基于单分类的协同过滤推荐算法

随着电子商务推荐系统中用户和商品数目的增加,用户商品评分数据集的稀疏性会导致协同过滤推荐算法的推荐质量下降.针对该问题,提出一种基于单分类的协同过滤推荐算法.根据目标用户评分商品对应的类别,选择候选最近邻居集,采用单分类预测用户对商品的评分,以减小目标用户与候选最近邻居所形成的数据集稀疏性.实验结果表明,该算法能提高寻...     

改进加权Slope one协同过滤推荐算法研究

协同过滤推荐是最成功的推荐技术之一,但数据稀疏性问题导致推荐准确度和推荐效率不高.针对这个问题,提出了一种改进的加权Slope one协同过滤推荐算法.计算用户之间的评分相似度,找出每个用户的最近邻;根据最近邻用户评分,使用基于用户的协同过滤和改进的加权Slope one算法的加权评分预测目标用户的未评分项目;给出推荐.实验过程中采用MovieLens数据集作为测试数据.实验结果表明:与原算法相比,算法提高了预测准确度,有效提高了推荐性能.     

融合社会网络与信任度的个性化推荐方法研究

针对协同推荐技术存在的数据稀疏性和恶意评价行为等问题, 提出了一种新颖的基于社会网络的协同过滤推荐算法。该方法借助社会网络分析技术对协同推荐方法加以改进, 结合用户信任关系与用户自身兴趣, 通过计算网络节点的可信度来消减虚假评分或恶意评分给推荐系统带来的负面影响, 从而提高了推荐系统的准确度。实验表明, 相对于传统的协同过滤算法, 该算法可以有效缓解用户评分稀疏性及恶意评价行为带来的问题, 显著提高推荐系统的推荐质量。     

结合项目相似度的协同过滤算法

传统的协同过滤算法因为数据集稀疏性的增加而导致推荐准确性降低。针对该问题提出一种结合项目相似度的协同过滤推荐算法。首先计算项目之间的相似度,然后根据项目之间相似度,预测用户未评分项目评分估值,以减小目标用户与候选最近邻居所形成的数据集稀疏性,最后根据用户相似度获得项目推荐集。实验结果表明,该算法能提高寻找最近邻居的准确性,从而改善协同过滤的推荐质量。     

基于项目分类的协同过滤改进算法*

为了解决用户评分数据稀疏性和用户最近邻寻找的准确性问题,提出了一种基于项目分类的协同过滤推荐改进算法。该算法首先利用项目分类信息为类内未评分项目预测评分值;然后通过计算类内用户间的相似度得到目标用户的最近邻居;最后进行推荐。实验结果表明,该算法可以准确地获取用户兴趣最近邻,有效地解决数据稀疏性问题;同时,该算法还极大地提高了系统的工作效率及可扩展性。     

安全的半监督方法的协同过滤推荐算法

为解决传统协同过滤算法中用户评分数据稀疏性,忽视物品及用户特征,所带来的推荐质量下降的问题,提出了一种基于安全的、高置信度的半监督方法的协同过滤推荐算法,采用安全的,高置信度的半监督方法S4VM对没有评分的数据进行有效预测,同时考虑用户的行为信息以及物品及用户特征。通过对未评分数据进行预测,能够有效地缓解数据的稀疏性,从而提高寻找最近邻的准确度。实验结果表明,该算法能够有效地提高系统的推荐质量。     

一种基于项目属性评分的协同过滤推荐算法

协同过滤是电子商务推荐系统中应用最成功的推荐技术之一,但面临着严峻的用户评分数据稀疏性和推荐精度低等问题。针对数据稀疏性高和单一评分导致的推荐精度低等问题,提出一种基于项目属性评分的协同过滤推荐算法。首先通过均值法或缩放法构造用户-项目属性评分矩阵将单一评分转化为多评分;其次基于每个属性评分矩阵,计算用户间的偏好相似度,得到目标用户的偏好最近邻居集;然后针对每个最近邻居集,在用户-项目评分矩阵上完成对目标用户的初步评分预测;最后,将多个初步预测评分加权求和作为综合评分,完成推荐。在Movie Lens扩展数据集上的实验结果表明,该算法能有效提高推荐精度。     

基于领域最近邻的协同过滤推荐算法

协同过滤是目前电子商务推荐系统中广泛应用的最成功的推荐技术,但面临严峻的用户评分数据稀疏性和推荐实时性挑战.针对上述问题,提出了基于领域最近邻的协同过滤推荐算法,以用户评分项并集作为用户相似性计算基础,将并集中的非目标用户区分为无推荐能力和有推荐能力两种类型;对于前一类用户不再计算用户相似性以改善推荐实时性,对于后一类用户则提出"领域最近邻"方法对并集中的未评分项进行评分预测,从而降低数据稀疏性和提高最近邻寻找准确性.实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量.     

基于用户模糊聚类的协同过滤推荐研究

传统的协同过滤算法没有考虑用户的自身信息对评分的影响,存在的数据稀疏性、扩展性差等弊端直接影响了推荐系统的推荐质量。对此提出了一种基于用户情景模糊聚类的协同过滤推荐算法。首先根据用户情景信息利用模糊聚类算法得到情景相似的用户群分类,然后在进行协同过滤前预先通过Slope One算法填充用户一项目评分矩阵,以有效改善数据稀疏性和实时性。实验结果表明,改进后的算法在推荐精度上有较大提高。     

一种基于情景的协同过滤推荐算法

针对协同过滤推荐算法中数据极端稀疏所带来的推荐精度低下的问题,文中提出一种基于情景的协同过滤推荐算法。通过引入项目情景相似度的概念,基于项目情景相似度改进了用户之间相似度的计算公式,并将此方法应用至用户离线聚类过程中,最终利用用户聚类矩阵和用户评分数据产生在线推荐。实验结果表明,该算法能够在数据稀疏的情况下定位目标用户的最近邻,一定程度上缓解数据极端稀疏性引起的问题,并减少系统在线推荐的时间。     

融合用户信任模型的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐是电子商务系统中最为重要的技术之一.随着电子商务系统中用户数目和商品数目的增加,用户-项目评分数据稀疏性问题日益显著.传统的相似度度量方法是基于用户共同评分项目计算的,而过于稀疏的评分使得不能准确预测用户偏好,导致推荐质量急剧下降.针对上述问题,本文考虑用户评分相似性和用户之间信任关系对推荐结果的影响,利用层次分析法实现用户信任模型的构建,提出一种融合用户信任模型的协同过滤推荐算法.实验结果表明： 该算法能够有效反映用户认知变化,缓解评分数据稀疏性对协同过滤推荐算法的影响,提高推荐结果的准确度.     

Personalized recommendation based on review topics

The traditional collaborative filtering algorithm is a successful recommendation technology. The core idea of this algorithm is to calculate user or item similarity based on user ratings and then to predict ratings and recommend items based on similar users’ or similar items’ ratings. However, real applications face a problem of data sparsity because most users provide only a few ratings, such that the traditional collaborative filtering algorithm cannot produce satisfactory results. This paper proposes a new topic model-based similarity and two recommendation algorithms: user-based collaborative filtering with topic model algorithm (UCFTM, in this paper) and item-based collaborative filtering with topic model algorithm (ICFTM, in this paper). Each review is processed using the topic model to generate review topic allocations representing a user’s preference for a product’s different features. The UCFTM algorithm aggregates all topic allocations of reviews by the same user and calculates the user most valued features representing product features that the user most values. User similarity is calculated based on user most valued features, whereas ratings are predicted from similar users’ ratings. The ICFTM algorithm aggregates all topic allocations of reviews for the same product, and item most valued features representing the most valued features of the product are calculated. Item similarity is calculated based on item most valued features, whereas ratings are predicted from similar items’ ratings. Experiments on six data sets from Amazon indicate that when most users give only one review and one rating, our algorithms exhibit better prediction accuracy than other traditional collaborative filtering and state-of-the-art topic model-based recommendation algorithms.     

使用群体兴趣偏好度的协同过滤推荐

推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一,用户相似性度量方法是影响推荐算法准确率高低的关键因素。针对用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法的不足,提出了一种基于群体兴趣偏好度的协同过滤推荐算法,根据群体兴趣偏好度来预测用户对未评分项目的评分,在此基础上再采用传统的相似性度量方法计算目标用户的最近邻居。实验结果表明,该算法可以有效解决用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法存在的问题,显著提高推荐系统的推荐质量。     

基于项目评分预测的协同过滤推荐算法

推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一.随着电子商务系统用户数目和商品数目的日益增加,在整个商品空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法的不足,提出了一种基于项目评分预测的协同过滤推荐算法,根据项目之间的相似性初步预测用户对未评分项目的评分,在此基础上,采用一种新颖的相似性度量方法计算目标用户的最近邻居.实验结果表明,该算法可以有效地解决用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法存在的问题,显著地提高推荐系统的推荐质量.     

基于精确欧氏局部敏感哈希的协同过滤推荐算法

针对推荐系统中用户评分数据的海量高维与稀疏性,以及直接利用传统相似性度量方法来获取近邻的计算量大、结果不准等对推荐质量的影响,提出基于精确欧氏局部敏感哈希(E2LSH)的协同过滤推荐算法。首先利用精确欧氏局部敏感哈希算法对用户评分数据进行降维处理并构建索引,以快速获取目标用户的近邻用户;然后利用加权策略来预测用户评分,进而完成协同过滤推荐。实验结果表明,该算法能有效解决用户数据的海量高维与稀疏性问题,且运行效率高,具有较好的推荐质量。     

基于改进LSH的协同过滤推荐算法

协同过滤是个性化推荐系统中应用较为成功与广泛的技术之一,影响协同过滤推荐质量的关键在于获取目标用户的k近邻用户,然后基于k近邻对其未评价的项目进行评分预测与推荐。针对用户评分数据的规模大、维度高、高度稀疏以及直接进行相似性度量的实时性差等对推荐性能的影响,提出一种基于LSH的协同过滤推荐算法,并对其进行改进。该算法基于p稳态分布的局部敏感哈希对用户评分数据进行降维与索引,并采用多探寻的机制对其进行改进,缓解多个哈希表对内存的压力,快速获取目标用户的近邻用户集合,然后采用加权方法来预测用户评分并产生推荐。标准数据集上的实验结果表明,该方法能有效克服评分数据的高维稀疏,并在保证一定推荐精度的前提下,大幅度提高推荐效率和降低内存消耗。     

一种融合聚类与用户兴趣偏好的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法可以根据已知用户的偏好预测其可能感兴趣的项目,是现今最为成功、应用最广泛的推荐技术。然而,传统的协同过滤推荐算法受限于数据稀疏性问题,推荐结果较差。目前的协同过滤推荐算法大多只针对用户-项目评分矩阵进行数据分析,忽视了项目属性特征及用户对项目属性特征的偏好。针对上述问题,提出了一种融合聚类和用户兴趣偏好的协同过滤推荐算法。首先根据用户评分矩阵与项目类型信息,构建用户针对项目类型的用户兴趣偏好矩阵;然后利用K-Means算法对项目集进行聚类,并基于用户兴趣偏好矩阵查找待估值项所对应的近邻用户;在此基础上,通过结合项目相似度的加权Slope One算法在每一个项目类簇中对稀疏矩阵进行填充,以缓解数据稀疏性问题;进而基于用户兴趣偏好矩阵对用户进行聚类;最后,面向填充后的评分矩阵,在每一个用户类簇中使用基于用户的协同过滤算法对项目评分进行预测。实验结果表明,所提算法能够有效缓解原始评分矩阵的稀疏性问题,提升算法的推荐质量。     

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。