基于四部图的协同过滤推荐算法比较研究

推荐系统通常利用商品属性、用户信息以及用户对商品的已有评分来获取用户或者商品之间的相似度,进而预测未知评分。构造了关于这些信息的四部图,然后根据图中不同部分的组合获得了10类推荐算法,并比较了它们的时间复杂度。前两类算法基于用户与商品之间的关系,为经典的协同过滤算法。中间4类算法以用户或商品为中心,利用相应的标签信息进行相似度的计算并预测评分。后4类算法为中间4类算法的部分拓展,进一步考虑了评分信息。以MAE(mean absolute error)和RMSE(root-mean-square error)为评价指标,在两个Movie Lens数据集上的测试结果表明,商品之间的相似度比用户之间的相似度更可靠,商品标签也比用户标签更有用,而且某些信息的简单线性组合可以提高推荐质量。     

基于改进加权二部图和用户信任度的协同过滤推荐算法

基于复杂网络物质扩散原理的二部图理论在协同过滤推荐领域的应用受到越来越多学者的关注,现有算法计算邻居用户时主要考察用户对项目的正向评价,未充分考虑用户的负向评价.为进一步提高推荐算法的准确度,提出了改进算法,将用户正向评价和负向评价量化成二部图上的路径权重,控制用户能量的分配,并在邻居用户预测评分阶段考虑用户的信任度,推荐结果更加准确.采用MovieLens和Eachmovie数据集对改进算法以及现有算法进行对比实验分析,证明改进算法具有更低的平均绝对偏差.     

结合类别偏好的协同过滤推荐算法

推荐系统是针对如今信息过载现象的一种极为有效的方法,而协同过滤算法自提出以来就在推荐系统中得到了广泛的应用,但是这种方法也存在着推荐精度不高、难以处理稀疏数据等缺点。对此提出一种结合类别偏好的协同过滤推荐算法。在原算法计算用户相似度的基础上,结合用户类别偏好的相似度来计算近邻,从而得到推荐结果。实验结果表明,该方法能较为有效地结合用户的类别偏好,与传统的协同过滤算法相比,有更好的推荐效果。     

一种改进的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤算法在寻找最近邻居集合时没有考虑时间因素的影响,仅从用户或者项目单方面出发计算用户或者项目的相似性以产生推荐结果,也忽略了用户特征对推荐的影响.针对上述问题,引入时间遗忘函数、黏度函数、用户特征向量,对协同过滤算法寻找用户的最近邻居集合过程进行了改进,体现了时间效应、用户偏好程度和用户特征.采用MovieLens数据集进行了一系列对比实验,结果表明,改进后的算法能够明显提高推荐的准确度.     

基于增强二部图网络结构的推荐算法

协同过滤推荐算法的数据稀疏性与冷启动问题影响和制约了推荐的质量.基于用户-项目二部图的信任计算可以有效的利用用户间的潜在联系提高推荐性能.提出一种融合基于二部图的增强繁殖信任与JMSD相关系数的推荐方法,包括对改进的加权用户-项目自适应繁殖信任度的计算,在此基础上融合用户偏好的增强信任度机制,以及线性加权JMSD相关系数,两组数据集下的对比实验表明,与三种基准算法对比改进的算法模型具有更低的平均绝对误差（MAE）,更高的召回率（Recall）,提高了推荐质量.     

基于加权二部图的个性化推荐算法

针对网络推断(NBI)算法的二部图实现算法忽略二部图权重而导致实际评分值高的项目没有得到优先推荐这一问题,提出加权网络推断(WNBI)算法的加权二部图实现算法。该算法以项目的评分作为二部图中用户与项目的边权,按照用户-项目间边权占该节点权重和的比例分配资源,从而实现评分值高的项目得到优先推荐。通过在数据集MovieLens上的实验表明,相比NBI算法,WNBI算法命中高评分值项目数目增多,同时在推荐列表长度小于20的情况下,命中项目的数量和命中高评分项目数量均有明显增加。     

基于用户项目体验度的协同过滤推荐算法

在用户相似度计算基础上,根据用户偏好以及项目特征对用户评分产生的影响,提出一种针对用户项目体验度的推荐算法。阐述项目体验度对用户产生的潜在影响,选择皮尔森相似性计算公式做进一步计算。通过用户对项目的好评数以及给项目的评分分别占该项目的总评数和总体项目评分中的比例,获得用户对项目的体验度权重。采用长尾理论平衡用户相似性和用户对流行项目的关注度,计算得出用户相似度并产生预测和推荐。实验结果表明,与传统协同过滤算法相比,该算法提高了相似度计算准确度,并能改善数据稀疏情况下的推荐效果。     

融合初始资源与协同过滤的二部图推荐算法

推荐系统的产生主要是为了解决信息过载的问题。基于二部图网络与基于协同过滤的推荐算法是目前应用比较广泛的算法,二者都取得了一定的推荐效果。基于加权二部图网络的算法忽略对初始资源的配置,基于物品的协同过滤算法在推荐时也产生数据稀疏等问题。组合推荐算法融合初始资源配置以及基于物品的协同过滤算法来解决相关的问题,可以达到更好的推荐效果。算法实验在MovieLens数据集上实施,结果表明,与传统的推荐算法以及最近的组合推荐算法相比,该方法有更好的推荐效果。     

改进型协同过滤的图书推荐算法

针对用户从海量图书中选择喜欢图书较难的问题,提出一种基于图书属性分组的改进协同过滤算法。该算法首先根据用户喜欢的图书类型去选择相似用户,缩小数据集,再根据基于用户的协同过滤算法寻找最近邻居集合,然后根据项目推荐值的方法向用户推荐感兴趣的图书序列。实验结果表明:在同一数据量下,该算法在推荐数据量以及覆盖率方面均优于同类算法。     

融合评分相对差异的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是个性化推荐系统中最常用的方法之一,其中相似度计算直接影响基于内存的协同过滤推荐算法的推荐质量.针对协同过滤推荐算法中传统的用户间相似度计算方法仅考虑共同评分项评分数值上的差异导致难以准确衡量非偏好评分场景中用户间相似度的问题,本文提出一种基于余弦相似度并融合评分相对差异的用户间相似度计算方法.该方法考虑评分规模上的差异,计算评分相对相似度并且引入放大系数,在非偏好评分的场景下可以更加准确地区分用户间差异.在真实的数据集上完成对比实验分析,结果表明在非偏好评分场景下,所提方法相较于对比方法能降低预测误差,提高推荐质量.     

基于社交网络能量扩散的协同过滤推荐算法

针对数据稀疏导致推荐系统精确度较低的问题,结合社交网络中丰富的社会化信息及能量扩散在数据稀疏问题上的优良表现,文中提出基于社交网络能量扩散的协同过滤推荐算法.首先利用用户-物品评分矩阵和信任关系具有的传递性计算用户之间信任强度值.再利用社交网络结合用户-物品二分网络,得到物品资源值.最后利用协同过滤方法进行预测评分.在真实数据集上的实验表明,文中算法缓解数据稀疏性,可解决推荐精确度较低的问题.     

融合社交网络信息的协同过滤推荐算法*

在推荐系统中,协同过滤推荐算法往往面临数据集的高度稀疏性和推荐精度有限的问题.为了解决上述问题,在基于物品的协同过滤推荐框架下,分别在物品相似度的计算和用户对物品的评分预测阶段,利用社交网络中朋友关系信息选择性地填充评分矩阵中的缺失值,最大化利用评分矩阵中的已有信息,提出融合社交网络信息的协同过滤推荐算法.最后,在Epinions数据集上的实验表明,文中算法在一定程度上缓解数据稀疏性问题,同时在评分误差和分类准确率两个指标上优于其它协同过滤算法.     

Web日志在协同过滤推荐算法中的应用

协同过滤算法近年来在电子商务推荐系统中得到了广泛的应用,但该算法也存在数据稀疏性和缺乏个性化等问题,这些问题影响了推荐算法的效率和准确性。主要针对以上问题,提出引入Web日志分析的协同过滤算法,将用户对商品的隐性兴趣转化为显性兴趣,同时利用用户聚类等相关技术,不仅解决数据稀疏的问题也提高推荐的准确性。     

基于深度神经网络和加权隐反馈的个性化推荐

改进的矩阵分解(SVD++)将用户和物品特征向量的内积作为用户对物品的评分,而内积无法捕捉用户与物品之间复杂的高阶非线性关系.此外,SVD++在融入用户隐式反馈时,未区分不同交互物品对于用户特征表达的贡献.针对上述问题,文中提出基于深度神经网络和加权隐反馈的推荐算法(DeepNASVD++),采用深度神经网络建模用户与物品之间的关系,使用注意力机制计算历史交互物品在建模用户隐式反馈时的权重.在公开数据集上的实验验证文中算法的有效性.     

基于用户行为模型和蚁群聚类的协同过滤推荐算法

协同过滤技术是推荐系统中应用最为广泛的技术之一,用户的相似性度量是整个算法的核心要素,会对推荐算法准确率产生很大的影响.传统的协同过滤算法过度依赖用户评分机制,影片自身的标签信息没有被考虑为一个影响因素,在用户聚类时采用K近邻算法,会由于评分矩阵过于稀疏而难以收敛.同时,传统推荐技术仅基于用户历史行为进行推荐,无法为新用户提供合理的推荐.针对以上问题,提出了一种基于用户行为建模的蚁群聚类和协同过滤算法相结合的影片推荐技术.     

综合用户特征及专家信任的协作过滤推荐算法

协作过滤推荐算法是推荐系统中应用最广泛的算法之一。通过分析传统协作过滤算法中由数据稀疏性导致的推荐精度不高的问题,在基于专家信任的协作过滤推荐算法的基础上,提出了一种综合用户特征及专家信任的协作过滤推荐算法。该算法分析了用户的不同特征,比较了用户与专家的相似度,通过计算用户-专家相似度矩阵,有效降低了数据集的稀疏性,提高了预测的准确性。在MovieLens数据集上的实验结果表明,改进的算法能够有效缓解冷启动问题,明显提高了系统的推荐精度。     

基于信任网络的协同过滤推荐方法

经典的协同过滤推荐系统存在数据稀疏和冷启动问题。利用信任网络能够有效地解决此问题,但性能有待提高。根据“如果a信任b,则a与b相似度高的概率较大”这一普适规律,提出一种基于信任网络的协同过滤推荐算法。该算法采用惩罚、奖励机制,进一步提高了推荐系统的性能。算法将覆盖率和准确率作为衡量标准,与经典协同过滤算法和已有信任推荐算法进行实验对比,结果表明所提推荐方法的性能更好。     

基于热扩散影响力传播的社交网络个性化推荐算法

有针对性地为用户提供推荐,提高互联网信息利用率是个性化推荐系统的主要目标.文中基于热扩散传播概率模型,结合用户在社交网络中隐含的跟随关系,提出基于热扩散影响力传播的社交网络个性化推荐算法.首先,算法将现实生活中人与人的朋友关系转化为购物网络中用户与用户的跟随关系,构建异构信息网络图,计算用户之间的复合相似度.然后,利用基于热扩散概率模型模拟社会网络中影响力的传播过程,计算社交网络中用户的跟随概率分数并精确排序,筛选与目标用户相似的邻近用户.最后,根据目标邻近用户对各个产品的评分,将评分较高、具有潜在兴趣的产品推荐给目标用户,实现个性化的用户推荐.在公开数据集上与现有的个性化推荐算法进行对比,实验表明,文中算法具有较好的精确度和多样化的推荐效果.     

基于覆盖约简的个性化协同过滤推荐方法

协同过滤(CF)无法同时提供高精度和多样化的个性化推荐.基于此情况,文中提出基于覆盖约简的协同过滤方法(CRCF).结合覆盖粗糙集中的覆盖约简算法与CF中的用户约简,匹配覆盖中的冗余元素与邻近用户中的冗余用户,利用覆盖约简算法将冗余用户从目标用户的邻近用户中移除,保证CF中邻近用户的高效性.在公开数据集上的实验表明,在稀疏数据环境下,CRCF可以同时为目标用户提供高精度和多样化的个性化推荐.     

基于时间相关度和覆盖权重的协同过滤推荐算法

基于物品的协同过滤(IBCF)在计算相似度和预测评分时为所有物品分配相同的权重,提供的推荐往往不能同时具有良好的预测精度和分类精度.因此,文中提出基于时间相关度和覆盖权重的协同过滤算法(TCWCF).将时间相关度函数应用于物品间的相似度计算,提高推荐的预测精度.同时构建覆盖度函数,融入预测评分阶段,提高推荐的分类精度.在MovieLens数据集上的实验表明,TCWCF性能优于IBCF和其它相关算法,可以同时为目标用户提供具有良好预测精度和分类精度的满意推荐