混合协同过滤算法中用户冷启动问题的研究

在推荐系统中,用户冷启动问题是传统协同过滤推荐系统中一直存在的问题。针对这个问题,在传统协同过滤算法的基础上,提出一种新的解决用户冷启动问题的混合协同过滤算法,该算法在计算用户相似性时引入用户信任机制和人口统计学信息,综合考虑用户的属性相似性和信任相似性。同时,算法还在用户近邻的选取上做了一些改进。实验表明该算法有效缓解了传统协同过滤推荐系统中的用户冷启动问题。     

结合用户聚类与改进用户相似性的协同过滤推荐

协同过滤算法作为一种信息筛选的重要方式,在大数据时代下受到越来越多的关注。但传统的协同过滤算法由于面临着严重的数据稀疏性以及只考虑用户间的评分相似性,导致推荐准确率较低。对此,提出了一种改进的协同过滤算法。利用[K]-means++算法对用户属性进行聚类,从而降低数据的稀疏性;考虑到用户兴趣会随时间发生动态变化,在传统的评分相似性中引入时间因素;将信任误差引入到用户间的信任关系中,从而改善用户信任度;将基于时间因素的评分相似性与改进的用户信任度进行融合,从而提高用户相似性的计算精度。在MovieLens数据集上进行仿真实验,结果表明,该算法能有效地提高推荐的预测准确性。     

融合信任计算的协同过滤推荐方法

协同过滤推荐是目前应用最为广泛的推荐策略之一,但存在数据稀疏和难扩展问题.文中在传统基于用户的协同过滤推荐算法的基础上,引入信任关系计算,利用信任关系的条件传递特性,设计并构建一个集用户声望信任和用户局部信任的混和信任网络,并将用户间评分相似度和网络中用户间信任评价度结合,为用户寻找更多基于信任因素和兴趣因素的二维相似近邻.在Epinions数据集上以平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RSME)等作为实验评价指标,对该方法进行验证实验.结果表明相比传统协同过滤推荐算法,该方法在MAE上提高约6.8%,最优值达到0.7513,t检验的结果也表明该方法能显著提高推荐系统性能.     

基于填充和相似性信任因子的协同过滤推荐算法

为了提高推荐系统在数据稀疏情况下的推荐质量,提出一种改进的协同过滤算法。该方法使用一种数据挖掘算法对稀疏评分矩阵进行填充; 在完整的填充矩阵上计算用户相似性,并引入相似性信任因子; 最终做出推荐预测。典型数据集上的对比实验结果表明,即使在评分数据极为稀疏的情况下,该算法仍能取得较好的结果。     

融合信任用户的协同过滤推荐算法

推荐系统中普遍存在的数据稀疏性问题使得协同过滤算法所要求的近邻搜索准确性降低,以及搜索到的最近邻用户过少,这对整个推荐系统的推荐质量和推荐的准确性产生重要影响,而这个问题对于传统的协同过滤推荐是难以解决的.针对这个问题,通过将用户之间的信任关系与对项目的评分相似性相融合,提出一种融合信任用户的协同过滤推荐算法,利用有向网络图构建的用户之间的信任关系,弥补了仅仅依靠计算用户间相似性不能准确衡量用户之间关系的缺陷.实验结果证明,该算法能够提高系统的推荐质量和准确性.     

基于社交用户标签的混合top-N推荐方法

针对协同过滤方法的冷启动问题,提出一种将社交用户标签与协同过滤相结合的混合top-N推荐方法。通过社交用户关系获得可信用户集,然后根据个性化标签采用结构上下文相似性算法(SimRank)计算社交用户相似近邻集并进行预测推荐,最后结合传统协同过滤方法进行推荐。实验结果表明,该方法能够提高在一般数据集及冷启动用户数据集下的推荐精度。     

一种基于粗集的协同过滤算法

针对协同过滤中的数据稀疏问题，提出了一种基于粗集的协同过滤算法．首先通过自动填补空缺评分降低数据稀疏性；然后采用分类近似质量计算用户闻的相似性形成最近邻居，产生推荐预测．实验结果表明，该算法有效地解决了数据稀疏问题，提高了推荐的质量．     

一种巴氏系数改进相似度的协同过滤算法

针对传统协同过滤算法中评分数据稀疏性及所造成推荐质量不高的问题,提出一种巴氏系数(Bhattacharyya Coefficient)改进相似度的协同过滤算法。在基于近邻协同过滤算法基础上,首先利用Jaccard相似性来计算用户间的全局相似性;其次使用巴氏系数获得评分分布的整体规律,并结合Pearson相关系数来计算其局部相似性;最后融合全局相似性和局部相似性得到最终的相似度矩阵。实验结果表明,该算法在稀疏数据集上获得更好的推荐结果,有效地缓解了评分数据稀疏性问题,提高了推荐的准确度。     

一种基于信任的协同过滤推荐模型

传统的协同过滤推荐技术主要基于用户-项目评价数据集进行挖掘推荐,没有有效地利用用户通信上下文信息,从而制约其进一步提高推荐的精确性。针对传统协同过滤推荐算法存在的推荐精度不高的弊端,在协同过滤算法中融入通信上下文信息,引入了通信信任、相似信任和传递信任三个信任度,并提出了一种基于信任的协同过滤推荐模型。通过公开数据集验证测试,证明提出的推荐算法较传统的协同过滤推荐技术在推荐准确性上有较大提高。     

基于信任和矩阵分解的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤算法普遍存在的稀疏性和冷启动问题,提出一种基于信任和矩阵分解的协同过滤推荐算法。提出一种基于用户评分值的隐式信任计算方法,该方法综合考虑用户的相似性和交互经验,运用信任传播方法使不存在直接信任的用户获得间接信任;通过动态因子将显式信任和隐式信任融入到SVD++算法当中。FilmTrust数据集下的实验表明,与其他矩阵分解推荐算法相比,该方法具有更好的预测效果,在冷启动用户的评分预测上也有很好的表现。