基于项目属性和云填充的协同过滤推荐算法

传统协同过滤推荐算法中经常因用户评分矩阵极端稀疏而导致相似性度量方法不准,推荐质量不高,针对这一问题,提出一种基于项目属性和云填充的协同过滤推荐算法。利用云模型对用户评分矩阵进行填充,在填充矩阵基础上,利用传统的相似性计算方法得到项目之间的评分相似性,同时结合项目属性,计算项目的属性相似性,通过加权因子得到项目的最终相似性,从而形成一种新的相似性度量方法。实验结果表明, 提出的算法可有效解决传统方法中由于数据稀疏所导致的相似性度量不准确的问题, 并显著地提高了算法的推荐精度。     

基于多向测度和属性相似度的混合协同过滤

传统协同过滤算法中相似性度量方法存在度量不准确,不能如实反映信息的问题,导致推荐质量不高。针对这一问题,提出一种新的基于多向测度和项目属性的相似性计算方法。利用多向测度方法计算用户对项目的评分相似性,同时结合项目属性计算用户对项目属性的偏好相似度,通过加权因子得到用户间的最终相似性。实验结果表明该方法较传统方法显著提高了推荐精度。     

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。     

基于云模型的协同过滤推荐算法

协同过滤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.针对传统相似性度量方法存在的不足,利用云模型在定性知识表示以及定性、定量知识转换时的桥梁作用,提出一种在知识层面比较用户相似度的方法,克服了传统基于向量的相似度比较方法严格匹配对象属性的不足.以该方法为核心,在全面分析传统方法的基础上,提出一种新的协同过滤推荐算法.实验结果表明,算法在用户评分数据极端稀疏的情况下,仍能取得较理想的推荐质量.     

基于云模型的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤推荐算法面临严峻的数据稀疏性和推荐实时性困境,推荐质量明显不高。为提高推荐效果,首先对基于云模型的用户评分项和相似性度量方法展开研究。然后定义基于云模型的推荐系统信任约束,并改进主观信任云模型的约束函数、信任变化云模型的信任变化函数。最后提出一种基于云模型的协同过滤推荐算法。实验结果表明,相比传统算法,该算法在用户评分数据稀疏的状况下仍然可以取得良好的推荐效果,具有较高的实用价值。     

一种属性和评分的协同过滤混合推荐算法

传统协同过滤推荐算法仅仅根据稀疏的评分矩阵向用户推荐,存在推荐质量不高的问题。提出了一种属性和评分的协同过滤混合推荐算法。该算法由项目的类别属性计算项目之间基于属性的相似性,考虑到用户兴趣随时间的变化,构建评分时间权重的指数函数,并应用到项目之间的Pearson相关相似性中。通过权重因子加权项目之间基于属性的相似性和项目之间的Pearson相关相似性,然后计算基于项目属性的评分预测。描绘职业分类树,构建职业相似性模型,并与性别加权结合产生用户综合属性的相似性,得到基于用户属性的评分预测。最后,综合两者计算混合评分预测。在Movielens实验数据集下,实验结果表明提出的算法具有较好的平均绝对误差。     

一种属性和评分的协同过滤混合推荐算法

传统协同过滤推荐算法仅仅根据稀疏的评分矩阵向用户推荐,存在推荐质量不高的问题.提出了一种属性和评分的协同过滤混合推荐算法.该算法由项目的类别属性计算项目之间基于属性的相似性,考虑到用户兴趣随时间的变化,构建评分时间权重的指数函数,并应用到项目之间的Pearson相关相似性中.通过权重因子加权项目之间基于属性的相似性和项目之间的Pearson相关相似性,然后计算基于项目属性的评分预测.描绘职业分类树,构建职业相似性模型,并与性别加权结合产生用户综合属性的相似性,得到基于用户属性的评分预测.最后,综合两者计算混合评分预测.在Movielens实验数据集下,实验结果表明提出的算法具有较好的平均绝对误差.     

.一种优化的基于项目评分预测的协同过滤推荐算法*

通过分析在用户评分数据极端稀疏的情况下,现有的基于项目评分预测的协同过滤推荐算法中项目之间的相似性度量不准确以及新项目的冷开始问题,提出了一种优化的基于项目评分预测的协同过滤推荐算法。该算法在计算项目之间的相似性时,既考虑了项目的评分相似性,又考虑了项目的特征属性相似性。实验表明,优化后的算法使计算出的项目之间的相似性更准确,并有效地解决了新项目的推荐问题,使得数据稀疏性对推荐结果的负面影响变小,显著提高了系统的推荐质量。     

基于属性相似性的Item-based协同过滤算法

通过分析传统Item-based协同过滤推荐中的稀疏性问题以及新项目的冷开始问题,提出了一个基于属性相似性的Item-based协同过滤算法。该算法利用项目属性的相似性来修正原始相似性计算,综合考虑项目属性和用户评价对推荐的影响,改进了传统相似性度量方法在评价数据稀疏和新项目推荐中测量结果不够准确的问题。     

考虑项目属性的协同过滤推荐模型

针对传统的基于用户的协同过滤(UCF)模型在相似性度量过程中没有充分考虑项目属性的问题,提出了两种考虑项目属性的协同过滤推荐模型。模型首先对用户评分相似性进行优化;然后从项目属性的角度统计用户关于不同项目的评价次数,获得优化的基于项目属性的用户相似性;最后通过自适应平衡因子协调处理两方面的相似性结果进行项目预测与推荐。实验结果表明,在不同的数据集中,新提出的模型不仅时间花费较为合理,而且评分预测准确性明显提高,平均提高了5%,从而证明了模型在改进用户相似性度量精度方面的有效性。     

基于项目之间相似性的兴趣点推荐方法*

针对评分数据稀疏的情况下传统相似性计算的不足,提出了一种基于项目之间相似性的协同过滤算法。该算法结合用户对项目的评分和项目之间的兴趣度进行项目之间的相似性计算,在一定程度上减小了评分数据稀疏的负面影响。实验结果表明,该算法在评分数据稀疏的情况下,能使推荐系统的推荐质量明显提高。     

基于评分支持度的最近邻协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法存在推荐质量不高的局限性,提出一种基于评分支持度的最近邻协同过滤推荐算法。该算法用调整后的共同评分次数动态调节相似度的值,以更真实地反映彼此间的相似性。然后计算目标用户和目标项目的最近邻集合及各自评分和支持度,根据评分支持度自适应调节基于目标用户和目标项目的评分对最终推荐结果影响的权重。与其他算法的对比实验结果表明,该算法能有效避免传统相似度度量方法存在的问题,从而提高了推荐质量。     

基于多层次混合相似度的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法在数据稀疏的情况下存在的性能缺陷和相似性度量方法的不足,为了提高推荐精度,改进原算法得到了一种基于多层次混合相似度的协同过滤推荐算法。该算法主要分为三个不同的层次：首先采用模糊集的概念将用户评分模糊化,计算用户的模糊偏好,并结合用户评分的修正余弦相似度和用户评分的Jarccad相似度总体作为用户评分相似度;再对用户评分进行分类来预测用户对项目类别的兴趣程度,从而计算出用户兴趣相似度;然后利用用户的特征属性来预测用户之间的特征相似度;其次根据用户评分数量来动态地融合用户兴趣相似度及用户特征相似度;最后融合三个层次的相似度作为用户混合相似度的结果。利用MovieLens公用数据集对改进前后的算法进行对比实验,结果表明：当在邻居集合数量较少时,改进的混合算法相对修正余弦相似度算法的平均绝对偏差（MAE）下降了5%左右;较改进的修正的Jaccard相似性系数的协同过滤（MKJCF）算法也存在略微的优势,随着邻居集合数的增加MAE也平均下降了1%左右。该算法采用多层次的推荐策略提高了用户的推荐精度,有效地缓解了数据稀疏性问题和单一度量方法的影响。     

基于云填充和混合相似性的协同过滤推荐算法的研究

针对传统推荐算法的相似性度量准确性不高及数据极端稀疏性等问题,提出一种基于云填充和混合相似性的协同过滤推荐算法。首先通过云模型填充用户-项目评分矩阵,然后对相似性度量方法进行改进,将基于时间序列的用户间影响力融合到基于Jaccard系数的相似性度量方法中。在MovieLens数据集上的验证结果表明,改进后的算法提高了推荐精度同时在一定程度上克服了数据稀疏性的影响。     

基于云模型的时间修正协同过滤推荐算法

针对传统的协同过滤推荐系统存在的数据稀疏性和忽略时间影响的问题,本文提出了基于云模型的时间修正协同过滤推荐算法,利用云模型建立用户对项目特征属性的偏好度,并建立指数时间函数对项目的评分相似度沿时间维加以修正。算法采用美国GroupLens项目组提供的数据集进行实验。结果表明,该算法使得项目的评分相似度度量更趋准确,系统推荐质量有较明显的提高。     

基于评分信息量的协同过滤算法研究

传统的协同过滤算法中,依靠用户评分大小计算用户间相似度,但是评分数据稀疏性使相似度计算不够准确。针对此问题,提出了基于评分信息量的相似度计算方法;在推荐系统中项目有多种可选评分,该方法将参与评分的用户数量转换为评分信息量,以此结合用户评分大小计算相似度。实验结果表明,相对于传统协同过滤算法,该方法在一定程度上减少了评分数据稀疏性带来的负面影响,有效地提高了预测评分准确性。