移动通信网中基于用户社会化关系挖掘的协同过滤算法

该文面对移动通信网中个性化服务推荐问题,结合社会化网络分析方法提出一种基于移动用户社会化关系挖掘的协同过滤算法。利用移动通信网中所形成社会化网络,预测潜在的社会化网络关系,并按关系紧密程度找到相似用户;然后结合基于用户评分相似度计算发现的最近邻用户,找到最相似的用户集合,进行移动用户偏好预测和推荐,有效地缓解数据稀疏性。仿真数据集和公开数据集实验表明了该算法在预测移动用户偏好和提高推荐精确度方面的可行性和有效性。     

基于上下文相似度和社会网络的移动服务推荐方法

针对传统的基于协同过滤的移动服务推荐方法存在的数据稀疏性和用户冷启动问题,提出一种基于上下文相似度和社会网络的移动服务推荐方法(Context-similarity and Social-network based Mobile Service Recommendation,CSMSR).该方法将基于用户的上下文相似度引入个性化服务推荐过程,并挖掘由移动用户虚拟交互构成的社会关系网络,按照信任度选取信任用户;然后结合基于用户评分相似度计算发现的近邻,分别从相似用户和信任用户中选择相应的邻居用户,对目标用户进行偏好预测和推荐.实验表明,与已有的服务推荐方法TNCF、SRMTC及CF-DNC相比,CSMSR方法有效地缓解数据稀疏性并提高推荐准确率,有利于发现用户感兴趣的服务,提升用户个性化服务体验.     

基于情境感知的饮食推荐方法研究

基于情境感知的方法是实现饮食推荐的有效途径。以老人饮食推荐服务为应用背景,利用协同过滤的思想,对传统的协同过滤算法进行了改进,在其中引入了情境相似度和用户偏好度,结合基于SWRL规则推理的方法实现推荐。当两种推荐生成的结果集有冲突时,利用基于情境的推理优化方法来过滤推荐结果集,进而完成混合推荐。实验结果表明,该方法相比传统的基于用户的协同过滤推荐和基于规则推理的推荐能够向用户提供较高质量的饮食推荐服务。     

基于LDA主题模型的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤推荐算法直接根据用户对物品的评分进行推荐,忽略了评论文本中隐含的重要信息,当用户对物品的评论较少时,由于数据的稀疏性会造成推荐效果的不准确和单一。本文提出了一种基于LDA主题模型的协同过滤推荐算法LDA-CF(Latent Dirichlet Allocation model-LDA-Collaborative Filtering),在传统的协同过滤算法基础上,通过LDA模型对评论文本中的主题进行分类,从各个主题层面挖掘用户的情感偏好,计算用户之间的相似度,进而向目标用户推荐商品。对京东平台牙膏的评论数据集的实验结果表明,该算法不仅可以缓解由于评分数据较少造成的稀疏性问题,推荐的精确度也有所提高。     

基于项目属性和BP神经网络的协同过滤推荐

针对协同过滤推荐中存在的数据稀疏性问题,文中提出了一种基于项目特征属性和BP神经网络相结合的协同过滤推荐算法,并通过Movielens数据集验证了该模型的有效性。此方法首先将用户评分数据映射为用户对项目特征属性的偏好,然后使用BP神经网络训练得到目标用户的特征属性偏好模型并对新项目的评分进行预测,从而降低用户项目评分矩阵的数据稀疏性,最后使用协同过滤推荐算法,形成最近邻并生成推荐建议。     

基于Spark架构的艺术学慕课资源协同过滤推荐算法研究

传统资源协同过滤推荐算法MAE值偏高,因此提出基于Spark架构的艺术学慕课资源协同过滤推荐算法。采用分级响应形式,建立用户-资源评分关系模型,用户对资源的评分减掉该用户评分平均值,完成资源协同过滤相似度计算的优化,引入集成度高的Spark架构,预测用户对资源的评分并生成推荐列表,实现艺术学慕课资源的精准推荐。经过与两种传统算法的对比实验结果可知,研究的算法在不同比例训练集和测试集的情况下,MAE值均低于两种传统方法,说明基于Spark架构的艺术学慕课资源协同过滤推荐算法推荐精度更高,性能更好。     

基于MI聚类的个性化推荐算法研究

针对传统协同过滤推荐算法推荐效率低下,以及其在数据稀疏性和冷启动方面的不足,文中提出基于MI聚类的个性化推荐算法,该算法在协同过滤推荐的基础上,引入多示例形式的用户评分信息模型,用包来表示用户基本信息与历史行为数据,并通过相似度分层次加权对用户的未知项目评分进行预测,最终得出推荐项。实验仿真表明本文算法的准确度和召回率明显优于已有的算法,并且有效地缓解了冷启动和数据稀疏问题。     

融合时间因素的隐语义模型推荐算法

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。     

一种改进的混合协同过滤推荐算法

传统协同过滤算法存在着相似度计算差和因数据稀疏而导致推荐信息不准确问题。文中通过改进相似度计算方法,提出新的混合协同过滤算法框架,以提高推荐质量。其中,对相似度计算方法的改进采用加权方式,而新的框架是将基于内存的两种协同过滤算法进行结合,最终得到一种混合协同过滤算法。通过Netflix提供的数据集进行实验,实验结果表明,该算法相比于传统协同过滤算法有更好的效果。     

基于用户兴趣传播的协同过滤方法

推荐系统帮助用户过滤无用信息并预测其可能感兴趣的产品。在推荐系统中,协同过滤是应用最为广泛的方法之一。然而,传统的协同过滤方法是在产品维度上计算用户相似度,而且在计算相似度时无法考虑邻居用户的影响。因此,该类方法往往受到高维度、数据稀疏等问题的困扰。为此,本文提出一种基于用户兴趣传播的协同过滤方法,在兴趣维度上计算用户相似度,同时考虑了兴趣在不同用户间的传播。该方法不仅可以有效防止冷启动和数据稀疏问题,而且具有较高的预测准确度。在标准数据集MovieLens上的测试结果表明了本文算法的有效性。     

基于Spark的实时情境推荐系统关键技术研究

随着移动互联网的飞速发展,人们面临的信息过载的问题日益严重,大数据场景下对用户的推荐面临着巨大困难。为了解决推荐时效性、准确度、大数据量,提出了一种基于Spark的实时情境推荐算法。该算法在协同过滤的基础上融合了情境过滤,以Kafka作为实时消息收发器,以Spark Streaming来处理实时流数据,增强了算法的准确性和时效性。实验证明,该算法和传统协同过滤算法相比,准确率和时效性更高,且在大数据场景下更有优势。     

基于改进的协同过滤图书推荐算法

高校图书馆图书个性化推荐没有得到很好的推广和实施,一个重要原因是用户对图书的评价不足。因此,提出了一种基于兴趣的高校图书推荐算法。该算法较好地解决了协同过滤算法无法使用和评分不足的问题。同时,将流行与反向流行的特征结合,使其更接近读者的行为。实验表明,该算法优于传统的协同过滤推荐算法,能够满足实际需求。     

Spark平台下教育资源个性化推荐研究

在面对海量教育数据处理情况时,传统的协同过滤算法在单机上训练和测试效率低下,针对该问题,提出了基于Hadoop分布式平台和Spark并行计算模型的无中间结果输出改进型教育资源推荐策略,该策略较好地发挥了Spark的迭代计算能力优势,在应用于教育资源推荐时,比较了传统算法与改进算法在分布式情况和非分布式情况下的推荐效率和推荐质量的情况.实验结果表明,利用Spark计算模型实现协同过滤算法能够有效地提高教育资源个性化推荐的推荐质量以及推荐效率.     

基于归一化方法的协同过滤推荐算法

针对传统的协同过滤推荐算法没有考虑用户向量维度以及评价值差异的问题,提出了一种基于归一化方法的协同过滤推荐算法。算法在计算用户或项目相似度之前首先将用户对每一项目的评分值归一化到一个统一的值域范围,然后再计算用户向量空间的相似性并进行预测推荐。实验结果显示该算法能够准确地找到相似的邻居用户或项目,预测及推荐测性能有较大提高。     

一种新颖的协同推荐算法研究

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.     

基于邻近项目的Slope One协同过滤算法

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。     

基于用户模糊相似度的协同过滤算法

针对离散评分不能合理表达用户观点和传统协同过滤算法存在稀疏性等问题,借鉴年龄模糊模型,提出了梯形模糊评分模型。该模型将离散评分模糊化为梯形模糊数,考虑了评分模糊性和信息量,通过梯形模糊数来计算用户相似度,据此设计了协同过滤算法,并证明了该算法是传统协同过滤算法在模糊域的扩展。实验表明,该算法在数据稀疏且用户数远多于项目数时性能突出,并且算法运行时间远小于传统协同过滤算法。     

协同过滤中的相似性度量方法的研究

现今,推荐系统越来越受到重视和普及,协同过滤算法是应用最为广泛的个性化推荐技术之一,对基于用户和项的协同过滤推荐算法进行简单的阐述之后,着重对相似性度量方法进行了研究,分别介绍了相关相似性、余弦相似性和调整的余弦相似性,在稀疏数据下对这3种相似性度量方法进行了分析与比较,在最终给出分析结论,并在此基础上提出了改进的相似性计算方法。