一种基于时间加权和用户特征的协同过滤算法

协同过滤算法是目前个性化推荐系统中应用最成功的推荐算法之一,但传统协同过滤算法很少考虑到用户兴趣随着时间变化以及用户特征与兴趣的关联性两方面的问题。针对该问题提出了一种基于时间加权和用户特征的协同过滤算法,首先通过定义时间指数函数反映兴趣随时间增长的变化,然后建立用户的特征矩阵,最后采用一种新的相似度度量方法计算出目标用户的最近邻居集合。实验结果表明该算法推荐平均绝对误差(MAE)比传统算法降低了12%,推荐质量较传统算法有明显提高。     

基于时间衰减的协同过滤推荐算法

针对传统的协同过滤算法在计算相似度时未考虑时间因素的影响,导致推荐结果不准确的问题,本文提出将时间因素融入用户项目评分矩阵中,以解决兴趣衰减的问题。首先将遗忘曲线和记忆周期作为时间因素融入算法之中,将艾宾浩斯遗忘曲线用于指数函数拟合,从而获得时间与兴趣衰减的函数关系,以此用于优化用户项目的评分。并将改进的评分矩阵应用到基于项目的协同过滤推荐算法中进行推荐。在评分中加入记忆周期的影响,让目标用户对待预测的项目评分预测更为准确。实验结果表明,改进后的基于时间衰减协同过滤算法在准确性方面有显著的提高。     

基于大数据集的混合动态协同过滤算法研究

协同过滤已在推荐系统中广泛使用,但传统算法存在一定的局限性,如不能较好地适应用户-项目评分矩阵数据集的稀疏性、计算项目相似性时未考虑项目的分类及用户对项目评分和兴趣的时变性等因素。针对这些局限性在传统协同过滤算法基础上提出一种基于大数据集的混合动态协同过滤算法。该算法在计算项目的相似性时引入了时间衰减函数,并综合考虑项目评分的相似性和项目分类的相似性,两者在项目综合相似性中所占权重可以自适应动态调节。算法还在相似性计算和近邻项目选取上做了一些改进。实验表明该算法比传统推荐算法质量有所提高。     

一种融合项目信息与信任机制的协同过滤算法

针对现有方法未能考虑用户社会地位和信任对象的差异及用户相似性在面对不同项目时不能自适应变化的问题,提出一种融合项目信息与信任机制的协同过滤算法CF-PIC。首先,将项目按照所属领域进行划分,综合考虑用户在不同领域内的全局信任度和局部信任度,构建特定领域的信任网络;然后,将项目间相似性融入Pearson相关系数,计算用户面对不同项目时的偏好程度,以更加精确地捕获其近邻信息;最后,对目标用户进行TOP-N推荐。在真实数据集Epinions上的大量实验表明,该算法的推荐性能相较于经典的协同过滤算法和融入单一信息的算法有了大幅提高。     

基于用户特征和时间权重的协同过滤算法

为了解决传统算法中寻找最近邻居不准确和用户兴趣随时间变化而迁移的问题,提出一种基于用户特征和时间权重的协同过滤算法。文中首先把Movie Lens数据集中用户特征信息数字化,求出用户特征相似性,将其加入到修正的余弦公式中,得到一种新的用户相似度,以找到更加准确的最近邻居集;然后通过引入时间函数来反应用户的兴趣迁移,再根据预测评分公式来获得更加准确的预测评分;最后给用户生成一个较可靠的推荐结果。实验结果表明,该方法取得了较好的效果且平均绝对误差(MAE)值达到72.57%。     

一种改进相似度的协同过滤算法

传统的相似度计算方法通过评分信息得出用户之间的相关关系,这些方法仅仅从用户评价信息考虑用户之间的相似度,使计算结果过于片面,在稀疏数据集中受较大影响,导致推荐结果的准确性有所降低。针对一般的协同过滤推荐算法中存在的数据稀疏性问题,通过引入用户相似度权重系数,将Pearson相关系数进行加权处理后与Jaccard相似性方法相结合,提出一种新的计算方案,改进算法考虑了用户对共同评分项目所占的比率和用户对项目的评分取值大小,优化了协同过滤算法中相似度量的关键性能。在MovieLens和Book-Crossing两个公共数据集中进行试验,结果表明,改进算法使平均绝对误差值最大程度上降低了5. 2%,从而有效降低稀疏数据集对推荐结果的影响,显著提升了推荐系统的准确度。     

基于改进协同过滤算法的推荐系统设计与实现

随着科技的发展以及信息化时代的到来,网络数据已由单一性向着复杂性、全面性转变,在大量冗余信息中提炼出有用数据,并进行精准推荐,解决信息过载问题是研究的重点.传统的协同过滤算法,通过研究相似用户的兴趣偏好进行相似性计算,忽略了时间因素以及项目属性对用户的影响,进而造成数据的稀疏性;且当引入新项目时无法及时的进行推荐,导致...     

融合用户和项目相关信息的协同过滤算法研究

针对User-based协同过滤和Item-based协同过滤算法的不足，提出了一种新的推荐算法。该算法融合用户-项目评分数据集所包含的用户相关和项目相关的信息来推荐商品，并且利用模糊聚类技术分别将相似的项目和相似的用户聚类，改善传统推荐算法的数据稀疏性和可扩展性问题。实验结果表明，将用户相关和项目相关的信息融合能够提供更好的推荐。     

一种基于用户特征和时间的协同过滤算法

协同过滤是个性化推荐系统中采用最广泛的推荐技术,但已有的方法是将用户不同时间的兴趣等同考虑,时效性不足,而且相同用户特征的用户兴趣存在着很大的相似性,针对此问题,提出一种基于用户特征和时间的协同过滤算法,使得越接近采集时间的用户兴趣,在推荐过程中具有更大的权值,并且根据用户的特征来来提高相似用户集的采集,从而提高推荐的准确性.     

结合时间上下文挖掘学习兴趣的协同过滤推荐算法

提出了一种基于时间上下文的协同过滤推荐(TCCF-LI)算法,实现了基于高校图书馆图书借阅记录数据上的学生学习兴趣挖掘.在传统协同过滤算法上引入时间上下文信息,既考虑了大尺度用户群体爱好的趋同性,又兼顾了小尺度个体用户爱好的短时相关性,获得了更高的推荐性能.在实际数据集上的实验结果表明,该算法在推荐精准度、召回率等方面比传统推荐算法有较好表现.     

基于客户顾目的聚类协同过滤组合推荐算法研究

通过分析传统协同过滤存在的稀疏性、冷启动及实时性问题的根源后,提出一种改进的基于客户颅目的聚类协同过滤组合推荐算法;算法通过运用聚类技术和基于用户的协同过滤算法来预测计算邻居用户,并给出未评分的目标项目的最终预测评分以得到推荐列表,弥补协同过滤推荐在新项目推荐方面的不足的同时稀疏问题也迎刃而解;在预测评分中增加时间权重...     

协同过滤技术研究综述

协同过滤作为构建个性化推荐系统的主要技术,旨在解决各领域的信息过剩问题,其主要类型包括基于记忆、基于模型以及组合协同过滤算法。分析了基于记忆的协同过滤方法的基本原理,介绍了4种典型的基于模型的方法及3类组合协同过滤算法,并从行为数据的构造、数据分割的方法及常用评估指标3方面阐述了协同过滤的算法性能的验证方法,总结了协同过滤算法在构建推荐系统时面临的问题和各类协同过滤算法的性能。单一协同过滤算法的推荐性能各有优劣,构建个性化推荐系统的关键在于:针对推荐任务的需求及数据集的特点,选择合理的推荐算法与评价指标。     

改进的基于用户的协同过滤算法

在推荐系统中,协同过滤算法是应用最广泛和最成熟的推荐算法之一。但是传统的协同过滤算法,在计算用户之间的相似度和评分推荐两个指标上存在着很多不足之处。通过决策树策略找寻了评分和共现值之间的规则,有效的改善了Salton相似度的准确性。同时,根据艾宾浩斯遗忘规律得到启发,引入了时间模型作为评分的权重,有效的解决了用户的兴趣迁移。在仿真实验中,测试了在不同邻居个数下传统算法和改进算法的平均绝对误差。实验证明,改进的协同过滤算法能够降低预测评分的平均绝对误差,提高推荐的准确率。     

基于辅助项目评分的协同过滤推荐算法

协同过滤技术是目前电子商务推荐系统中主要的技术之一,随着系统规模的日益扩大,其面临数据稀疏性和冷开始等问题。针对上述问题,提出了一种改进的协同过滤推荐算法。新算法是在传统协同过滤推荐算法的基础上增添辅助项目评分支持环节,加入辅助项目的评分信息对产品项目评分数据库进行补充。实验结果表明,改进的算法有效地解决了由于产品评分数据的稀疏而造成的推荐质量下降的问题,提高了推荐系统的推荐质量。对经济实力较弱的企业通过推荐系统推动电子商务的发展具有一定的参考价值。     

基于KL散度的用户相似性协同过滤算法

大多数用户相似性算法在计算用户相似性时只考虑了用户间的共同评分项,而忽略了用户其他评分中可能隐藏的有价值信息.为了准确评估用户间的相似性,提出了一种基于KL散度的用户相似性协同过滤算法.该算法不仅利用了共同评分项,还考虑了其他非共同评分信息的影响.该算法充分利用了用户的所有评分信息,提高了用户相似性度量的可靠性和准确性.实验结果表明,该算法优于当前主流的用户相似性算法,且在没有共同评分信息的条件下,仍能有效地完成用户相似性度量,解决了对共同评分项的完全依赖问题,具有更好的适应性.     

利用项目属性和偏好改进协同过滤推荐

协同过滤(CF)推荐系统可以通过了解用户过去的行为向用户推荐项目. 针对现有的CF推荐系统没有利用潜在的项目偏好信息,提出了一种利用项目偏好改进CF的推荐方法. 该方法首先采用K-means算法对用户进行聚类,然后利用用户聚类和效用矩阵构建项目偏好矩阵,最后在基于项目的CF方法中,综合项目评分相似度、项目属性及其偏好特征相似度产生推荐. 实验结果表明,该方法获得了较好的推荐精度,在一定程度上缓解了稀疏问题.