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.     

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.     

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。     

基于数据稀疏性的协同过滤推荐算法改进研究

针对根据用户的活动行为向其推荐感兴趣项目的协同过滤推荐算法,随着用户数量和项目数量增多,用户在单一项目上的活动行为减少,导致推荐质量不佳的问题,本文提出了在数据稀疏的情况下提高推荐质量的优化算法。在方法上将基于项目和基于用户的推荐方法相结合,根据用户之间的相似度初步预测用户对项目的评分,再基于项目之间的相似度产生推荐;在填补未评分的空缺值时,将平均值与预测值相结合;在计算相似度时,考虑用户之间共同评分的项目数权重和项目之间被用户共同评分的用户数权重。实验首先对比了几种基本推荐算法的推荐效果以选取较佳的基本算法做研究,接着在此基础上将本文提出的优化算法与其他算法进行了对比,最后不同程度增加数据稀疏性做进一步的对比实验。实验表明,在优化算法的实验中,本文提出的优化算法一直具有较好的推荐效果。在数据稀疏性改变的实验中,随着数据稀疏度的增大,本文提出的优化算法推荐效果更具有明显优势。     

融合项目聚类和时间权重的动态协同过滤算法

传统基于项目的协同过滤算法离线计算项目间的相似度,提高了向用户推荐的速度,但极大的数据稀疏度影响了推荐质量,且该算法也忽略了用户兴趣随时间变化这一现象. 针对上述问题,提出了一种融合项目聚类和时间权重的动态协同过滤算法,根据用户偏好对项目进行聚类,找出类别偏好相似的候选邻居,再在候选邻居中搜寻最近邻,排除与目标项目共同评分较少的项目干扰,提高了搜寻相似项目的准确性. 同时,引入时间权重来反映用户兴趣随时间的变化,从整体上提高推荐质量. 在MovieLens数据集上进行实验,实验结果表明,本文所提出算法的推荐质量较传统的协同过滤算法有显著提高.     

基于项目层次相似性的推荐算法

针对协同过滤算法推荐效果依赖于相似度度量方法的问题,提出了一种基于项目层次结构相似度的推荐算法REHIS(recommendation hierarchical similarity)。首先利用关联规则挖掘和KNN(K nearest neighbor)算法完善项目层次结构,然后利用TopK算法计算项目之间的相似度,最后利用基于项目的协同过滤算法框架预测用户评分。为解决协同过滤算法扩展性差的问题,还把TopK算法推广到余弦距离和皮尔逊相关系数等常见的相似度度量方法。实验结果表明,与传统的协同过滤算法相比,REHIS能够获得更优的均方根误差,TopK算法可以减少最近邻项目的查找时间。     

一种基于用户兴趣联合相似度的协同过滤算法

在推荐系统中数据稀疏性和推荐时效性是经常面对的问题,为了更好地反映不同用户在不同阶段的邻域相关性,从而能够挖掘出评分项目中所隐含的个性化信息,在基于用户的协同过滤算法预测评分过程中将联合相似度与用户兴趣的时序信息相结合,首先融合覆盖评分信息的用户间的协同相似度、偏好相似度和轨迹相似度等3种相似度,通过参数调节不同度量的权重及相似度阈值形成联合相似度以获取用户有效的邻居数目;其次在联合相似度计算过程中引入反映时间权重的Logistic函数以提高推荐的时效性;最后进行实验,结果表明,所提出的方法与经典算法相比,不仅提高了精度,而且可以更有效地预测用户的真实评分。     

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。     

融合用户属性的协同过滤推荐算法在政府采购中的应用

在政府采购领域,由于数据不包含采购单位对采购商品的评分,而且目前无法获取用户的行为数据,故在实施推荐时,传统的用户相似度计算方法存在不足。针对该问题,在Jaccard系数计算方法的基础上,考虑采购单位固有的属性信息,对传统的用户相似度计算方法进行了改进,并提出了一种融合用户自身属性的基于用户的协同过滤算法。实验结果表明:本算法在一定程度上提高了系统的推荐质量。     

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。