基于高阶偏差的因子分解机推荐算法

在推荐系统中,因评分尺度差异而造成的偏差问题一直影响着协同过滤算法的预测准确性。其中针对矩阵因子分解算法中的偏差问题,本文提出一种基于高阶偏差的因子分解机算法。该算法首先按照评分偏差的现实特征对用户和项目进行划分,再将偏差类别作为辅助特征集成到因子分解机中,实现了评分预测中不同偏差用户、项目的高阶交互。在Movielens数据集上的实验结果表明,相比传统矩阵因子分解算法,本文提出的算法具有更低的预测误差,体现了其更好的推荐性能。     

基于谱聚类与多因子融合的协同过滤推荐算法*

针对传统协同过滤算法面临数据稀疏、忽略用户时间上下文信息及对兴趣物品偏好程度等问题,本文提出基于谱聚类与多因子融合的协同过滤推荐算法。首先将FCM聚类融入到谱聚类算法的关键步骤,并通过聚类有效性指数对用户聚类个数进行优化,以降低生成最近邻的时耗;然后将Salton因子、时间衰减因子、用户偏好因子进行融合,从而对相似度进行改进;最后获取系统当前时间为目标用户生成推荐列表。Movielens上的实验结果表明,本文提出的算法在推荐精度、覆盖率及新颖度指标上有较大改善,提升了推荐性能。     

基于组合赋权VIKOR方法的网络节点重要性评价

复杂网络重要节点的识别是网络可靠性分析的重要组成部分,在实际应用中具有重要意义。针对节点重要性受多个因素的影响,将多属性决策理论中的VIKOR方法拓展应用到复杂网络的关键节点识别。基于AHP和TOPSIS方法,从主客观两个维度综合考虑评价指标的权重,给出一个优化的组合赋权策略,进而提出网络节点重要性评价的组合赋权VIKOR (combination weighting VIKOR,CW-VIKOR) 方法。在四个不同类型的实际网络中进行了仿真实验,结果表明,CW-VIKOR方法可以有效识别网络中的重要节点,在节点传播影响力和网络效率上均表现出更好的性能。     

基于用户谱聚类的协同过滤推荐算法

针对电子商务系统中传统协同过滤推荐算法面临的稀疏性、准确性、实时性等问题,提出了一种基于用户谱聚类的协同过滤推荐算法。首先利用非负矩阵分解的方法对原始稀疏评分矩阵进行平滑处理,然后利用改进相似度的谱聚类方法将用户聚类,最后在用户所属类中寻找最近邻并产生推荐。用户谱聚类过程可离线完成,加快了在线推荐速度。在数据集MovieLens上的实验结果表明,该算法在平均绝对偏差、召回率、准确率等方面都有了较大改善,提高了推荐质量。     

基于组合相似度的优化协同过滤算法

协同过滤算法是个性化推荐系统中应用最广泛的一种推荐技术。随着用户数量和项目数量的增加,数据的稀疏性成为影响推荐质量的重要因素。为此,将传统相似度指标修正余弦相似性、Pearson相似度,与结构相似度指标Jaccard系数、Salton系数、IUF系数进行组合,提出6种组合相似度。在Movie Lens上的实验表明,基于组合相似度的优化协同过滤算法在平均绝对偏差MAE、均方根误差RMSE、召回率、覆盖率和确率等性能上都有了较大提高,提高了推荐质量。