基于知识图谱与协同过滤的饮食推荐算法

针对传统的基于协同过滤的饮食推荐算法只利用用户-物品评分矩阵,没有考虑物品本身的语义信息而导致推荐精度不高的问题,本文通过构建知识图谱引入菜品间的语义信息作为重要推荐依据,提出一种基于知识图谱嵌入和协同过滤的个性化饮食推荐算法。通过在2个不同的低维连续的向量空间里表示出菜品实体及其关系,计算菜品间的语义相似度,将语义相似度纳入到协同过滤推荐中进行推荐。本文算法加强了对菜品间内部隐性信息的利用,缓解了数据稀疏性和冷启动问题,使得推荐结果更加合理。在饮食数据集上的实验结果表明,本文算法在饮食推荐上效果显著,在召回率、AUC值2项指标方面都有着明显提升。     

基于内容和兴趣漂移模型的电影推荐算法研究

基于内容的推荐在用户数据较少的情况下是一种有效的解决冷启动的方法。针对基于内容的推荐算法中,内容相似度计算精度低、用户兴趣漂移等问题,提出一种结合影评内容相似度和长短期兴趣模型来计算电影相似度的推荐方法。算法利用text-rank、word2vec等技术和模型对影评进行关键词抽取和词向量构建,同时基于word2vec训练结果进行电影内容相似度计算,一定程度上解决了近义词、网络词等带来的准确率下降问题;然后基于长短期兴趣漂移模型,统计用户对不同内容属性的偏好权重,并随时间窗口动态计算电影相似度矩阵,缓解了用户兴趣随时间漂移而改的问题;最后根据不同推荐策略获得推荐结果。实验结果证明,该算法比对比方法正确率提高了5%左右,同时兴趣模型提取了用户长短期兴趣标签,在工业界及基于标签的算法等场景中都具有很高的实用价值。     

一种结合用户评分信息的改进好友推荐算法

传统的好友推荐算法在计算好友相似度时通常仅仅考虑用户在社交网络的拓扑结构的相似性,而对用户的兴趣相似性考虑较少,因此推荐的结果往往不够精准。现有的很多社交网站(如豆瓣网)提供了用户评分功能,用户可以对某类物品(如电影)给出自己的评分。为了在推荐时计算用户的兴趣相似度,提出基于用户给出的对某类物品的评分来计算用户的兴趣相似度,从而在拓扑相似度的基础上结合兴趣相似度得到更精准的推荐结果。首先使用余弦相似度计算出用户间拓扑相似度;其次在计算基于评分的用户兴趣相似度时,通过建立概率模型得到用户聚类评分相似度矩阵,从该评分矩阵推导出用户间基于评分的兴趣相似度;最后,结合拓扑相似度和评分相似度得到最终的改进好友推荐算法,计算出相似度值最高的N个人推荐给当前用户。为了验证所提方法的有效性,用提出的方法对豆瓣网抓取的用户数据进行好友推荐,实验结果证明所提方法与传统的基于拓扑的好友推荐算法相比可以有效提高好友推荐的准确性。     

基于领域知识的协同过滤推荐算法

传统协同过滤推荐算法中项目相似度的计算建立在用户评分项目交集之上,没有考虑不同项目之间所存在的语义关系,致使推荐准确率低。基于领域知识进行项目相似度计算的协同过滤算法在用户评分的共同项目很少的情况下仍能给出不错的推荐。实验结果表明,该算法可以有效地解决用户评分数据极端稀疏的问题,提高推荐系统的推荐质量。     

基于知识图谱和重启随机游走的跨平台用户推荐方法

针对单一社交网络平台中推荐相似用户结果单一,对用户兴趣和行为信息了解不够全面的问题,提出了基于知识图谱和重启随机游走的跨平台用户推荐方法（URCP-KR）。首先,在分割、匹配出的目标平台图谱和辅助平台图谱的相似子图中,利用改进的多层循环神经网络（RNN）预测出候选用户实体,再综合利用拓扑结构特征相似度和用户画像相似度筛选出相似用户;然后,将辅助平台图谱中的相似用户的关系信息补全到目标平台图谱;最后,计算目标平台图谱中的用户游走到社区内每个用户的概率,从而得到用户之间的兴趣相似度来实现用户推荐。实验结果表明,与协同过滤（CF）算法、基于跨平台的在线社交网络用户推荐算法（URCP）和基于多开发者社区的用户推荐算法（UR-MC）相比,URCP-KP在推荐精确率及推荐多样性等方面均有所提高,推荐精确率最高可达95.31%,推荐覆盖率最高可达88.42%。     

融合知识图谱表示学习的栈式自编码器推荐算法

针对目前协同过滤推荐算法中数据稀疏和语义信息欠缺问题,提出一种融合知识图谱表示学习的栈式自编码器推荐算法(SAEKG-CF)。将评分矩阵作为栈式自编码器的输入,训练得到项目的隐性特征向量,并据此计算特征相似性矩阵;利用知识图谱表示学习算法将项目中的实体映射到低维向量空间,并计算出低维向量空间中实体间的语义相似性矩阵;将特征相似性矩阵与语义相似性矩阵相融合,得到融合相似性矩阵,进而依据最优融合相似性矩阵产生top-k推荐列表。实验结果表明,该算法能有效地同时解决数据稀疏与语义信息欠缺问题,提高推荐的准确率。     

一种基于网站聚合和语义知识的电影推荐方法

针对传统个性化推荐方法中存在的稀疏性、冷启动、过度专业化且准确率低等问题,提出一种基于网站聚合和知识的电影推荐方法。利用网络爬虫聚合源网站对某部电影的相关推荐,得到待推荐电影集,使用电影知识构建基于本体论的电影模型,并在该模型的基础上给出一种学习用户偏好权重的算法,采用SimRank算法和加权平均值计算电影相似度,根据相似度高低向用户进行推荐。实验结果证明,该方法的推荐准确度在非实时推荐场景下较现有方法提高10%以上,且实时推荐的推荐质量有明显提高,在一定程度上解决了稀疏性、冷启动及过度专业化等问题。     

基于多源信息相似度的微博用户推荐算法

针对传统的协同过滤（CF）推荐算法中存在的数据稀疏性和推荐准确率不高的问题,提出了基于多源信息相似度的微博用户推荐算法（MISUR）。首先,根据微博用户的标签信息运用K最近邻（KNN）算法对用户进行分类;然后,对得到的每个类中的用户分别计算其多源信息（微博内容、交互关系和社交信息）的相似度;其次,引入时间权重和丰富度权重计算多源信息的总相似度,并根据其大小进行TOP-N用户推荐;最后,在并行计算框架Spark上进行实验。实验结果表明,MISUR算法与CF算法和基于多社交行为的微博好友推荐算法（MBFR）相比,在准确率、召回率和效率方面都有较大幅度的提升,说明了MISUR算法的有效性。     

基于知识图谱表示学习的协同过滤推荐算法

针对协同过滤算法仅使用物品-用户评分矩阵而未考虑语义的问题,提出一种协同过滤推荐算法。使用知识图谱表示学习方法,将业界已有的语义数据嵌入一个低维的语义空间中。通过计算物品之间的语义相似性,将物品自身的语义信息融入协同过滤推荐。算法弥补了协同过滤算法没有考虑物品本身内涵知识的缺陷,在语义层面上增强了协同过滤推荐的效果。实验结果表明,该算法能够有效地提升协同过滤推荐的准确率、召回率和F值。     

改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤（CF）推荐算法存在评分矩阵稀疏、扩展性弱和推荐准确率低的缺陷，提出一种改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法（GIFP-CCF+）。在传统基于修正余弦相似度计算方法上，引入时间差因子、热门物品权重因子以及冷门物品权重因子以改善相似度计算结果；同时引入改进模糊划分的GIFP-FCM算法，将属性特征相似的项目聚成一类，构造索引矩阵，同索引间根据项目间的相似度寻找项目最近邻居构成推荐，从而提高协同过滤算法（CF）的精度。通过与Kmeans-CF、FCM-CF和GIFP-CCF算法进行仿真对比实验，证明了GIFP-CCF+算法在推荐结果和推荐精度上具有一定的优越性。