一种改进相似度的协同过滤算法

传统的相似度计算方法通过评分信息得出用户之间的相关关系,这些方法仅仅从用户评价信息考虑用户之间的相似度,使计算结果过于片面,在稀疏数据集中受较大影响,导致推荐结果的准确性有所降低。针对一般的协同过滤推荐算法中存在的数据稀疏性问题,通过引入用户相似度权重系数,将Pearson相关系数进行加权处理后与Jaccard相似性方法相结合,提出一种新的计算方案,改进算法考虑了用户对共同评分项目所占的比率和用户对项目的评分取值大小,优化了协同过滤算法中相似度量的关键性能。在MovieLens和Book-Crossing两个公共数据集中进行试验,结果表明,改进算法使平均绝对误差值最大程度上降低了5. 2%,从而有效降低稀疏数据集对推荐结果的影响,显著提升了推荐系统的准确度。     

一种引入加权异构信息的改进协同过滤推荐算法

协同过滤作为当前应用最成功的推荐技术之一,其推荐质量在很大程度上取决于近邻用户选取的准确性,而数据的稀疏性问题（sparsity）和相似度度量方式（similarity metrics）严重影响着最近邻的选择。该文提出了一种引入加权异构信息的改进协同过滤算法。首先利用异构网络中丰富的语义信息和边属性信息,得到用户之间基于不同元路径的相似度;然后将相似度分别应用到典型的基于用户的协同过滤推荐算法中,得到基于每个相似度的用户评分值;最后采用监督学习算法为每个打分值分配不同的权重,融合为用户最终评分。在扩展MovieLens经典数据集上的实验结果表明,本文所提算法在精确度上较传统算法有显著提高。     

基于选择性预测策略的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法在用户评分数据极端稀疏情况下无法取得令人满意的推荐质量问题,结合User-based 和Item-based 协同过滤算法思想,提出了一种基于选择性预测策略的协同过滤推荐算法,算法利用高相似度阈值来计算用户相似性和项目相似性,并通过形成用户最近邻居集和项目最近邻居集来预测填充评分矩阵。基于Movielens数据集的实验表明,改进的算法有效改善了传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性和扩展性问题,明显提高了系统的推荐质量。     

一种基于时间加权和用户特征的协同过滤算法

协同过滤算法是目前个性化推荐系统中应用最成功的推荐算法之一,但传统协同过滤算法很少考虑到用户兴趣随着时间变化以及用户特征与兴趣的关联性两方面的问题。针对该问题提出了一种基于时间加权和用户特征的协同过滤算法,首先通过定义时间指数函数反映兴趣随时间增长的变化,然后建立用户的特征矩阵,最后采用一种新的相似度度量方法计算出目标用户的最近邻居集合。实验结果表明该算法推荐平均绝对误差(MAE)比传统算法降低了12%,推荐质量较传统算法有明显提高。     

基于项目语义相似度的协同过滤推荐算法

协同过滤是个性化推荐系统中最广泛使用的推荐技术.在用户评分矩阵极度稀疏情况下,传统的协同过滤推荐算法中用户相似度的计算建立在用户评分项目交集之上,并且没有考虑不同项目之间存在的语义关系,从而导致推荐准确率低.针对上述问题,文章提出一种新的基于项目语义相似度的协同过滤算法(CFSSI,collaborative filtering basedon semantic similarity between Items):首先利用领域本体计算项目之间的相似性,填充评分矩阵缺失值,而后根据修正的余弦相似度计算用户相似性.实验结果表明:算法可以在用户评分数据极端稀疏的情况下,仍能取得较高的推荐质量.     

一种改进的协同过滤推荐算法

针对User-based协同过滤推荐和Item-based协同过滤推荐算法的不足,提出了一种改进的推荐算法。该算法融合User-based协同过滤推荐和Item-based协同过滤推荐算法思想,通过形成项目相似集来填充用户评分矩阵,并利用高评分阈值来计算用户相似性,有效改善了传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性和实时性。实验结果表明,该算法可以显著提高推荐系统的推荐质量。     

一种改进Slope One的学习推荐算法

针对协同过滤算法的推荐精度不足问题,提出一种改进的Slope One算法。以基于用户协同过滤算法为前提,使用皮尔逊相似性计算用户间相似度,利用Top-N方法对相似用户进行筛选,把最相似用户作为邻居集,再结合加权Slope One算法,预测项目评分,实现对用户个性化精准推荐。实验结果表明,在数据稀疏的条件下,改进算法的预测精确度优于基于用户的协同过滤算法和Slope One算法,提高了推荐质量。     

基于用户量化属性的多维相似度的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法模型过于粗糙和推荐精度较低的问题,提出了一种新的基于用户量化属性的多维相似度的协同过滤推荐算法.该算法考虑到个别项目对相似度计算的影响,利用最大差值特性进一步描述用户评分相似度,并结合用户量化属性,构建用户兴趣偏好模型,依此阐明了新的相似度计算方法,利用该方法获取目标用户的近邻用户和预测评分,最终实施推荐.实验结果表明该算法可以有效的提高推荐质量.     

基于正相关和负相关最近邻居的协同过滤算法

协同过滤算法是应用最广泛和最成功的推荐算法之一。针对传统协同过滤算法在预测评分时仅考虑正相关最近邻居,没有考虑负相关最近邻居对评分预测的影响而导致的预测结果准确性及多样性较低的问题,提出一种基于正相关和负相关最近邻居的协同过滤算法。该算法首先计算用户之间的相似度,再通过用户评分与其平均评分等信息计算出用户之间的变异系数,利用变异系数修正相似度的值,从而缓解因为用户共同项目数不足而导致的相似度计算结果可信度较低的问题。然后分别对与目标用户相似度为正及与目标用户相似度为负的用户进行排序,并利用动态加权参数α及训练得到的阈值口分别选取正相关最近邻居和负相关最近邻居,基于选取的正相关最近邻居和负相关最近邻居分别进行预测评分。最后,将基于正相关最近邻居和负相关最近邻居的预测评分进行加权,作为最终的预测评分。在MovieLens数据集上利用3种评价标准进行对比实验,结果表明本文算法有效地提高了推荐的准确性和多样性。     

协同过滤算法中一种改进的相似性计算方法

协同过滤算法作为一种成功的个性化推荐技术已经被应用到很多领域中.传统的协同过滤算法中用户相似性的计算只考虑了用户评分信息而没有考虑到用户的社会背景信息,针对这个问题,本文提出了基于用户社会信息的相似度计算方法,实验表明,改进后的协同过滤算法能更好地反映用户兴趣,提高推荐精度,在推荐效果方面得到了更好的改善.     

基于用户特征和时间权重的协同过滤算法

为了解决传统算法中寻找最近邻居不准确和用户兴趣随时间变化而迁移的问题,提出一种基于用户特征和时间权重的协同过滤算法。文中首先把Movie Lens数据集中用户特征信息数字化,求出用户特征相似性,将其加入到修正的余弦公式中,得到一种新的用户相似度,以找到更加准确的最近邻居集;然后通过引入时间函数来反应用户的兴趣迁移,再根据预测评分公式来获得更加准确的预测评分;最后给用户生成一个较可靠的推荐结果。实验结果表明,该方法取得了较好的效果且平均绝对误差(MAE)值达到72.57%。     

位置社交网络的个性化位置推荐

为了有效改善位置社交网络的用户体验,提出了一种个性化位置推荐服务模型.综合考虑了用户的签到行为特点、用户特征及位置兴趣点的语义特征,并将蚁群算法与改进的混合协同过滤算法有效结合起来进行个性化位置推荐,以此提高个性化位置推荐的质量和效率.实验结果表明,提出的位置推荐模型的召回率、准确率和平均绝对误差值都明显优于已有方法.     

基于用户兴趣变化的协同过滤推荐算法

协同过滤算法是在众多应用领域中最成功的个性化推荐技术之一,但传统协同过滤算法不能及时反映用户的兴趣变化,致使预测结果不准确。针对这个不足,提出一种基于用户兴趣变化的改进协同过滤算法。改进算法提出一种基于时间的权重函数,用于研究用户在不同时间段的兴趣变化,通过用户兴趣之间的相似性,最后生成推荐结果。实验结果验证了改进算法在推荐的准确性方面得到显著提高。     

基于用户评论挖掘的产品推荐算法

针对电子商务推荐系统中,互联网“信息过载”所造成的难以精确定位用户兴趣并提供准确产品推荐的问题,通过深入挖掘电子商务社区中丰富的用户评论信息,开发产品特征提取算法,建立用户兴趣偏好模型,结合用户历史评分数据来改善传统协同过滤推荐算法的推荐准确性;利用相似度传递技术在一定程度上缓解推荐系统中数据稀疏性带来的问题.实验结果表明,在数据稀疏的情况下,该算法仍可较好地拟合用户对产品的兴趣偏好,并在推荐准确性方面较传统的协同过滤算法有明显的提高.     

基于多方面评分的景点协同推荐算法

针对传统的协同过滤(collaborative filtering, CF)推荐模型中利用单一的总体评分进行相似性计算,但总体评分不能准确反映用户对物品喜好的问题,提出基于多方面评分的景点协同推荐算法。该算法综合利用用户对景点在景色、趣味性、性价比三个方面的评分计算用户或景点之间的相似性,进而计算目标用户对目标景点的总体评分。试验结果表明:在相似性计算中引入景点在这三个方面的评分信息后,推荐结果的均方根误差、平均绝对误差、覆盖率、准确率和F-度量指标都得到了改善。     

基于位置社交网络中地点聚类推荐方法

为解决基于位置社交网络中地点推荐时遇到的数据稀疏、冷启动问题,提出一种改进的地点推荐方法,在协同过滤算法的基础上融合了聚类算法,考虑到用户偏好、朋友关系、位置语义等因素,在推荐时取两种算法的优点进行互补。研究的重点是相似度的计算,包括兴趣地点相似度、好友亲密度、词频-逆文档频率、余弦相似性。在Foursquare数据集上以准确率、召回率、单个主题的平均准确率作为度量依据,对提出的方法进行验证。试验证明,本方法有效提高了推荐效果。     

基于用户兴趣评分填充的改进混合推荐方法

针对传统协同过滤推荐方法中的用户项目评分数据稀疏和推荐准确度不高的问题,提出了一种基于用户兴趣评分填充的改进混合推荐方法。首先,分析用户对项目类型的偏好,计算用户兴趣评分并进行矩阵填充;然后,考虑用户主观评分差异化及项目自身质量的影响,对传统皮尔逊相关系数进行改进,并基于已填充评分矩阵进行用户相似性及项目相似性计算;在此基础上分别基于用户和项目两个方面进行评分预测,并将两者的预测评分进行加权求和,进而进行混合推荐;最后,以Movielens100k为数据集进行实验,先分析了用户兴趣评分矩阵的填充效果,再将文中方法和传统协同过滤混合推荐方法以及文献中提出方法进行了对比分析。实验结果表明;提出的评分矩阵填充方法能有效缓解数据稀疏的影响,填充效果优于传统评分矩阵填充方法;提出的改进混合推荐方法（IHRIRF）比传统的混合协同过滤推荐方法HCFR及WPCC方法具有更好地推荐效果。