融合信任关系与评论文本的矩阵分解推荐算法

针对推荐系统中用户评分数据稀疏所导致推荐结果不精确的问题,本文尝试将用户评分、信任关系和项目评论文本信息融合在概率矩阵分解方法中以缓解评分数据稀疏性问题.首先以共同好友数目及项目流行度改进皮尔逊用户偏好相似程度并将其作为用户间的直接信任值,然后考虑用户间信任传播过程中所有路径的影响构建新的信任网络;其次通过BERT预训练(Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding)模型提取项目的评论文本向量,构造项目的评论文本特征矩阵;最后基于概率矩阵分解(Probabilistic Matrix Factorization,PMF)模型融合用户的评分数据、用户的信任关系以及项目的评论文本信息进行推荐.通过不断的理论分析并在真实的Yelp数据集上进行实验验证,均表明本文算法的有效性.     

一种潜在特征同步学习和偏好引导的推荐方法

根据用户的历史评分数据为用户提供推荐的商品列表，是目前推荐系统研究的主流.研究者发现，随着用户参与度的不断提高，将反映用户偏好的评论文本与评分数据结合，可以进一步提高推荐的质量.提出了基于潜在特征同步学习和偏好引导的商品推荐方法，将评论文本的主题与用户的"打分偏好"进行关联，同步学习用户评论文本的潜在主题、评分矩阵的用户潜在因子和商品潜在因子，并将潜在主题作为用户个人偏好引导来约束推荐方法对商品的预测打分.该方法对推荐质量的优化主要体现在两个方面：一是在评论文本的潜在主题和评分数据的两种潜在因子之间建立映射关系，同步求解主题模型和矩阵分解模型；二是将从评论文本中学习得到的潜在主题作为用户对商品的个性偏好引入到矩阵分解中，进一步优化推荐方法.在来自Amazon网站的28组真实数据集上进行实验，以均方误差为评价指标，与已有的模型进行了对比分析.实验结果表明，该方法有效减少了推荐误差，与已有的TopicMF方法相比，均方误差在数据子集上最大减少了3.32%，平均减少了0.92%.     

基于评论与评分的协同过滤算法

针对传统协同过滤算法中存在的数据稀疏性问题,结合用户评分及用户评论信息的特点,提出了基于评论与评分的User-based协同过滤算法和基于评论与评分的Item-based协同过滤算法。该算法利用主题模型产生评论主题分布,利用评分数据生成评论态度影响因子,并通过评论态度影响因子来放大评论主题分布中的突出特征,建立更为准确的用户偏好与物品特征,进而进行评分预测与物品推荐。实验结果表明,该算法在稀疏数据集上可以获得较好的推荐效果,提高了推荐质量。     

融合社交网络特征的协同过滤推荐算法

为了解决传统协同过滤算法中存在的严峻的数据稀疏性问题,提出了一种融合社交网络特征的协同过滤推荐算法。该算法在传统矩阵分解模型基础上,通过融合社交网络特征与用户评分偏好程度得到信任和被信任特征矩阵,然后利用社交特征矩阵、商品特征矩阵和用户评分偏好相似性共同预测用户对商品的评分值。为了验证该算法的可靠性,使用Epinions公开数据集对算法性能进行对比分析。实验结果显示,相比现有的社交推荐算法,所提算法有更小的平均绝对误差和均方根误差,同时算法的时间复杂度与数据集的数量之间为线性关系。因此,该算法可以有效缓解数据稀疏性对推荐结果的影响,并提高推荐准确率。在现实推荐中,该算法可以考虑作为大规模数据集进行商品推荐的一个选择方式。     

基于用户兴趣变化和评论的协同过滤算法研究

传统协同过滤算法中,随着用户和商品数量的日益增多,用户-项目评分矩阵越来越稀疏。针对这一问题,提出了一种基于用户兴趣变化和评论的协同过滤算法。该算法将用户评论和遗忘曲线引入传统协同过滤算法中,将评论文本作为商品特征描述文本,使用主题模型计算商品主题特征,引入艾宾浩斯遗忘曲线来协同计算用户的评论分布及评论相似度。将用户评论相似度和用户评分相似度相结合,以得到最终的用户相似度,进而对商品评分进行预测。对网络爬取的真实数据进行验证,结果显示该算法能够在稀疏数据集上获得较好的推荐结果。     

融合社交网络与关键用户的并行协同过滤推荐算法

为解决传统协同过滤推荐算法中存在的数据稀疏、冷启动以及推荐结果缺乏多样性等问题,提出一种融合社交网络与关键用户的协同过滤推荐算法。该算法在用户—项目评分矩阵基础上,融合用户社交网络信息得出社交信任矩阵,融合关键用户信息得出关键用户评分矩阵。利用三大评分矩阵,分配不同的权重比例,共同来预测用户对于目标项目评分。针对海量数据问题,采用Spark分布式集群实现该算法的计算并行化。实验结果表明,该算法能够有效缓解数据稀疏问题,提高处理速度和推荐准确度。     

基于评论个性化多层注意力的商品推荐算法

目前基于评论的推荐算法大多都忽略了用户(商品)的个性化信息来对评论进行编码.对此提出一种单词级别、评论级别的个性化注意力机制,分别对单词和评论进行个性化编码.设计一种基于门控机制的融合方式,来更好地融合用户和商品的隐向量来提高评分预测性能.在3组公开数据集上进行对比实验,以预测评分的均方误差(MSE)作为评估指标,验证...     

融合用户信任模型的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐是电子商务系统中最为重要的技术之一.随着电子商务系统中用户数目和商品数目的增加,用户-项目评分数据稀疏性问题日益显著.传统的相似度度量方法是基于用户共同评分项目计算的,而过于稀疏的评分使得不能准确预测用户偏好,导致推荐质量急剧下降.针对上述问题,本文考虑用户评分相似性和用户之间信任关系对推荐结果的影响,利用层次分析法实现用户信任模型的构建,提出一种融合用户信任模型的协同过滤推荐算法.实验结果表明： 该算法能够有效反映用户认知变化,缓解评分数据稀疏性对协同过滤推荐算法的影响,提高推荐结果的准确度.     

基于相似度融合和动态预测的兴趣点推荐算法

现有的兴趣点推荐算法大都存在两个问题：第一,算法中利用用户签到的历史数据,而忽略了用户的评论和标签等信息,不能很好地解决冷启动问题。第二,部分算法在计算相似度时仅使用用户的签到评分,而由于POI签到矩阵的高稀疏性,会导致推荐结果不准确。鉴于上述问题,提出了利用潜在的狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation,LDA）主题模型挖掘用户的兴趣话题,融合签到数据进行相似度度量,很好地解决了冷启动问题。在推荐生成阶段提出了一种动态预测法,动态填补缺失的访问概率,进一步缓解数据稀疏,提高推荐质量。在真实数据集上的实验结果表明,基于相似度融合和动态预测的兴趣点推荐算法有效解决了数据稀疏性和冷启动问题,推荐性能优于传统的推荐算法。     

基于商品属性值和用户特征的协同过滤推荐算法

为了提高用户相似度计算精度和推荐准确性,缓解数据稀疏性,提出一种基于商品属性值和用户特征的协同过滤推荐算法。该算法首先从用户对商品属性值的偏好出发,计算用户对商品属性值的评分分布和评分期望值,得到用户-属性值评分矩阵;同时利用数据相似性度量方法寻找用户特征邻居,填充用户-属性值评分稀疏矩阵,进而得出目标用户偏好的最近邻居集;计算用户对未评属性值的评分,将目标用户对商品所有属性值评分的均值进行排序,形成该用户的Top-N推荐列表。采用Movie Lens和Book Crossing数据集进行实验,结果表明该算法在缓解数据稀疏性问题上效果较好,推荐精度显著提高。     

融合用户属性信息的冷启动推荐算法

协同过滤算法广泛应用于个性化推荐系统中。现有的基于社群相似性的协同过滤算法在新用户新商品的冷启动场景中难以使用,性能较差。对此,提出了一种基于矩阵分解和神经网络映射的冷启动推荐算法。首先,使用矩阵分解方法求出用户在潜在兴趣空间的向量表示;然后,训练神经网络学习从用户属性数据到潜在兴趣向量的映射关系;最后,融合用户的历史评分数据与属性数据各自生成的兴趣向量,给出平滑的推荐预测值。实验表明,当用户的评分记录很少时,预测性能有明显提升,融合用户的属性信息能较好地改善"冷启动"情况下推荐系统的性能。     

融合标签的实值条件受限波尔兹曼机推荐算法

针对推荐算法中数据的稀疏性难题,把用户标签融合至实值条件受限玻尔兹曼机(real-valued conditional restricted Boltzmann machine,R_CRBM)模型,利用R_CRBM强大的拟合任意离散分布的能力,预测出用户对未交互商品的评分缺失值。具体来说,首先提出显层单元为实值的R_CRBM模型,接着运用文本分类中的TF-IDF算法预测出用户对所应用过的标签的喜爱度,与标签基因数据相乘得到用户对商品的预测评分,融合至用户历史评分数据中。R_CRBM条件层在原有评分/未评分{0,1}向量中,融入用户标签/未标签{0,1}向量。通过真实数据集进行对比分析,实验结果表明提出的方法在一定程度上提升了推荐的准确性。     

融合短文本层级注意力和时间信息的推荐方法

信息过载造成的数据稀疏性问题制约着基于评分数据的矩阵分解模型的推荐性能,融合评论文本的推荐模型能够有效缓解评分数据稀疏性.当前的推荐系统利用评论文本为用户和项目建模时,大多仅将用户对项目的评论作为数据来源,而忽视了时间信息对用户和项目属性的影响.针对此问题,提出了一种融合短文本层级注意力和时间信息的推荐方法(RHATR),该方法能够充分地挖掘评论文本潜在的语义信息,并为用户偏好和项目特征的动态变化进行建模.通过对单条评论文本应用单词级注意力,挖掘单条评论文本中情感词和关键词等有效信息,学习用户和项目表示;对含有时间因素的用户评论集和项目评论集分别应用评论级注意力,提取有效的评论,进一步学习用户偏好和项目特征动态表示.将从评论文本中学到的用户和项目表示以及基于ID的项目和用户嵌入作为最终特征,来捕获各用户和项目的潜在因素.实验结果表明,提出的方法相对于当前基线方法在Amazon和Yelp数据集上的均方根误差(RMSE)取得了较好的效果.     

结合注意力CNN与GNN的信息融合推荐方法

稀疏性问题一直是推荐系统面临的主要挑战,而信息融合推荐可以利用用户的评论、评分以及信任等信息发掘用户的偏好来缓解这一问题,从而为目标用户生成相应的推荐.用户、项目信息的充分学习是构建一个成功推荐系统的关键.但不同用户对不同项目有不同的偏好,且用户的兴趣偏好及社交圈是动态变化的.提出一种结合深度学习与信息融合的推荐方法来解决稀疏性等问题.特别地,构建了一种新的深度学习模型——结合注意力卷积神经网络(attention CNN)与图神经网络(GNN)的信息融合推荐模型ACGIF.首先,在CNN中加入注意力机制来处理评论信息,从评论信息中学习用户和项目的个性化表示.根据评论编码学习评论表示,通过用户/项目编码学习评论中用户/项目表示.加入个性化注意力机制来筛选不同重要性级别的评论.然后,利用GNN来处理评分和信任信息.对于每个用户来说,扩散过程从最初的嵌入开始,融合相关特性和捕获潜在行为偏好的自由用户潜在向量.设计了一个分层的影响传播结构,以模拟用户的潜在嵌入如何随着社交扩散过程的继续而演变.最后,对前两部分得到的用户对项目的偏好向量进行加权融合,获得最终的用户对于项目的偏好向量.在4组公开...     

融合评论文本和图像语义特征的兴趣点推荐

用户-兴趣点签到数据的高度稀疏性让传统的推荐算法的推荐效果大打折扣。基于此,提出评论文本和图像语义信息融合的兴趣点推荐新算法。该算法同时考虑用户评论对评分数据的可解释性和图像语义信息对兴趣点外观的描述性,充分利用评论文本和图像数据辅助用户偏好特征和兴趣点属性特征的学习。使用神经网络抽取与用户和兴趣点相关的评论文本和图像语义特征,分别建模用户-文本语义特征关系、兴趣点-图像语义特征关系,将两种关系与用户-兴趣点评分矩阵进行融合,基于概率矩阵分解构建统一的推荐模型。在Yelp数据集上实验表明,该算法有效地缓解了签到数据稀疏性带来的推荐准确性问题,在MAE和RMSE两项指标上均优于主流方法。     

基于离散量和用户兴趣贴近度的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤算法在计算用户相似度过程中,由于数据稀疏性导致的无法计算、失真、虚高等问题,提出一种融合离散量和兴趣贴近度的相似度度量方法。收集用户对项目的评分数据,从全信息量角度进行分析,通过引入离散量相关理论进行用户评分向量间的相似度计算,对评分相似的用户进行初步筛选,利用用户兴趣贴近度对相似度结果进行进一步加权处理,得到融合用户兴趣偏好信息的相似度结果,以此为基础,采用协同过滤算法进行个性化推荐。实验结果表明,该算法可有效提高信息推荐系统的推荐质量,在数据极端稀疏的情况下也能保持较好的性能。     

一种巴氏系数改进相似度的协同过滤算法

针对传统协同过滤算法中评分数据稀疏性及所造成推荐质量不高的问题,提出一种巴氏系数(Bhattacharyya Coefficient)改进相似度的协同过滤算法。在基于近邻协同过滤算法基础上,首先利用Jaccard相似性来计算用户间的全局相似性;其次使用巴氏系数获得评分分布的整体规律,并结合Pearson相关系数来计算其局部相似性;最后融合全局相似性和局部相似性得到最终的相似度矩阵。实验结果表明,该算法在稀疏数据集上获得更好的推荐结果,有效地缓解了评分数据稀疏性问题,提高了推荐的准确度。     

基于用户评分和评论信息的协同推荐框架*

用户的反馈通常包含一个数值评分和一段文本形式的评论.文中利用用户评论学习商品特征在不同主题上的分布及用户对商品不同特征的偏好程度,把商品特征和用户偏好的契合度引入传统的协同过滤算法中,提出基于用户评分和评论信息的协同推荐框架.使用该框架可较方便地将用户评论信息引入到现有的协同过滤算法中.通过引入用户评论信息,可一定程度缓解传统协同过滤算法面临的数据稀疏性问题.在22个亚马逊的真实数据集上的实验证明文中方法的有效性.     

基于社交信任的概率矩阵因子分解推荐算法

针对评分矩阵和信任矩阵的稀疏性以及推荐精度不高等问题，提出基于社交信任的概率矩阵因子分解推荐算法PMFTrustSVD。该文采用概率矩阵分解算法对信任矩阵进行分解，分别获得用户作为信任者和被信任者的潜在社交偏好；根据用户在作为信任者或被信任者时的偏好不同，将TrustSVD算法中的无向信任矩阵修正为有向矩阵；融合两种算法来预测用户的评分矩阵。在FilmTrust数据集上实验结果表明，该算法优于现有基准算法，能有效缓解用户信任矩阵稀疏的问题并提高推荐精度。     

融合时间序列的POI动态推荐算法

兴趣点(POI)的签到数据体现了用户的偏好和兴趣点的分布特征,这在兴趣点推荐领域有极为重要的价值.为了缓解数据稀疏造成的推荐不准确等问题,本文提出了融合时间序列的POI动态推荐算法,结合用户与用户之间的关系、兴趣点位置以及流行度信息等.首先划分时间序列,得到时间因子的相似度;其次时间序列融入到基于用户的协同过滤算法,再根据时间的连续性特征得到基于用户的预测评分,然后将地理影响因子与基于时间的流行度信息结合,预测用户的评分,进而与基于用户的评分加权融合;最后,在Gowalla数据集上进行实验,结果表明,本文提出的融合时间序列的POI动态推荐算法能够有效减小推荐误差,提高推荐精度与召回率.