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.     

混合协同过滤算法中用户冷启动问题的研究

在推荐系统中,用户冷启动问题是传统协同过滤推荐系统中一直存在的问题。针对这个问题,在传统协同过滤算法的基础上,提出一种新的解决用户冷启动问题的混合协同过滤算法,该算法在计算用户相似性时引入用户信任机制和人口统计学信息,综合考虑用户的属性相似性和信任相似性。同时,算法还在用户近邻的选取上做了一些改进。实验表明该算法有效缓解了传统协同过滤推荐系统中的用户冷启动问题。     

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.     

基于社交信任聚类的混合推荐算法

推荐系统能够有效地解决信息过载问题,其中,协同过滤（collaborative filtering,简称CF）是推荐系统广泛采用的技术之一.然而传统的CF技术存在可扩展性差、数据稀疏和推荐结果精度低等问题.为了提高推荐质量,将信任关系融合到推荐系统中,采用聚类（FCM）方法,对信任关系进行聚类.利用信任类预测用户间的隐式信任,最后将信任关系与用户-项目关系线性融合进行推荐.在Douban和Epinions数据集上的实验结果表明,与传统的基于CF、基于信任和用户项目聚类的推荐算法相比,该算法能够大幅度地改进推荐质量,提升算法的时间效率.     

结合用户聚类与改进用户相似性的协同过滤推荐

协同过滤算法作为一种信息筛选的重要方式,在大数据时代下受到越来越多的关注。但传统的协同过滤算法由于面临着严重的数据稀疏性以及只考虑用户间的评分相似性,导致推荐准确率较低。对此,提出了一种改进的协同过滤算法。利用[K]-means++算法对用户属性进行聚类,从而降低数据的稀疏性;考虑到用户兴趣会随时间发生动态变化,在传统的评分相似性中引入时间因素;将信任误差引入到用户间的信任关系中,从而改善用户信任度;将基于时间因素的评分相似性与改进的用户信任度进行融合,从而提高用户相似性的计算精度。在MovieLens数据集上进行仿真实验,结果表明,该算法能有效地提高推荐的预测准确性。     

基于信任和项目偏好的协调过滤算法

针对传统协同过滤算法不能深度挖掘用户关系,以及无法对新项目进行用户推荐的问题,提出了基于信任和用户偏好的协同过滤（TIPCF）算法。首先,通过分析用户评分判断用户的可信度并量化用户间的信任程度,挖掘用户潜在的信任关系;其次,考虑到用户之间对于不同目标项目偏好程度的差异会对用户相似性产生影响,在传统用户相似性算法上添加用户偏好度改进相似性算法;然后,通过结合用户信任度和改进的相似度,使得最近邻的选取更加准确;最后,根据用户对项目属性的偏好对新项目进行推荐。Movielens数据集实验结果表明,与传统的协同过滤算法相比,TIPCF算法的平均绝对误差减少了6.7%;在推荐新项目时,TIPCF算法的平均绝对误差减少了10.7%。TIPCF算法不仅提高了推荐的准确度,而且增加了新项目的推荐概率。     

一种改进的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是电子商务推荐系统中应用最成功的推荐技术之一,而影响协同过滤推荐算法准确率的关键因素是用户相似性度量方法。针对传统相似性度量方法没有考虑共同评分项数量对推荐质量的影响,将用户之间的共同评分项数量作为相似性计算的一个重要指标,从而得到一种改进的相似性度量方法。但这仍然不能解决数据稀疏带来的推荐质量下降的问题,鉴于此,在上述改进的基础上,提出了利用复杂网络中的结构相似性来度量用户之间相似性的方法,使计算结果更具实际意义和准确性。实验表明,通过这些改进能够有效避免传统方法带来的弊端,提高系统的推荐质量。     

基于多重信任的协同过滤推荐算法

针对评分数据稀疏性和用户冷启动所导致的协同过滤推荐系统的准确度与覆盖率较低的问题,文中融合显性信任和隐性信任因素,提出了一种基于多重信任的协同过滤推荐算法。首先,依据用户间推荐评分的准确性与可依赖度因子,提出一种改进的均方差(Mean Squared Difference,MSD)信任度量方法,并在此基础上提出基于隐性信任信息的评分模型;其次,以最大信任传播距离为约束,提出一种显性信任信息的关系模型;最后,依据评分相似性与显性信任关系,利用0-1背包组合优化策略选择出目标用户的最优近邻集合,从而进行评分预测。在Epinions数据集上与多种主流算法的对比仿真实验结果表明,该算法通过引入有效评分和显性信任关系,极大地缓解了数据稀疏性和冷启动问题,并且在不牺牲覆盖率的条件下显著提升了推荐准确度。     

面向个性化推荐系统的二分网络协同过滤算法研究

为提高个性化推荐系统的推荐效率和准确性, 提出了个性化推荐系统的二分网络协同过滤算法。协同过滤算法引入二分网络描述个性化推荐系统, 使用灰色关联度来度量用户相似性和项目相似性, 对灰色关联相似度加权求和预测用户对项目的预测打分值, 从而提供给用户排序后的项目列表。实验结果表明, 协同过滤算法有效提高了过滤推荐的精准度和可靠性, 具有良好的推荐效果。     

基于图嵌入模型的协同过滤推荐算法

传统协同过滤算法存在严重的数据稀疏和冷启动问题。利用社交网络中的丰富信息为解决传统协同过滤算法的数据稀疏和冷启动带来了契机。然而,传统基于社交网络的协同过滤算法仅利用粗粒度、稀疏的用户信任关系来改进传统协同过滤算法,即用0或1表示用户之间信任程度。另外,传统基于社交网络推荐算法仅仅集成用户之间显式信任关系,而忽略用户之间隐式的信任关系。本文提出一种基于图嵌入模型的协同过滤推荐算法,即利用图嵌入模型技术学习社交网络中用户的低维特征表示,并根据用户的低维特征表示推导用户之间细粒度的信任关系。最后,根据信任用户和相似用户对目标物品的评分权重预测用户对目标物品的评分。在真实数据集上的实验结果表明,基于图嵌入模型的协同过滤算法的性能优于传统的协同过滤算法。     

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.     

A novel application recommendation method combining social relationship and trust relationship for future internet of things

Traditional collaborative filtering methods always utilize Cosine and Pearson methods to calculate the similarity of users. When the nearest neighbor doesn’t comment the predicted item, then the nearest neighbor has no influence on results, thus affecting the accuracy of collaborative filtering recommendation. And the traditional recommendation systems always have the problems of data sparsity, cold start and so on. In this paper, we consider social relationship and trust relationship, and put forward a novel application recommendation method that combines users’ social relationship and trust relationship. Specifically, we combine social relationship and user preference towards applications to calculate similarity score, we fuse the trust relationship based on familiarity and user reputation to calculate trust score. The final prediction score is calculated by fusing similar relationship and trust relationship properly. And the proposed method can effectively improve accuracy of recommendations.

     

Application of covering rough granular computing model in collaborative filtering recommendation algorithm optimization

Data sparseness will reduce the accuracy and diversity of collaborative filtering recommendation algorithms. In response to this problem, using granular computing model to realize the nearest neighbor clustering, and a covering rough granular computing model for collaborative filtering recommendation algorithm optimization is proposed. First of all, our method is built on the historical record of the user's rating of the item, the user’s predilection threshold is set under the item type layer to find the user's local rough granular set to avoid data sparsity. Then it combines the similarity between users. Configuring the covering coefficient for target user layer, it obtained the global covering rough granular set of the target user. So it solved the local optimal problem caused by data sparsity. Completed the coarse–fine-grained conversion in the covering rough granular space, obtain a rough granular computing model with multiple granular covering of target users, it improved the diversity of the recommendation system. All in all, predict the target users’ score and have the recommendation. Compared experiments with six classic algorithms on the public MovieLens data set, the results showed that the optimized algorithm not only has enhanced robustness under the premise of equivalent time complexity, but also has significantly higher recommendation diversity as well as accuracy.     

基于熵优化近邻选择的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐系统的近邻选择环节中不仅没有考虑目标项目对用户间相似性计算的影响,而且也未考虑邻居用户对目标用户的推荐贡献能力,导致既降低了相似性计算的准确性,也提高了近邻集合中伪近邻的比例。针对这些问题,提出了一种基于熵优化近邻选择的协同过滤推荐算法。算法首先使用巴氏系数计算项目间相似性,并以此为权重加权计算用户间相似性。其次引入熵描述用户评分分布特性,根据评分分布差异性衡量邻居用户的推荐贡献能力。最后,利用双重准则共同计算推荐权重,并构建近邻集合。实验结果表明该算法能够在不牺牲时间复杂度的条件下准确地选取近邻集合,提升推荐准确度。     

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.     

基于用户联合相似度的推荐算法

基于用户的协同过滤推荐算法在进行近邻用户的筛选时以用户之间相似度的计算结果作为依据,数据量的增大加剧了数据的稀疏程度,导致了计算结果的准确性较差,影响了推荐准确度.针对该问题本文提出了一种基于用户联合相似度的推荐算法.用户联合相似度的计算分为用户对项目属性偏好的相似度和用户之间人口统计学信息的相似度两个部分.用户的项目属性偏好引入了LDA模型来计算,计算时评分数据仅作为筛选依据,因而避免了对数据的直接使用,减缓了稀疏数据对相似度计算结果的影响;用户之间人口统计学信息的相似度则在数值化人口统计学信息之后通过海明距离进行度量.实验结果表明,本文提出的算法在推荐准确度上优于传统协同过滤推荐算法.     

基于相似度优化和流形学习的协同过滤算法改进研究

协同过滤算法中存在着数据稀疏性和可扩展性问题,由于用户和项目数据量巨大致使数据十分稀疏,且不同数据集中数据存在差异,致使现有算法中的相似度计算不够准确和用户聚类效果不佳,对推荐算法准确率产生了显著影响。为了提高相似度计算和最近邻居搜索的准确率,提出了一种基于相似度优化和流形学习的协同过滤算法。通过加权因子优化相似度计算,结合流形学习对稀疏的用户评分数降维后进行谱聚类,通过获得的全局最优解提高聚类所得目标用户最近邻居的准确率,进而提高协同过滤推荐精度。在Epinions数据集和MovieLens数据集上进行实验,结果表明,提出的算法可以有效降低协同过滤算法的平均绝对误差和均方根误差,提高召回率,拥有更高的推荐准确率。     

社会网络环境下基于信任传递的推荐模型研究

现有基于信任的推荐算法中没有充分挖掘用户间的信任关系,且缺乏合理的信任关系传递规则,极大地影响了推荐算法的可靠性和准确性。针对上述问题,通过用户评分数据与用户的社会关系建立信任传递模型,提出一种基于信任传递的推荐算法。该算法首先利用评分数据计算信任传递模型中用户的隐式直接信任关系,其次通过求解有序加权平均算子融合多条信任传递链的间接信任关系,最后将计算出的用户信任度与相似度融合为综合相似度进行预测推荐。实验结果证实了所提算法可有效提升系统的推荐质量。     

基于均衡接近度灰关联的增强二部图推荐算法

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,传统用户—项目二部图信任和相似度计算受局部个别点关联因素的消极影响。首先提出一种基于均衡接近度灰关联方法计算项目流行度的二部图信任推荐,在此基础上提出用户偏好的增强二部图直接信任度机制,然后通过JMSD相关系数作为全局信任推荐。在MovieLens数据集下的对比实验表明,与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）,提高了推荐质量,改善了冷启动问题。