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。     

一种改进的协同过滤推荐算法

电子商务的蓬勃发展,使网站中能够提供的商品种类日益繁多,如何迎合客户的兴趣来推荐商品,成为当前电子商务亟待解决的重点问题.协同过滤作为目前推荐系统应用中最为成功的个性化推荐技术,也得到了越来越多研究者的关注.文章在简要介绍传统协同过滤推荐算法的基础上,重点对推荐算法无法适用于用户多兴趣下的推荐问题进行了剖析,提出了一种基于用户多兴趣的协同过滤推荐改进算法.通过实验仿真,验证了该算法的有效性.     

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.     

基于门控循环单元与主动学习的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法存在无法反映用户短时兴趣的问题,提出一种基于门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)神经网络与主动学习的协同过滤推荐算法。在采用GRU神经网络的基础上,将数据进行时序化处理,反映用户兴趣变化,并利用主动学习动态采样数据中的高质量的数据进行GRU神经网络的训练,使模型快速建立。在MovieLens1M数据集上的试验结果表明:加入主动学习的GRU模型的推荐算法比基于用户的协同过滤推荐算法(user-based collaborative filtering, UCF)、基于马尔科夫模型的协同过滤推荐算法(markov chain, MC)、基于隐语义模型的协同过滤推荐算法(latent factor model, LFM)算法有更高的短时预测率、召回率、项目覆盖率以及用户覆盖数,能够有效预测用户短时兴趣,提升精度,发掘长尾物品,且与原始GRU模型相比能够以更少的迭代次数达到相同效果。     

基于用户兴趣的个性化推荐算法研究

针对协同过滤算法存在用户兴趣不易捕捉的问题,提出了一种基于用户兴趣偏移和项目自身属性特征的个性化推荐算法。利用滑动时间窗内项目属性和用户评分建立出用户兴趣偏爱因子,通过推荐项目自身属性特征给出用户对项目的偏爱度;最后结合项目偏爱度和协同过滤算法中预测评分产生推荐。实验结果表明,该算法准确反映出用户兴趣的偏移和项目自身属性特征,在推荐质量上也得到提高。     

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。     

基于时间衰减的协同过滤推荐算法

针对传统的协同过滤算法在计算相似度时未考虑时间因素的影响,导致推荐结果不准确的问题,本文提出将时间因素融入用户项目评分矩阵中,以解决兴趣衰减的问题。首先将遗忘曲线和记忆周期作为时间因素融入算法之中,将艾宾浩斯遗忘曲线用于指数函数拟合,从而获得时间与兴趣衰减的函数关系,以此用于优化用户项目的评分。并将改进的评分矩阵应用到基于项目的协同过滤推荐算法中进行推荐。在评分中加入记忆周期的影响,让目标用户对待预测的项目评分预测更为准确。实验结果表明,改进后的基于时间衰减协同过滤算法在准确性方面有显著的提高。     

基于客户顾目的聚类协同过滤组合推荐算法研究

通过分析传统协同过滤存在的稀疏性、冷启动及实时性问题的根源后,提出一种改进的基于客户颅目的聚类协同过滤组合推荐算法;算法通过运用聚类技术和基于用户的协同过滤算法来预测计算邻居用户,并给出未评分的目标项目的最终预测评分以得到推荐列表,弥补协同过滤推荐在新项目推荐方面的不足的同时稀疏问题也迎刃而解;在预测评分中增加时间权重...     

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Logistic函数和用户聚类的协同过滤算法

针对协同过滤推荐算法的数据稀疏性和可扩展性问题,提出一种基于Logistic函数和用户聚类的协同过滤算法.计算用户对服务关键词的偏好度,构建用户-关键词偏好向量,并基于此向量对用户进行聚类;采用Logistic函数计算用户对服务的兴趣度,并根据兴趣度相似性在目标用户所在类内寻找其最近邻居;通过最近邻居预测用户对服务的兴趣度,将兴趣度较高的服务推荐给用户.基于真实数据集的实验证明,与传统协同过滤算法相比,本文算法能取得更高的准确率,且聚类后算法运行时间显著减少,有效地提高了推荐的实时性.     

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。     

基于聚类分析的协同过滤算法研究

电子商务推荐系统凭借着"智能感知"用户的兴趣和需求的能力,实现个性化商品推荐.传统算法以协同过滤作为主要技术手段实现个性化推荐功能,但是随着电商业务的发展,数据稀疏性和推荐的实时性倍受挑战.据此,结合聚类分析的优点,改进传统算法,提出一种聚类分析与协同过滤相结合的推荐算法.实验表明,改进后的算法具有较好的推荐准确性.     

基于兴趣度向量模型的协同过滤推荐技术研究

在引入兴趣度向量模型的基本原理和用户协同过滤推荐技术的基础上,探讨一种有效的基于兴趣度向量模型的商品推荐算法.该算法通过将兴趣度向量模型与协同过滤推荐技术结合起来,在电子商务中实现商品自动推荐,从而提高推荐精度和推荐质量.并对这种推荐算法的有效性进行了实验验证.     

一种基于用户特征和时间的协同过滤算法

协同过滤是个性化推荐系统中采用最广泛的推荐技术,但已有的方法是将用户不同时间的兴趣等同考虑,时效性不足,而且相同用户特征的用户兴趣存在着很大的相似性,针对此问题,提出一种基于用户特征和时间的协同过滤算法,使得越接近采集时间的用户兴趣,在推荐过程中具有更大的权值,并且根据用户的特征来来提高相似用户集的采集,从而提高推荐的准确性.     

结合时间上下文挖掘学习兴趣的协同过滤推荐算法

提出了一种基于时间上下文的协同过滤推荐(TCCF-LI)算法,实现了基于高校图书馆图书借阅记录数据上的学生学习兴趣挖掘.在传统协同过滤算法上引入时间上下文信息,既考虑了大尺度用户群体爱好的趋同性,又兼顾了小尺度个体用户爱好的短时相关性,获得了更高的推荐性能.在实际数据集上的实验结果表明,该算法在推荐精准度、召回率等方面比传统推荐算法有较好表现.     

一种压缩稀疏用户评分矩阵的协同过滤算法

提出了一种通过降低用户评分矩阵维数来解决数据稀疏问题的协同过滤算法(基于项目多类属概率潜在语义的协同过滤算法)．首先将概率潜在语义分析法中的隐变量集固定为项目的多类属集,明确隐变量的意义,限制隐变量的变化范围; 而后迭代学习隐变量的分布,即用户的兴趣模型,压缩用户评分矩阵; 最后用学到的兴趣模型度量用户的相似度,对目标用户做出推荐． 仿真实验结果表明: 该算法有效解决了数据稀疏问题,平均绝对误差低于基于记忆的协同过滤算法4％; 与通过概率潜在语义分析法降低用户评分矩阵维数来解决数据稀疏问题的协同过滤算法相比,该算法明确了隐变量的意义,提高了对系统的理解,并取得了富有竞争力的推荐性能．     

基于双重阈值近邻查找的协同过滤算法

为了提高协同过滤算法的推荐精度,从协同过滤算法中近邻用户／项目组的选择人手,提出基于双重阈值近邻查找的协同过滤算法。该算法能充分利用现有的稀疏用户项目评分矩阵,找出与目标用户相关性较强,且能参与到评分预测过程中的候选用户。实验结果表明,该算法相比传统的协同过滤算法及部分改进算法,其推荐精度有一定提高,对实际应用具有一定的参考价值。     

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。