一种基于位置服务信息的移动推荐模型

随着移动终端技术和传感技术的快速发展,如今可以很方便地通过移动终端获得用户所处位置情景信息。目前基于位置推荐的研究已有不少,但对位置情景在推荐系统中的运用方式、重要程度及权重分配上仍有不足之处。针对现有研究的不足,在传统的用户×项目二维推荐模型的基础上,引入位置情景,建立用户×项目×位置三维模型,提出一种针对移动终端环境的混合多维推荐模型,融合了位置情景相似度过滤、协同过滤以及项目相似度过滤三个维度的推荐。实验表明,该推荐模型具有更好的推荐效果。     

一种基于本体语义相似度的协同过滤推荐方法

协同过滤推荐是一种基于用户偏好的个性化推荐方法,一般包含两个步骤:首先根据用户或项目的标注信息计算出用户或项目的相似度,确定邻居集合;然后根据相似度进行排序推荐,其核心问题在于相似度的计算。为了更好地达到这一目的,近年来关于将用户社交网络信息融入相似度计算的方法受到广泛关注。用户的注册信息、项目评分和社交信息都可以作为用户比较的依据。基于此提出了通过构建用户本体,计算本体之间的语义相似度,从而找到相似用户集合,最终实现目标用户的推荐方法。该方法为本体技术与推荐系统的结合提供了一种思路,实验表明 它能够在一定程度上提高推荐的准确度。     

协同过滤的一种个性化推荐算法研究

在分析传统推荐算法不足的基础上,提出一种稀疏矩阵下的个性化改进策略.首先进行一对一的个性化预测,得到虚拟用户评分矩阵,在此基础上再进行综合预测.该方法避免了传统推荐算法中推荐值与用户相似度不密切相关的弊端,提高了协同过滤的预测精度,尤其是在矩阵极端稀疏情况下的预测精度.最后通过实验验证了算法的有效性和优越性.     

基于Web挖掘的个性化推荐算法研究

个性化推荐系统是根据用户的爱好,给用户推荐符合用户兴趣的对象的一种高级商务智能平台.论文重点探讨基于用户的协同过滤算法,介绍其基本思想和工作流程,并通过高级语言C＋＋来实现三种相似度计算方法,通过实验比较得出了最佳的计算方法,并设计实现了一个电子商务个性化推荐系统原型,对其他同类网站应用个性化推荐系统具有很好的参考价值.     

一种简捷的旅游景点推荐方法

面对旅游业的快速发展及旅游信息的爆炸式增长,景点推荐不仅能节约游客搜索旅游信息的时间,还能给他们带来许多便利.提出一种简捷的旅游景点推荐方法,通过获取旅游平台上用户对旅游景点的访问量、收藏数及点击率等信息,采用基于用户的协同过滤算法来为游客进行景点推荐.实验结果表明,该方法是正确可行的,并且用户对推荐结果满意度较高.     

基于可信联盟的服务推荐方法

随着满足用户需求的候选服务数量的飞速增长,服务选择的难度日益增大,服务推荐已成为服务选择的重要环节之一,受到越来越多的关注.然而,目前基于协同过滤的服务推荐方法较少关注到服务的不同属性特征对相似度计算会产生不同的影响,在寻找邻居用户时也很少考虑推荐用户与目标用户之间的信任关系,难以抵抗推荐用户的恶意推荐,无法保障推荐结果的精确度和可信性.针对以上问题,文中通过引入服务的推荐属性特征,改进传统相似度计算公式并基于Beta信任模型建立用户间信任关系,根据改进的相似度计算方法与服务推荐行为的信任度构建出邻居用户的可信联盟,提出了一种基于可信联盟的服务推荐方法.仿真实验与结果表明:与现有其它诸多方法相比,该方法不仅提高了服务推荐的精确度,还能有效保障服务推荐者的可信性,能较好的抵抗恶意攻击.     

基于密度的动态协同过滤图书推荐算法*

针对协同过滤推荐技术在个性化服务应用中存在的服务质量和服务效率问题,提出一种基于密度的动态协同过滤图书推荐算法。在对读者的图书流通记录进行兴趣度模糊筛选基础上,利用扩展的密度聚类算法进行区域聚类,读者的兴趣模型依据聚类区域的密度与权重变化更新,动态进行协同过滤图书推荐。实验表明,该算法在提高推荐精确度上,优于传统的协同过滤推荐算法。     

一种基于耦合对象相似度的项目推荐算法

推荐系统根据用户的偏好为用户推荐个性化的信息、产品和服务等,能够帮助用户有效解决信息过载问题。基于内容的协同过滤算法缺少合适的度量指标用来计算项目之间的相似度。提出一种基于耦合对象相似度的项目推荐算法,即通过耦合对象相似度捕获项目特征频率分布相似性和特征依赖聚合相似度。首先从项目文本中抽取项目的关键特征,然后利用耦合对象相似度构建项目相似度模型,最后使用协同过滤的方法为活动用户推荐用户可能感兴趣的项目。在真实数据集上的实验结果表明,基于耦合对象相似度的推荐算法可以有效解决基于内容推荐系统的项目相似度度量问题,在缺失大量项目特征数据的情况下改进传统基于内容推荐系统的推荐质量。     

SPCF:一种基于内存的传播式协同过滤推荐算法

基于内存的协同过滤是当前互联网推荐引擎中的核心技术.然而,目前该技术的发展面临着严重的用户评分稀疏性问题.该文通过采用传播的思想对数据稀疏性问题进行了有益的探索和研究,并提出了一种改进的基于内存的协同过滤推荐算法SPCF.该算法通过相似度传播,寻找到更多、更可靠的邻居,然后在此基础上,从用户和项目两方面信息考虑对用户进行推荐.在Movie Lens和Yahoo Music数据集上的实验结果表明,SPCF在MAE指标上比传统的基于内存的协同过滤推荐算法有明显的提高.     

基于元相似度的推荐算法*

提出了一个新的相似度概念——元相似度,并在此基础上对标准的协同过滤算法进行了改进.元相似度即相似度的相似度,与相似度相比元相似度是基于相似度矩阵而不是相关矩阵计算得出的.即使是在相关矩阵中未购买过任何相同商品的两个用户也可以用元相似度反映他们之间的相似关系,这样在一定程度上解决了冷启动和矩阵稀疏性问题.综合考虑元相似度...     

基于偏好推荐的可信服务选择

针对现有服务选择中服务推荐技术的不足,提出一种基于偏好推荐的服务选择(trustworthy services selection based on preference recommendation,简称TSSPR)方法.首先搜索一组偏好相似的推荐用户,并通过皮尔逊相关系数计算用户的评价相似度,然后基于用户的推荐等级、领域相关度和评价相似度等对用户的推荐信息进行过滤,从而使推荐信息更为可信.模拟实验结果表明,通过正确的参数设置,该方法能够有效地解决推荐算法中冷启动、推荐信息不准确等问题.     

基于用户聚类与项目划分的优化推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法没有充分考虑用户属性及项目类别划分等因素对相似度计算产生的影响,存在数据稀疏性,从而导致推荐准确度不高的问题.提出一种基于用户属性聚类与项目划分的协同过滤推荐算法,算法对推荐准确度有重要影响的相似度计算进行了充分考虑.先对用户采用聚类算法以用户身份属性聚类,进而再对项目进行类别划分,在相似度计算中增加类别相似度,考虑共同评分用户数通过加权系数进行综合相似度计算,最后结合平均相似度,采用阈值法综合得出最近邻.实验结果表明,所提算法能够有效提高推荐精度,为用户提供更准确的推荐项目.     

基于信任因子的协同过滤推荐算法

传统协同过滤算法最后的预测值是用户最近邻评价的加权平均值,过于强调相似度的作用。除相似度以外,信任也是影响推荐结果的因素之一。该文提出以用户的评价个数和为他人提供推荐的次数为要素的可计算的信任模型与算法以及基于信任因子的协同过滤算法。该算法改变传统推荐过程中,用户之间的相似度唯一决定预测结果的现状,提高了推荐的精度。并通过一系列实验证明了该设想和算法的优越性。     

基于信任偏好的个性化推荐

协同过滤推荐作为主流的个性化推荐方法在实际应用中存在一定缺陷, 在一些情况下得到的推荐结果不够准确。考虑到信任与用户偏好相似性的关系, 将信任引入到推荐模型中, 并同时考虑暗示用户偏好的多维因素, 提出基于信任偏好的个性化推荐方法, 以提高推荐系统的准确性, 并用实验验证了此方法的有效性。     

个性化服务中基于模糊聚类的协同过滤推荐

推荐系统是个性化服务中最重要的技术之一,协同过滤技术已经成功地应用于个性化推荐系统中。随着用户和商品数目日益增加,推荐系统的效能逐渐降低,实时性要求也难以保证。针对此缺点,本文使用了一种基于模糊聚类的协同过滤推荐,根据用户对项目评分的相似性对项目进行模糊聚类,并在此基础上搜索目标用户的最近邻居,从而缩小最近邻的查找范围并产生推荐结果。实验结果表明,该方法可以有效提高个性化服务中的实时响应速度。     

基于用户特征和用户兴趣变化的协同过滤推荐

协同过滤系统是目前最成功的一种推荐系统,但是传统的协同过滤算法没有考虑用户兴趣会随时间发生变化以及类似特征用户对用户相似度精度具有影响等因素,导致推荐质量较差。该文结合用户兴趣变化和用户特征两个因素,提出了新的用户之间相似度计算方法用来提高协同过滤推荐质量。     

基于增强相似度和隐含信任的推荐算法

针对电子商务系统中传统协同过滤算法普遍存在的稀疏性问题,提出一种基于增强相似度和隐含信任的协同过滤算法（ETCF）.首先提出一种融合JMSD和用户偏好的增强相似度计算方法;然后提出一种融合交互经验的直接信任计算方法,基于直接信任和信任传播提出一种隐含信任计算方法;最后提出一种将用户的增强相似度和隐含信任进行融合的评分预测模型.Movielens和Epinions数据集下的实验表明,与基准算法相比本文方法具有更低的MAE值,更高的覆盖率,提高了推荐质量.     

基于用户行为与角色的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法中以稀疏评分计算用户相似性可能并不准确的问题,提出以用户行为对应一定分值填补空缺的I-U评分矩阵,并以分角色下的权重系数K约束用户相似性计算的改进协同过滤推荐算法.实验表明,改进算法的推荐质量更高.     

结合矩阵分解的混合型社会化推荐算法

推荐系统是用来解决当今时代信息过载的重要工具。随着在线社交网络的出现和普及,一些基于网络推荐算法研究的出现,已经引起研究者的广泛关注。信任是社会网络中的重要信息之一,通常用来改进基于社交网络的推荐系统,然而,大多数信任感知的推荐系统忽略了用户有不同行为偏好在不同的兴趣域;本文不仅考虑了用户间特定域信任网络,并且结合推荐项目之间特征属性信息,提出了一种新型社会化推荐算法(H-PMF)。实验表明,H-PMF算法在评分误差和推荐精度上都取得了更好的效果。