缓解数据稀疏问题的协同过滤混合填充算法

现实评分矩阵非常稀疏,基于用户的协同过滤无法为目标用户提供高精度的满意推荐.基于此种情况,文中提出协同过滤混合填充算法,缓解数据稀疏问题.从物品角度出发,根据相似物品的评分信息填充稀疏矩阵.同时从用户角度出发,利用填充后的矩阵计算目标用户的邻近用户.选取共同评分数量最多的物品以进一步填充矩阵.在两个真实数据集上的实验表明,本文算法在无需额外复杂信息的条件下,有效提高新用户推荐的精确度,缓解数据稀疏性问题.     

融合社交网络信息的协同过滤推荐算法*

在推荐系统中,协同过滤推荐算法往往面临数据集的高度稀疏性和推荐精度有限的问题.为了解决上述问题,在基于物品的协同过滤推荐框架下,分别在物品相似度的计算和用户对物品的评分预测阶段,利用社交网络中朋友关系信息选择性地填充评分矩阵中的缺失值,最大化利用评分矩阵中的已有信息,提出融合社交网络信息的协同过滤推荐算法.最后,在Epinions数据集上的实验表明,文中算法在一定程度上缓解数据稀疏性问题,同时在评分误差和分类准确率两个指标上优于其它协同过滤算法.     

一种基于空间变换的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤推荐算法在实际应用中往往面临着计算可扩展性的问题。为解决此问题,文中在基于物品的协同过滤推荐的框架下,通过融合社交关系信息,提出了一种基于空间变换的协同过滤推荐算法。首先,根据用户社交网络信息,运用社区发现算法将用户划分为不同的类;其次,基于评分信息,根据用户和物品之间的对应关系找到各个用户类所对应的物品类;最后,通过各个物品对每一物品类的隶属关系,将稀疏的高维评分信息矩阵转换为一个低维稠密的物品隶属度矩阵,进而基于该矩阵进行相似度计算并进行协同过滤推荐。在公开数据集上将所提方法与其他算法进行了对比实验分析,结果表明,所提算法能够在保证推荐准确性的同时明显提升计算效率。     

基于社交网络能量扩散的协同过滤推荐算法

针对数据稀疏导致推荐系统精确度较低的问题,结合社交网络中丰富的社会化信息及能量扩散在数据稀疏问题上的优良表现,文中提出基于社交网络能量扩散的协同过滤推荐算法.首先利用用户-物品评分矩阵和信任关系具有的传递性计算用户之间信任强度值.再利用社交网络结合用户-物品二分网络,得到物品资源值.最后利用协同过滤方法进行预测评分.在真实数据集上的实验表明,文中算法缓解数据稀疏性,可解决推荐精确度较低的问题.     

基于用户信任和兴趣的概率矩阵分解推荐方法

传统协同过滤推荐算法存在数据稀疏性、冷启动、新用户等问题.随着社交网络和电子商务的迅猛发展,利用用户间的信任关系和用户兴趣提供个性化推荐成为研究的热点.本文提出一种结合用户信任和兴趣的概率矩阵分解（STUIPMF）推荐方法.该方法首先从用户评分角度挖掘用户间的隐性信任关系和潜在兴趣标签,然后利用概率矩阵分解模型对用户评分信息、用户信任关系、用户兴趣标签信息进行矩阵分解,进一步挖掘用户潜在特征,缓解数据稀疏性.在Epinions数据集上进行实验验证,结果表明,该方法能够在一定程度上提高推荐精度,缓解冷启动和新用户问题,同时具有较好的可扩展性.     

基于景点标签的协同过滤推荐

针对基于用户社会关系的协同过滤推荐算法有时无法给出目标用户对目标物品的评分的情况,以及基于物品的协同过滤推荐算法中存在的用户对不同类型物品的评分可能不具有可比性的问题,提出了两个基于物品标签的协同过滤推荐算法。这两个算法在计算物品相似度时引入了物品的类型标签信息。在景点评分数据上的实验结果表明：相比基于用户社会关系的协同过滤推荐算法,基于用户社会关系和物品标签的协同过滤推荐算法的准确率和覆盖率提升最高达10%和4%;相比基于物品的协同过滤推荐算法,基于物品和物品标签的协同过滤推荐算法的准确率提升达15%。这说明景点类型标签信息的引入能使得景点的相似度计算更准确。     

一种改进的Top-N协同过滤推荐算法

摘 要: 针对传统的相似度计算方法仅依靠用户评分信息矩阵来计算物品或用户相似度,物品相似度的计算考虑了所有用户的历史反馈信息等问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。首先,以所有物品的度的平均值作为阈值,在用户相似度计算公式中引入用户共同评分权重以及流行物品权重。其次,在物品相似度计算公式中引入物品时间差因素和用户共同评分权重。最后,将兴趣相似的用户聚成一类,在类内应用推荐算法分别为用户进行推荐。实验结果表明,相比于传统的协同过滤推荐算法,新算法得到的推荐结果在召回率上提高了2.1%。该算法可在一定程度上提高推荐算法的精度以及推荐质量。     

基于信息熵和时效性的协同过滤推荐

针对协同过滤推荐算法存在的噪声数据问题,提出了用户信息熵模型。用户信息熵模型结合信息论中信息熵的概念,采用信息熵的大小衡量用户信息的含量,利用用户评分数据得到用户的信息熵,过滤信息熵低的用户,从而达到过滤噪声数据的目的。同时,将用户信息熵模型和项目时效性模型相结合,项目时效性模型利用评分数据上下文信息获得项目的时效性,能有效缓解协同过滤的数据稀疏性问题。实验结果表明提出的算法能有效过滤噪声数据,提高推荐精度,与基础算法相比,推荐精度提高了1.1%左右。     

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。     

基于GEP-RBF的协同过滤数据稀疏性问题研究

针对传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性问题,提出了基于GEP-RBF的协同过滤推荐算法.该算法对目标用户偏好的分类范畴进行了分析,构建了局部用户-项目评分矩阵,同时利用GEP优化RBF神经网络,预测局部用户-项目评分矩阵的缺失评分,平滑评分矩阵,并给出了用户评分项目交集阈值修正相似度的方法,提高用户相似度计算的准确性.实验结果表明,该算法能有效地缓解数据稀疏性问题,从而提高了协同过滤推荐系统的推荐质量.