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。     

基于加权信息熵相似性的协同过滤算法

协同过滤算法是推荐系统中最为成功的技术之一,相似性计算是协同过滤算法的核心.针对传统的相似度计算方法在数据稀疏的情况下推荐不准确问题,提出了基于项目间差异信息熵的相似度计算方法,先通过差异值和共同评价数目对信息熵进行加权,再归一化处理来计算项目间的相似度.用基于项目(Item-based)相似性的协同过滤算法进行了实验验证,实验结果表明,该算法提高了个性化推荐精度.     

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.     

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。     

基于用户打分和评论的推荐算法研究

提出了一种加权的基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)的协同过滤算法,通过对传统协同过滤算法优缺点的分析,联合打分数据和评论数据的特征进行推荐。该算法主要研究用户评论文本的特点,通过LDA主题模型对评论文本集合进行主题提取,使用相对熵的方法计算相似度,在此基础上,研究用户评分对于每条评论文本的影响,联合LDA进行评分预测及推荐。实验结果表明,该算法能够显著提高推荐准确度。     

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。     

采用评论挖掘修正用户评分的改进协同过滤算法

针对当前电子商务网站用户评分过于集中而区分度不明显,以及整数评分可信度不高导致协同过滤推荐效果较差的问题,提出一种改进协同过滤算法. 利用改进的词性路径模板算法挖掘评论中包含的产品特征和情感词,分析并建立评论特征偏好向量;依据评论特征偏好向量计算评论中包含的情感态度,利用用户评论中包含的情感态度对评分进行修正,使得修正后的评分更接近于用户的真实评分意愿;利用修正后的评分计算评分相似度,与偏好相似度结合产生推荐. 实验结果表明,该算法有效地增加了评分区分度与可信度,提高了最近邻居的质量,从而提高了推荐结果的准确度.     

基于用户喜好的个性推荐系统优化

采用协同过滤方式的传统推荐系统具有一定实用性,但也存在未考虑用户个性喜好的问题。为提高推荐精度,特别针对用户个性化特点和需求,提出了采用改进相似度计算和回归分析方法对协同过滤推荐进行系统优化。实验结果表明,优化算法可明显改善系统的推荐效果,并加强基于协同过滤推荐的有效性。     

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Hadoop个性化推荐算法设计与实现

为了提升个性化推荐系统的大数据处理能力,选择基于用户聚类协同过滤的个性化推荐算法,并在Hadoop平台下实现算法的分布式并行化.离线状态下对用户物品矩阵降维,对用户进行聚类得到类别信息列表,对用户在类簇内进行推荐,并在相似度计算内引入物品贡献权重,最后对算法实现并行化得到推荐结果,实现基于用户聚类的分布式协同过滤推荐算法.最后对推荐结果进行测试分析,证明分布式个性化推荐有更好的推荐准确性和实时性.     

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。     

基于K-means和矩阵分解的位置推荐算法

采用矩阵分解方法为模型量化用户对未知位置的签到次数,利用改进的融合用户间签到和好友关系的相似度计算方法计算用户间的相似度,通过聚类方法将用户进行群组划分,最终提出结合聚类和矩阵分解的方法实现个性化位置推荐。相比于基于用户协同过滤和基于矩阵分解推荐算法,本文算法在位置推荐召回率和准确率上均有提高,同时,在推荐运行时间上也优于其他算法。     

融合聚类和协同过滤推荐算法在中药材交易信息平台的应用

利用聚类方法计算用户相似度,结合协同过滤思想构建个性化推荐算法,对中药材电子商务交易数据的样本进行实验验证,实验证明融合聚类和协调过滤的推荐算法在推荐效果方面优于传统的协同过滤推荐算法.将此算法运用于中药材电子商务交易平台中,构建个性化推荐模块,提高平台的个性化服务能力.     

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。     

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。     

改进的基于用户的协同过滤算法

在推荐系统中,协同过滤算法是应用最广泛和最成熟的推荐算法之一。但是传统的协同过滤算法,在计算用户之间的相似度和评分推荐两个指标上存在着很多不足之处。通过决策树策略找寻了评分和共现值之间的规则,有效的改善了Salton相似度的准确性。同时,根据艾宾浩斯遗忘规律得到启发,引入了时间模型作为评分的权重,有效的解决了用户的兴趣迁移。在仿真实验中,测试了在不同邻居个数下传统算法和改进算法的平均绝对误差。实验证明,改进的协同过滤算法能够降低预测评分的平均绝对误差,提高推荐的准确率。