基于项目类别相似性的协同过滤推荐算法

随着电子商务站点用户和商品项数量的不断增长,用户评分数据稀疏性问题成为基于项目的协同过滤推荐算法的瓶颈;文章提出了项目类别相似性的计算方法,并将项目类别相似性与传统的项目评分相似性进行加权组合,得到项目综合相似性,从而在提高最近邻居项目搜寻准确度的同时也缓解了数据稀疏性问题;实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量.     

结合项目类别信息的协同过滤推荐算法

针对个性化推荐系统中协同过滤算法面临的数据稀疏问题以及用户相似性度量的不准确,提出了一种结合类别信息的协同过滤推荐算法。该算法利用用户评分数据计算用户之间对类别关注的相似性,并将用户对类别关注的相似性和用户评分相似性进行组合,得到用户综合相似性,从而提高了最近邻居搜索的准确度,缓解了数据稀疏性问题。实验结果表明,该方法能够有效地避免传统相似性度量方法存在的问题,使得数据稀疏性对最终推荐结果的负面影响变小,在一定程度上提高系统的推荐精度。     

结合项目类别信息的协同过滤推荐算法

针对个性化推荐系统中协同过滤算法面临的数据稀疏问题以及用户相似性度量的不准确,提出了一种结合类别信息的协同过滤推荐算法。该算法利用用户评分数据计算用户之间对类别关注的相似性,并将用户对类别关注的相似性和用户评分相似性进行组合,得到用户综合相似性,从而提高了最近邻居搜索的准确度,缓解了数据稀疏性问题。实验结果表明,该方法能够有效地避免传统相似性度量方法存在的问题,使得数据稀疏性对最终推荐结果的负面影响变小,在一定程度上提高系统的推荐精度。     

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.     

基于属性偏好和邻居信任度的协同过滤推荐算法

针对协同过滤算法推荐准确度低和数据稀疏的问题,提出了一种基于属性偏好和邻居信任度的协同 过滤算法,首先利用用户的非共同评分项评分和项目属性信息,构建用户-属性评分矩阵,再结合共同评分项的 评分计算相似度;然后利用K近邻方法获取用户的最近邻居;最后学习用户的属性偏好,结合提出的邻居信任度, 计算用户的预测评分.实验结果表明,该算法有效地利用了项目属性和用户更多的评分信息,缓解了数据稀疏的 问题,提高了推荐准确度.     

基于用户相似性传递的协同过滤推荐方法

随着Web服务量日益剧增,如何推荐给用户符合其期望的服务尤为重要.协同过滤是服务推荐系统中应用较广泛的算法,但协同过滤往往存在数据稀疏问题.针对该问题,文中提出了一种基于用户相似性传递的协同过滤推荐算法,通过改进的皮尔逊相关系数计算出用户间的相似性,利用用户相似性构建相似性网络,并根据用户等级、最短路径和六度分隔理论进行用户间的相似性传递,以此增加目标用户的相似用户的数量,缓解了数据稀疏问题,然后根据传递填充过的用户相似网络进行服务的评分预测.最后以美团网的真实数据进行了实验,实验结果表明文中提出方法一定程度上可以提高推荐结果的准确性.     

一种基于多属性评分的协同过滤算法

协同过滤算法是个性化推荐领域中使用最为广泛的算法,传统协同过滤算法是基于全部属性评分对项目进行推荐,而用户在项目选择或对项目满意度评价时主要关注项目的关键属性,因此传统协同过滤算法的推荐准确度和个性化服务水平不高.针对此问题,提出了一种基于多属性评分的协同过滤算法,文中算法通过获取用户对项目多个属性的评分,以准确描述用户的个性化偏好,再通过信息熵来对用户的历史属性评分变化幅度进行计算,同时对用户的属性评分相似性计算,从而对项目进行综合推荐.最后,经实验分析验证了所提算法切实可行.用户的历史属性评分反映了用户之前的评分习惯和对项目属性的个性化偏好,基于多属性评分的协同过滤推荐不仅能够提高推荐准确度,而且在一定程度上解决了数据稀疏问题.     

基于混合协同过滤的个性化推荐方法研究

针对传统协同过滤算法存在的数据稀疏性和推荐范围问题,提出一种混合协同过滤推荐方法.该方法将两种传统算法结合,并综合考虑了项目标签属性等信息.首先利用基于项目的协同过滤算法生成预测评分,并替换原始用户-项目评分矩阵中的零值.其次利用基于用户的协同过滤算法计算填充后矩阵的用户相似度,以及预测评分并产生最终推荐.最后基于MovieLens数据集实验证明,该方法能够有效提高推荐精度,扩大推荐范围.     

基于模糊聚类和评论时效的在线点餐推荐算法

针对当前推荐算法存在数据稀疏性、冷启动和缺乏时效性的问题,为提高推荐质量,提出了一种基于模糊聚类和评论时效的推荐算法,并应用于在线点餐系统中。在协同过滤的基础上,充分利用模糊C均值聚类算法确定目标用户邻近用户集,再利用改良的项目相似性计算最近邻居集,并填充用户项目评分矩阵,最后引入用户评论相似度和评论时效预测最终评分。实验结果表明,该算法明显优于传统的推荐方法,能够获得较好的推荐精度。     

基于抽样近邻的协同过滤算法

针对实时推荐过程中实际数据的稀疏性, 满足条件的项目或用户较少, 导致推荐精度较低的问题, 提出一种采用抽样近邻的协同过滤算法. 该算法充分利用评分用户矩阵提供的信息, 增加了参与到预测评分计算过程中的用户或项目, 从而解决了传统协同过滤算法在实际应用中的不足. 实验结果表明, 在增加在线计算时间较少的情况下所给算法可有效提高推荐精度.     

基于K-medoids项目聚类的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法通常针对整个评分矩阵进行计算,存在效率不高的问题,提出一种基于K-medoids项目聚类的协同过滤推荐算法.该算法根据项目的类别属性对项目进行聚类,构建用户的偏好领域,使用用户偏好领域内的评分矩阵进行用户间相似度的计算,得到目标用户的最近邻居集,并生成推荐结果.与常用的K-means聚类方法相比,采用K-medoids方法对项目类别属性进行聚类,不仅克服了评分聚类可靠性不高的问题,而且算法还具有更好的鲁棒性.实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量.     

基于用户购买意愿力的协同过滤推荐算法

针对网购行为中商品浏览量排名靠前而销量滞后的问题, 在用户购买意愿力的基础上, 提出一种增强评分矩阵协同过滤推荐算法. 首先, 利用惩罚因子作为增强型矩阵的评价权重, 加权表征用户购物意愿力的商品画像, 取得增强型矩阵的预测评分; 其次, 融合以基于项目的协同过滤推荐, 建立由潜在兴趣商品间的项目相似度矩阵得到的基础型评分矩阵; 最后, 以TOP-N结果向购买意愿较强的目标用户推荐排名靠前的商品. 实验结果表明: 与传统基于项目的协同过滤推荐算法相比, 增强评分矩阵协同过滤推荐算法的推荐准确率提升2.48%, 召回率提升4.31%, 综合值F₁提升3.19%, 从而有效解决了用户感兴趣商品排名靠后, 且不被购买或购买次数较少的问题, 以达到购买意愿力较强、 目标用户更准的推荐宗旨, 进而提高推荐精度.     

一种基于协同过滤和混合相似性模型的推荐算法

针对推荐系统协同过滤方法中存在的数据稀疏和冷启动等问题,提出一种基于协同过滤和混合相似性模型的推荐算法。该算法首先计算用户在不同项目间的相似性,然后结合项目特性和标签信息权重来描述用户、项目、特性和标签之间的关系;其次,设定用户偏好因子和不对称因子调整不同用户间的评分偏好;最后,结合用户间相似性、项目综合权重,以及评分偏好构建混合相似性模型,并加入用户时间权重信息解决项目冷启动问题。在公开的MovieLens数据集上的实验表明,该算法在各种评估指标上比其他相关方法获得更显著的结果。     

Personalized Recommendation Algorithm Based on Preference Features

A hybrid collaborative filtering algorithm based on the user preferences and item features is proposed.A thorough investigation of Collaborative Filtering （CF） techniques preceded the development of this algorithm.The proposed algorithm improved the user-item similarity approach by extracting the item feature and applying various item features＇ weight to the item to confirm different item features.User preferences for different item features were obtained by employing user evaluations of the items.It is expected that providing better recommendations according to preferences and features would improve the accuracy and efficiency of recommendations and also make it easier to deal with the data sparsity.In addition,it is expected that the potential semantics of the user evaluation model would be revealed.This would explain the recommendation results and increase accuracy.A portion of the MovieLens database was used to conduct a comparative experiment among the proposed algorithms,i.e.,the collaborative filtering algorithm based on the item and the collaborative filtering algorithm based on the item feature.The Mean Absolute Error （MAE） was utilized to conduct performance testing.The experimental results show that employing the proposed personalized recommendation algorithm based on the preference-feature would significantly improve the accuracy of evaluation predictions compared to two previous approaches.     

基于项目属性分类的协同过滤算法研究

用户对项目的评分数据是传统协同过滤算法进行项目或用户推荐的唯一依据,项目或用户本身的属性特征并未进行过多考虑。为此,在计算项目之间的相似度时融合了项目标签属性,提高了项目推荐的准确率。具体方法是首先通过创建项目属性分类表,得到项目属性之间的差异度,然后将项目属性差异度融入pearson 相关系数公式中,计算项目之间的相似度。通过实验验证,改进后的方法比传统的基于项目的协同过滤算法的推荐结果平均偏差小,命中率高,推荐结果更加准确。     

基于影响集与修正权重的协作过滤推荐方法

协作过滤推荐算法是构造推荐系统最成功的推荐技术之一。提出了一种基于影响集与修正权重的协作过滤方法:该方法选择被用户共同评分的项目集计算项目间相似性,过滤其相似度超过预定阈值的项目集作为影响集,然后设置项目共同出现的频次参数进行权重调整;并结合影响集与权重调整作出评分预测。实验结果说明了该方法的可行性与有效性。     

基于观点传播的改进相似性计算评分预测方法

通过研究网络结构上的观点传播与协同过滤算法,基于对观点传播算法的优化,提出了基于用户相似和物品相似推荐系统评分预测算法.设计的算法修正了现有相似研究中在目标比较相似时,相似性结果为零的问题,将用户(或物品)的相似度定义为用户(或物品)间的观点数目和差异在相应复杂网络中的传播结果,并提出了相应的推荐算法.在MovieLens数据集上的实验结果证明,提出的算法与几种典型的现有方法相比较,具有更高的准确性,并且优于观点传播算法.     

基于可信预测值的协同过滤推荐算法

针对在传统协同过滤算法中存在的推荐精度较低、预测质量不佳的问题,该文提出一种基于可信预测值的协同过滤算法(RPCF).该算法在使用基于记忆的协同过滤方法计算预测值的基础上,引入可信度概念和技术方法,运用对推荐项目评级的邻居数评估可信度,融合可信度与传统预测值得到可信预测值,再根据可信预测值进行推荐,从而达到提升算法质量的目标.在MovieLens数据集中与其他提高精度方法进行实验对比,实验结果表明:RPCF方法能够提高预测精度和算法鲁棒性,具有更好的推荐质量.     

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.