征进行分析,引入项目特征矩阵,然后结合余弦相似性和基于用户对项目属性偏好相似性综合计算用户的相似性,并通过一个权值来控制两者的重要程度,提出了一种基于用户对项目属性偏好的协同过滤算法。研究结果表明余弦相似性和用户对项目属性偏好的用户相似性比重相等时,推荐系统的推荐质量最好;而且当评分矩阵越稀疏的时候,用户对项目属性偏好的用户相似性的比重越大越可以提高推荐质量;同时提出的基于用户对项目属性偏好的协同过滤算法在[MAE]值都要小于两种传统的协同过滤算法。     

基于信任和项目偏好的协调过滤算法

针对传统协同过滤算法不能深度挖掘用户关系,以及无法对新项目进行用户推荐的问题,提出了基于信任和用户偏好的协同过滤（TIPCF）算法。首先,通过分析用户评分判断用户的可信度并量化用户间的信任程度,挖掘用户潜在的信任关系;其次,考虑到用户之间对于不同目标项目偏好程度的差异会对用户相似性产生影响,在传统用户相似性算法上添加用户偏好度改进相似性算法;然后,通过结合用户信任度和改进的相似度,使得最近邻的选取更加准确;最后,根据用户对项目属性的偏好对新项目进行推荐。Movielens数据集实验结果表明,与传统的协同过滤算法相比,TIPCF算法的平均绝对误差减少了6.7%;在推荐新项目时,TIPCF算法的平均绝对误差减少了10.7%。TIPCF算法不仅提高了推荐的准确度,而且增加了新项目的推荐概率。     

基于模糊聚类的多视图协同过滤推荐算法

传统的协同过滤推荐算法在面对多源异构数据时推荐效果差、执行效率低,且难以挖掘用户的关键行为。针对这种情况,提出基于模糊聚类的多视图协同过滤推荐算法。该算法旨在收集用户的多种行为偏好来构建多视图数据,并通过对每种行为进行加权来挖掘多种行为之间的关联信息,提取关键行为信息,进而提升推荐效果。为提高推荐结果的精确度,利用多个视图的行为权重和偏好值,提出项目的加权相似性度量方法,同时引入项目同现矩阵以进一步提高相似性度量的准确性。为优化相似项目的搜索空间,结合多视图聚类的思想,在传统模糊聚类方法的基础上引入质心约束和最大熵理论,提出一种基于质心约束的多视图熵加权模糊聚类算法。此外,为提高算法对非线性数据的处理能力,引入核映射技术将线性不可分的低维特征映射到高维核空间使其变得线性可分,从而提出一种基于质心约束的多视图加权核模糊聚类算法。在与较先进的基于聚类的协同过滤推荐算法的比较实验中,所提算法的平均绝对误差提升了1.95百分点,召回命中率提升了1.54百分点。实验结果表明,所提算法有效地提升了推荐结果的命中率和准确性。     

基于模糊聚类的协同过滤算法

针对传统协同过滤算法普遍存在的稀疏性和扩展性问题,提出一种基于模糊聚类的协同过滤算法。利用模糊聚类的方法对项目进行聚类,通过用户-项目评分矩阵计算用户之间的相似度,从中选出与用户最相似的前k个用户,根据这k个用户对当前用户的未评分项目的打分进行预测,选出前n个推荐。实验结果证明,与基于用户的协同过滤算法相比,该算法能提高冷启动问题下的相似度计算精度。     

面向个性化网站的增量协同过滤推荐方法

为了解决个性化网站中很少考虑用户检索意图，检索效果较差的问题，提出了一种有效的增量协同过滤推荐方法。该增量协同过滤推荐模型改进了最流行的推荐算法之一的协同过滤算法，并应用到个性化网站中。通过分析Web日志提取用户的浏览行为，将其归一化为用户对项目的评分值，并利用改进的相似度计算方法得到用户之间的相似度值，从中选择能够表现用户偏好的最近邻集合进行评分预测后对结果排序，将排序后的结果作为推荐列表返回给用户。最后设计增量更新算法实时有效地更新用户的历史偏好数据。实验表明，增量协同过滤推荐模型适用于个性化网站，利用该方法可以使推荐结果更加符合用户意图。     

基于评分差异度和用户偏好的协同过滤算法

针对传统协同过滤推荐算法仅通过使用用户评分数据计算用户相似度以至于推荐精度不高的问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。首先,以用户评分的平均值作为分界点得出用户间的评分差异度,并将其作为权重因子计算基于评分的用户相似度;其次,依据用户项目评分和项目类别信息挖掘用户对项目类别的兴趣度以及用户项目偏好,并以此计算用户偏好相似度;然后,结合上述两种相似度加权产生用户综合相似度;最后,融合传统项目相似度和用户综合相似度进行评分预测及项目推荐。实验结果表明,相对于传统的基于用户评分的协同过滤推荐算法,所提算法在数据集下的平均绝对误差值平均降低了2.4%。该算法可在一定程度上提高推荐算法精度以及推荐质量。     

改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤（CF）推荐算法存在评分矩阵稀疏、扩展性弱和推荐准确率低的缺陷，提出一种改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法（GIFP-CCF+）。在传统基于修正余弦相似度计算方法上，引入时间差因子、热门物品权重因子以及冷门物品权重因子以改善相似度计算结果；同时引入改进模糊划分的GIFP-FCM算法，将属性特征相似的项目聚成一类，构造索引矩阵，同索引间根据项目间的相似度寻找项目最近邻居构成推荐，从而提高协同过滤算法（CF）的精度。通过与Kmeans-CF、FCM-CF和GIFP-CCF算法进行仿真对比实验，证明了GIFP-CCF+算法在推荐结果和推荐精度上具有一定的优越性。     

基于景点标签的协同过滤推荐

针对基于用户社会关系的协同过滤推荐算法有时无法给出目标用户对目标物品的评分的情况,以及基于物品的协同过滤推荐算法中存在的用户对不同类型物品的评分可能不具有可比性的问题,提出了两个基于物品标签的协同过滤推荐算法。这两个算法在计算物品相似度时引入了物品的类型标签信息。在景点评分数据上的实验结果表明：相比基于用户社会关系的协同过滤推荐算法,基于用户社会关系和物品标签的协同过滤推荐算法的准确率和覆盖率提升最高达10%和4%;相比基于物品的协同过滤推荐算法,基于物品和物品标签的协同过滤推荐算法的准确率提升达15%。这说明景点类型标签信息的引入能使得景点的相似度计算更准确。     

基于项目候选集的协同过滤算法

针对协同推荐技术中的数据稀疏性等问题,提出了一种新颖的协同过滤算法。该算法在用户相似的协同过滤基础之上,引入用户之间的非对称影响度和支持度,提出项目候选集的概念。并且,该算法利用项目信息熵对未评分项目集合进行二次修正,得到候选项目集合,进而提高算法的准确率。基于MovieLens和netflix数据集的实验表明,相比目前多个比较流行的算法,该算法在推荐结果的准确率、召回率和F1值上都具有较大的优势,有效地降低了用户评分稀疏性问题带来的负面影响,显著提高了推荐系统的推荐质量。     

基于LDA的隐式标签协同过滤推荐算法

固定标签协同过滤推荐算法,未充分考虑标签因子的多样化,主要依靠人工标记,扩展性不强,主观因素多。本文从用户的喜好特征因素角度出发,在固定标签协同过滤推荐算法的基础上,提出一种隐式标签协同过滤推荐算法。该算法利用LDA主题模型生成项目文本的隐式标签,得到项目-标签特征权重,根据算法性能优化的要求选择标签数量,将项目-标签矩阵与用户评分矩阵结合得到用户对标签的偏好矩阵,最后通过协同过滤算法产生推荐。实验结果表明,本文提出的基于LDA的隐式标签协同过滤推荐算法缓解了数据稀疏性问题,项目推荐的召回率、准确度和F1值有较大提升。     

基于加权三部图的协同过滤推荐算法

针对基于用户的协同过滤算法推荐结果过度集中在热门物品,导致多样性和新颖性较低、覆盖率较小的问题,文中提出基于加权三部图的协同过滤推荐算法.在分析数据稀疏和附加信息较少的基础上引入标签信息,可同时反映用户兴趣和物品属性,利用用户、物品和标签三元关系构建三部图.通过三部图网络映射到单模网络的方法获得用户偏好度,构建用户偏好度加权的三部图模型.根据热传导方法在加权三部图上进行资源重分配,挖掘更多的相似关系,利用协同过滤框架预测评分并进行推荐.在真实数据集上的实验表明,文中算法可较好地挖掘长尾物品,实现个性化推荐.     

Personalized recommendation based on review topics

The traditional collaborative filtering algorithm is a successful recommendation technology. The core idea of this algorithm is to calculate user or item similarity based on user ratings and then to predict ratings and recommend items based on similar users’ or similar items’ ratings. However, real applications face a problem of data sparsity because most users provide only a few ratings, such that the traditional collaborative filtering algorithm cannot produce satisfactory results. This paper proposes a new topic model-based similarity and two recommendation algorithms: user-based collaborative filtering with topic model algorithm (UCFTM, in this paper) and item-based collaborative filtering with topic model algorithm (ICFTM, in this paper). Each review is processed using the topic model to generate review topic allocations representing a user’s preference for a product’s different features. The UCFTM algorithm aggregates all topic allocations of reviews by the same user and calculates the user most valued features representing product features that the user most values. User similarity is calculated based on user most valued features, whereas ratings are predicted from similar users’ ratings. The ICFTM algorithm aggregates all topic allocations of reviews for the same product, and item most valued features representing the most valued features of the product are calculated. Item similarity is calculated based on item most valued features, whereas ratings are predicted from similar items’ ratings. Experiments on six data sets from Amazon indicate that when most users give only one review and one rating, our algorithms exhibit better prediction accuracy than other traditional collaborative filtering and state-of-the-art topic model-based recommendation algorithms.     

基于双重最相关注意力网络的协同过滤推荐算法

基于项目的协同过滤从用户的历史交互项目中学习用户偏好,根据用户的偏好推荐相似的新项目。现有的协同过滤方法认为用户所交互的一组历史项目对用户的影响是相同的,并且将所有历史交互项目在对目标项目作预测时的贡献看作是相同的,导致这些推荐方法的准确性受限。针对上述问题,提出了一种基于双重最相关注意力网络的协同过滤推荐算法,该算法包含两层注意力网络。首先,使用项目级注意力网络为不同历史项目分配不同的权重来捕获用户历史交互项目中最相关的项目;然后,使用项目交互级注意力网络感知不同历史项目与目标项目之间的交互关联度;最后,通过两层注意力网络的使用来同时捕获用户在历史交互项目上和目标项目上的细粒度偏好,从而更好地进行下一步推荐工作。在MovieLens和Pinterest两个真实数据集上进行实验,实验结果表明,所提算法在推荐命中率上与基准模型基于深度学习的项目协同过滤（DeepICF）算法相比分别提升了2.3个百分点和1.5个百分点,验证了该算法在为用户进行个性化推荐上的有效性。     

基于双重最相关注意力网络的协同过滤推荐算法

基于项目的协同过滤从用户的历史交互项目中学习用户偏好，根据用户的偏好推荐相似的新项目。现有的协同过滤方法认为用户所交互的一组历史项目对用户的影响是相同的，并且将所有历史交互项目在对目标项目作预测时的贡献看作是相同的，导致这些推荐方法的准确性受限。针对上述问题，提出了一种基于双重最相关注意力网络的协同过滤推荐算法，该算法包含两层注意力网络。首先，使用项目级注意力网络为不同历史项目分配不同的权重来捕获用户历史交互项目中最相关的项目；然后，使用项目交互级注意力网络感知不同历史项目与目标项目之间的交互关联度；最后，通过两层注意力网络的使用来同时捕获用户在历史交互项目上和目标项目上的细粒度偏好，从而更好地进行下一步推荐工作。在MovieLens和Pinterest两个真实数据集上进行实验，实验结果表明，所提算法在推荐命中率上与基准模型基于深度学习的项目协同过滤（DeepICF）算法相比分别提升了2.3个百分点和1.5个百分点，验证了该算法在为用户进行个性化推荐上的有效性。     

基于项目和信任的协同过滤推荐算法

为解决冷启动用户的推荐问题,对TrustWalker算法在相似度计算、可能性项目选择和预测评分等方面进行改进,提出一种基于项目和信任的协同过滤推荐算法CoTrustWalker。采用云模型相似度方法计算项目间的相似度,通过选择最相似的若干个项目的聚合结果作为随机游走的返回结果,从而提高推荐结果的稳定性。实验结果表明,CoTrustWalker算法在小规模数据集上与TrustWalker算法相比,其推荐质量和推荐速度均有较大提高。