基于用户特征和项目属性的协同过滤推荐算法

在数据极度稀疏的环境下,仅仅依赖用户直接评分数据的传统协同过滤算法无法取得满意的推荐质量。提出基于用户特征和项目属性的协同过滤算法,在用户相似性计算过程中引入时间相关的兴趣度,使得最近邻的确定更加准确;预测评分时,通过衡量用户信任度来体现各邻居对目标用户最终推荐的贡献程度,并以用户对项目属性的偏好度代替评分数据对新项目进行推荐。基于MovieLens数据集进行的实验结果表明,改进后的算法有效解决了系统冷启动问题,明显提高了系统推荐的准确度。     

基于新闻时效性的协同过滤推荐算法

提出一种基于新闻时效性的协同过滤推荐算法. 首先对新闻的时效性进行了特征分析, 建立了新闻时效性模型, 然后结合新闻时效性改进了基于用户的协同过滤算法. 最后进行了仿真实验, 实验结果表明, 该方法可以有效提高推荐算法的性能, 改善新闻推荐准确度和召回率.     

耦合用户公共特征的单类协同过滤推荐算法

将显式特征与隐式反馈相结合是提高单类协同过滤(OCCF)推荐准确性的常用方法.但目前的研究一般是直接将原始显式特征或交叉特征集成到OCCF模型中,因其难以判断哪些显式特征是真正重要的,故很难获得显著的性能改进.基于此,提出了一种耦合用户公共特征的单类协同过滤推荐算法(UCC-OCCF).首先,建立基于邻居的共同偏好表示...     

基于用户属性和评分的协同过滤推荐算法

为解决协同过滤推荐系统数据稀疏和冷启动带来的问题,提出一种相似度计算和评分预测算法。结合用户评分相似度、兴趣倾向相似度和置信度3方面,更充分地利用用户评分信息,使得用户相似度的计算更准确、区分度更高;使用sigmoid函数,实现冷启动状态下用户相似度计算时用户属性和用户评分信息的平滑过渡。在MovieLens真实数据集上进行实验,实验结果表明,该算法可有效提高评分预测的准确性,在一定程度上解决冷启动的问题。     

一种基于社区专家信息的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法由于不受特定领域知识限制、简单易实现等优点,得到了广泛的应用.但是,在实际应用中,该类算法往往面临着数据稀疏性、可扩展性、冷启动等问题.为了解决其中的用户冷启动问题,将用户社交信息和评分信息进行融合,提出了一种基于社区专家信息的协同过滤推荐算法.首先,依据用户的社交关系将用户划分为不同的社区;其次,根据一定的准则确定各个社区的专家,并利用社交信息和评分信息对专家评分进行填充进而缓解稀疏性;最后,对冷启动用户根据其所属社区的专家信息进行预测评分.在数据集FilmTrust和Epinions上与已有协同过滤推荐算法进行了比较分析.实验结果表明,提出的算法可以有效缓解协同过滤推荐算法中的用户冷启动问题,并在平均绝对误差和均方根误差2个评价指标上优于已有算法.     

基于用户特征和相似置信度的协同过滤算法

针对推荐系统中协同过滤算法存在的用户冷启动和数据稀疏性的问题,提出一种基于用户特征的相似度和基于置信度的相似度相融合的计算方法。该算法对用户的特征进行计算得到一个相似度,再考虑到能正常反映用户之间的相似兴趣而进行计算得到一个和置信度有关的相似度,将两个相似度的权重按“相加为1”的方式进行融合得到最终的相似度。实验结果表明,这一方法在数据较为稀疏、用户邻居数较少的情况下与传统的协同过滤算法相比有较好的推荐效果。     

基于R树的协同过滤推荐算法

R树是一个高度平衡树,也是目前应用最为广泛的空间索引结构.本文以用户行为的历史数据之间的相似度构造R树,提出一种基于R树的协同过滤推荐算法（R_CF）;另外,从用户的隐式反馈着手,构建用户兴趣行为数据模型,并进行数据标准化处理.仿真实验表明:较之传统的协同过滤推荐算法（CF）,本文提出的R_CF算法可以极大提升推荐top-n个相似度最高的用户时的查询速度.     

协同过滤推荐算法

针对目前协同过滤推荐精度受损,且出现冷启动的问题,提出一种经过改进的协同过滤推荐算法。其主要思想是针对两种不同情况的目标项目采用不同的相似性计算方法。一种项目为新项目,分别通过信息熵法和项目属性相似性计算项目评分,然后通过平衡因子实现新项目评分的组合;另一种项目为非新项目,通过权重因子动态组合项目的属性相似性和评分相似性,获得最近邻居的评分推荐。实验结果表明,该算法能提高推荐算法的稳定性和精确度,同时解决冷启动问题。     

基于用户特征的协同过滤推荐算法

协同过滤算法是目前在电商系统中应用最广的推荐技术.为了缓解传统基于用户的协同过滤算法在冷启动、推荐准确性和数据稀疏性方面的缺点,本文提出基于用户特征的协同过滤推荐算法.此算法利用注册信息提取属性特征,并对已有的评分信息提取兴趣特征和信任度,综合以上各特征融合特征相似性进一步产生推荐.实验结果表明,与传统的基于用户的协同过滤算法做对比,基于用户特征的协同过滤算法对推荐的精度有大幅的提高.     

基于协同过滤算法的农业信息推荐系统研究

设计了一个农业信息资讯推荐系统,系统包括3﹑个模块:农业信息资讯获取模块个性化信息个性化推荐模块和前台农业信息展示模块,分别能够实现对农业资讯的实时获取、农业资讯个性化推荐以及对农业信息资讯的展示与交互.农业信息资讯推荐系统页面采用HTML语言+Thymeleaf框架进行开发;后台服务采用MVC架构模式,使用Java语言结合SpringBoot、Mybatis架构封装;推荐系统采用前沿的协同过滤推荐作为推荐系统技术,并且实现了推荐算法的参数调优.     

基于互信息的项目协同过滤推荐算法

协同过滤算法是经典的个性化推荐算法,其中相似度度量方法直接影响推荐系统的准确率。针对用户评分极端稀疏情况下传统相似度度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐精度不高问题,提出了一种基于互信息的项目协同过滤推荐算法。该算法将互信息作为相似度度量方法,不仅考虑了变量之间的线性或非线性相关性,而且还能挖掘变量之间的相关性强弱。另外,由于共同评分的项目用户数很少,在互信息方法基础上引入了一个平滑系数因子,来缓解共同评分过少项目之间相似性度量不准确问题。最后,在公开的MovieLens、Jester两个数据集上进行了大量对比实验。实验结果表明,新算法能在一定程度上提高推荐系统的预测准确率,并能缓解数据稀疏性问题。     

基于项目和信任的协同过滤推荐算法

为解决冷启动用户的推荐问题,对TrustWalker算法在相似度计算、可能性项目选择和预测评分等方面进行改进,提出一种基于项目和信任的协同过滤推荐算法CoTrustWalker。采用云模型相似度方法计算项目间的相似度,通过选择最相似的若干个项目的聚合结果作为随机游走的返回结果,从而提高推荐结果的稳定性。实验结果表明,CoTrustWalker算法在小规模数据集上与TrustWalker算法相比,其推荐质量和推荐速度均有较大提高。     

协同工作环境中基于用户行为的页面推荐

Wiki被广泛应用于协同工作环境,能实现用户的协同写作,但由于Wiki页面间导航的缺失,使用户很难找到目标页面。为此,使用协同过滤技术,通过对用户历史行为的分析,建立页面之间的关联,实现页面推荐系统。该系统使用基于用户行为的隐性评分,解决了Wiki中显性评分缺失的问题,并针对Wiki中用户关系随时间变化的特点,设计基于关联规则的相似度函数。应用结果表明,该系统能帮助用户快速找到目标页面,提高用户的浏览效率。     

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。