一种结合主题模型的推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法存在的冷启动、数据稀疏以及相似度度量的准确性问题,基于LDA主题模型对文本隐式主题挖掘的有效性和KL散度在主题分布相似性度量的准确性,提出了结合LDA主题模型的矩阵分解推荐算法。首先,利用改进的LDA算法输出项目-主题分布,并用困惑度作为主题数设置的修正函数;然后分别基于余弦相似度和KL散度计算得到项目相似度矩阵,将得到的相似度矩阵结合原评分训练集输出预评分,再将预评分填充到训练集;最后将训练集输入ALS矩阵分解算法得到推荐结果。通过MovieLens数据集的实验结果表明,该算法在不同隐式参数设定下均能得到比ALS推荐算法以及更小的预测误差,并且最优预测误差小于传统推荐算法。该实验说明了通过集成LDA主题模型的ALS算法效果要优于其他推荐算法。     

基于商品属性值和用户特征的协同过滤推荐算法

为了提高用户相似度计算精度和推荐准确性,缓解数据稀疏性,提出一种基于商品属性值和用户特征的协同过滤推荐算法。该算法首先从用户对商品属性值的偏好出发,计算用户对商品属性值的评分分布和评分期望值,得到用户-属性值评分矩阵;同时利用数据相似性度量方法寻找用户特征邻居,填充用户-属性值评分稀疏矩阵,进而得出目标用户偏好的最近邻居集;计算用户对未评属性值的评分,将目标用户对商品所有属性值评分的均值进行排序,形成该用户的Top-N推荐列表。采用Movie Lens和Book Crossing数据集进行实验,结果表明该算法在缓解数据稀疏性问题上效果较好,推荐精度显著提高。     

基于FunkSVD矩阵分解和相似度矩阵的推荐算法

传统基于用户的协同过滤推荐算法在计算用户相似性时经常面临数据稀疏的问题,同时忽略了不同评分项目之间的差异。针对这些问题,提出一种基于FunkSVD矩阵分解和相似度矩阵的推荐算法。利用用户评分数据与物品标签数据计算出用户的相似度矩阵;利用FunkSVD对得到的相似度矩阵进行矩阵分解,生成新的用户相似度矩阵;根据用户之间评分数据对两个相似度矩阵中的用户相似度加权组合,并生成用户的综合相似度矩阵来对用户进行评分预测。经过Movielens数据集的实验表明,该算法提高了预测的准确性,优于传统的推荐算法。     

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。     

结合项目分类和云模型的协同过滤推荐算法

为了解决用户评分数据稀疏性问题和传统相似性计算方法因严格匹配对象属性而产生的弊端,结合项目分类和云模型提出了一种改进的协同过滤推荐算法。首先,按项目分类得到类别矩阵;然后利用云模型计算类内项目间的相似度并获取具有最高相似度的邻居项目的评分,为类内未评分项目进行预测填充;再利用云模型计算类内用户间的相似度得到用户邻居,最后给出最终的预测评分并产生推荐。实验结果表明,该算法不仅有效地解决了数据稀疏性及传统相似性方法存在的弊端,还提高了用户兴趣及最近邻寻找的准确性;同时,该算法只需计算新增用户或项目所在的类别即可,大大增强了系统的可扩展性。     

一种改进的slope one推荐算法研究

随着互联网信息的不断膨胀,互联网已经进入了大数据时代。为了解决人们当前面临的信息过载问题,个性化推荐系统应运而生,系统核心是其所使用的推荐算法。slope one算法是一种简单高效的典型协同过滤推荐算法,算法通过对用户——项目评分矩阵进行线性回归,预测用户对于未评分项目的可能评分。由于算法的输入只有用户评分矩阵,而实际情况中的评分矩阵通常较为稀疏,因此数据稀疏性是影响其推荐准确率的主要问题。为了克服该问题,文章基于现有研究提出了一种改进的slope one算法。该算法根据所有用户对项目的历史评分计算其项目相似度,然后将其加入评分公式予以修正,同时针对稀疏的评分矩阵使用奇异值分解技术降低矩阵维度,生成更加稠密的相似矩阵作为slope one核心计算部分的输入。项目相似度的引入增加了算法对于项目内在联系的考虑,推荐结果更加合理。而奇异值分解则可以使稀疏的评分矩阵转换为更适用于算法计算的形式。通过项目相似性和奇异值分解两种技术的融合,文中算法实现了更好的推荐准确性和适应性。     

结合用户聚类和项目类型的协同过滤算法

为了解决协同过滤算法中数据稀疏性问题,提高推荐效果,提出一种改进的协同过滤算法.该算法首先通过一种新的相似度计算方法来计算项目类型相似度,将相似度大于某阈值的项目作为目标项目的邻居;然后根据目标用户对邻居项目的评分信息来预测该用户对目标项目的评分值,并将预测值填入稀疏的用户项目评分矩阵;最后对填充后的评分矩阵采用基于用户聚类（K-means聚类）的协同过滤算法做出最终的预测评分进行推荐.在Movielens数据集上进行实验验证,结果表明该算法能够很好地缓解数据稀疏性、降低计算复杂度,提高推荐精度.     

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。     

融合类别信息和用户兴趣度的协同过滤推荐算法

协同过滤直接根据用户的行为记录去预测其可能感兴趣的项目,是现今最成功、应用最广泛的推荐技术。推荐的准确度受相似性度量方法效果的影响。传统的相似性度量方法主要关注用户共同评分项之间的相似度,忽视了评分项目中的类别信息,在面对数据稀疏性问题时存在一定的不足。针对上述问题,提出基于分类信息 的评分矩阵填充方法,结合用户兴趣相似度计算方法并充分考虑到评分项目的类别信息,使得兴趣度的度量更加符合推荐系统应用的实际情况。实验结果表明,该算法可以弥补传统相似性度量方法的不足,缓解评分数据稀疏对协同过滤算法的影响,能够提高推荐的准确性、多样性和新颖性。     

基于聚类和用户偏好的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法使用评分数据作为学习的数据源,针对协同过滤推荐算法中存在的评分数据稀疏以及算法的可拓展性问题,提出了一种基于聚类和用户偏好的协同过滤推荐算法。为了挖掘用户的偏好,该算法引入了用户对项目类型的平均评分到评分矩阵中,并加入了基于用户自身属性的相似度;同时,为了降低数据稀疏性,该算法使用Weighted Slope One算法填充评分数据中的未评分项,并通过融入密度和距离优化初始聚类中心的K-means算法聚类填充后的评分数据中的用户,缩小了相似用户的搜索空间;最后在聚类后的数据集中使用传统的协同过滤推荐算法生成目标用户的推荐结果。通过使用MovieLens100K数据集实验证明,提出的算法对推荐效果有所改善。     

电影推荐系统中基于图的协同过滤算法

在视频服务领域,通常使用传统的协同过滤算法来解决评分数据较为稀疏的问题,而算法的视频相似度计算仅利用评分矩阵,从而造成推荐准确度较低,针对视频资源中的电影这一应用场景提出一种基于图的协同过滤算法。结合电影属性与用户偏好的关联性,将电影信息中类型、导演和演员等信息进行图元素的映射,融合图结构特点来计算影片资源的相似度。用该方法替代传统协同过滤算法中仅利用评分矩阵的相似度计算方法,在一定程度上缓解了由于数据稀疏性影响推荐准确度的问题,实验验证了该方法的有效性。     

基于融合GMM聚类与FOA-GRNN模型的推荐算法

针对传统基于物品的推荐算法由于数据稀疏性导致的低推荐精度问题,提出了一种融合GMM聚类和FOA-GRNN模型的推荐算法。该算法首先使用高斯混合模型（GMM）方法对物品特征进行聚类;然后根据聚类结果分别构造评分矩阵,并使用Slope One算法填充评分矩阵;最后计算用户对物品的相似度预测评分作为输入,通过FOA-GRNN模型输出最终的评分。基于movielens-2k数据集的实验结果表明,与其他3种算法相比,该算法能够更好地处理高稀疏性数据,推荐精度更优,并能够在一定程度上解决冷启动问题。     

基于云计算技术的个性化推荐系统

传统的协同过滤推荐技术在大数据环境下存在一定的不足。针对该问题,提出了一种基于云计算技术的个性化推荐方法：将大数据集和推荐计算分解到多台计算机上并行处理。在对经典ItemCF算法MapReduce化后,建立了一个基于Hadoop开源框架的并行推荐引擎,并通过在已商用的英语训练平台上进行学习推荐工作验证了该系统的有效性。实验结果表明,在集群中使用云计算技术处理海量数据,可以大大提高推荐系统的可扩展性。     

一种优化聚类的协同过滤推荐算法

针对传统的协同过滤推荐算法存在评分数据稀疏和推荐准确率偏低的问题,提出了一种优化聚类的协同过滤推荐算法。根据用户的评分差异对原始评分矩阵进行预处理,再将得到的用户项目评分矩阵以及项目类型矩阵构造用户类别偏好矩阵,更好反映用户的兴趣偏好,缓解数据的稀疏性。在该矩阵上利用花朵授粉优化的模糊聚类算法对用户聚类,增强用户的聚类效果,并将项目偏好信息的相似度与项目评分矩阵的相似度进行加权求和,得到多个最近邻居。融合时间因素对目标用户进行项目评分预测,改善用户兴趣变化对推荐效果的影响。通过在MovieLens 100k数据集上实验结果表明,提出的算法缓解了数据的稀疏性问题,提高了推荐的准确性。     

改进的协同过滤算法

协同过滤是众多推荐技术中最主流的推荐技术,在个性化推荐系统中起着主导作用,然而随着大数据时代的到来,信息过载问题日益严重,评分矩阵越来越稀疏,传统协同过滤算法遇到了瓶颈。为了提高稀疏矩阵下推荐系统的推荐质量,本文对传统协同过滤算法进行改进。首先对项目集进行聚类,然后利用Slope One算法对聚类后的矩阵进行填充,最后在计算相似度时引入用户对每个聚类的喜好程度作为权重。实验结果表明,改进后的算法提高了推荐系统的推荐质量,能够有效缓解评分矩阵稀疏问题。     

Research on personalized recommendation hybrid algorithm for interactive experience equipment

Interactive calligraphy experience equipment has the characteristics of a large amount of data, various types, and strong homogeneity, which makes it difficult for users to find interesting resources. In this article, a hybrid personalized recommendation algorithm is proposed, which uses collaborative filtering and content-based recommendation methods in turn to make recommendations. In the initial recommendation, Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic model is used to reduce the dimension of high-dimensional user behavior data and establish a user-writing theme matrix to reduce inaccurate recommendation caused by high sparsity data in collaborative filtering algorithm. The user interest list is obtained by calculating the similarity between users. Then, on the basis of the preliminary recommendation results, VGG16 model is used to extract the feature vector of the calligraphy image and calculate the similarity between the user's calligraphy words and the primary recommended calligraphy words, thus obtaining the final recommendation results. The experimental results verify the effectiveness and accuracy of the recommendation algorithm, which are better than other recommendation algorithms on the whole, and have important engineering guiding significance.     

非对称异构信息网络的模糊推荐算法

传统的协同过滤推荐算法存在普遍的数据稀疏性问题;应用于推荐算法领域的异构信息网络模型对对象的相似关系认定通常是对称的,这种对称关系的认定在实际问题的处理中存在局限性。为解决上述问题,提出一种非对称异构信息网络的模糊推荐算法。该算法利用模糊集理论在处理用户喜好程度方面的优势,从模糊的信息种获取用户的准确偏好,根据异构信息网络中元路径的丰富语义信息,获取不同角度的用户关联,在相似度计算中引入对象关系的非对称系数,对不同特征元路径的计算结果进行加权,以此提高用户之间相似关系的准确度,通过矩阵分解的方法实现评分预测。实验结果表明,该算法有效解决了数据稀疏性问题,提升了推荐精度。     

基于用户聚类和移动上下文的矩阵分解推荐算法研究

随着移动互联网技术的快速发展,越来越多的用户通过移动设备获取移动信息和服务,导致信息过载问题日益凸出。针对目前上下文感知推荐算法中存在的数据稀疏性差、上下文信息融入不够、用户相似性度量被忽略等问题,提出一种基于用户聚类和移动上下文的矩阵分解推荐算法。该算法通过利用k-means对用户聚类找到偏好相似的用户簇,求出每簇中并对 用户所处上下文之间的相似度并对其进行排序,由此找出与目标用户偏好和上下文均相似的用户集合,借助该集合改进传统矩阵分解模型损失函数,并以此为基准进行评分预测和推荐。仿真实验结果表明,所提算法可有效提高预测评分的准确度。     

基于改进余弦相似度的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤推荐算法存在数据稀疏情况下分类准确性低的问题,针对于此提出一种基于改进余弦相似度的协同过滤推荐算法,将数据经嵌入层转换为特征矩阵,将对其计算后得到的改进余弦相似度矩阵和单位矩阵之间的均方误差作为损失函数,从而提高推荐算法在数据稀疏情况下的分类准确性。实验结果表明,该算法的AUC和对数损失函数指标均优于基线模型FM、FFM和DeepFM模型。     

基于评分填充与信任信息的混合推荐算法

针对推荐系统的数据稀疏性导致的推荐效果不佳的问题,提出一种基于评分填充与信任信息的混合推荐的算法RTWSO（Real-value user item restricted Boltzmann machine Trust WSO）。首先,使用改进的受限玻尔兹曼机模型对评分矩阵进行填充,以缓解评分矩阵的稀疏性问题;其次,从信任关系中提取信任与被信任关系,并通过基于矩阵分解的隐含信任关系相似度来解决信任信息稀疏的问题,而且对原有算法进行了包含信任信息的修正,以提高推荐准确度;最后,通过加权Slope One（WSO）算法对矩阵填充与信任相似度信息加以整合,并对评分数据进行预测。在Epinions与Ciao数据集中验证算法性能,可见所提出混合推荐算法较组成算法在推荐准确度上提升3%以上,较现有社会化推荐算法SocialIT（Social recommendation algorithm based on Implict similarity in Trust）在推荐准确度上提升1.2%以上。实验结果表明,所提出的基于评分填充与信任信息的混合推荐算法在一定程度上提高了推荐准确度。