基于加权相似度的用户协同过滤方法

协同过滤算法中用户相似性度量的准确性对推荐质量有显著影响。为了提高用户协同过滤算法中近邻选择的准确率,提出一种加权的皮尔逊相关系数（PCC）,可根据用户-项目的评分数,直接计算出PCC加权因子。将改进的皮尔逊相似度机制用于MovieLens,Douban和Epinions数据集进行实证分析。结果表明,提出的算法可以有效提高协同过滤推荐的平均绝对误差（MAE）和准确度。     

基于MMTD和兴趣偏向系数的协同过滤推荐算法

针对传统基于用户的协同过滤推荐算法存在的相似性度量不准确和缺乏对用户评分合理应用的问题,提出了一种结合中介真值程度度量（MMTD）和兴趣偏向系数的推荐算法。首先采用MMTD度量用户评分的相似性;然后利用用户评分相似性改进余弦相似性公式和Jaccard公式,得到新的基于MMTD的用户相似性度量方法;最后结合兴趣偏向系数输出推荐结果。在MovieLens-100k数据集上的实验结果表明,该方法可以在一定程度上提高用户间相似性度量的准确性,提高推荐结果的准确率和召回率。     

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。     

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。     

基于改进聚类和矩阵分解的协同过滤推荐算法

大数据背景下,对于传统的协同过滤推荐算法在电子商务系统中的数据稀疏性、准确性不高、实时性不足等问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。该算法首先通过矩阵分解实现对原始数据的降维及其数据填充,并引入了时间衰减函数预处理用户评分,用项目的属性向量来表征项目,用用户的兴趣向量来表征用户,通过k-means聚类算法对用户和项目分别进行聚类;然后使用改进相似性度量方法在簇中查找用户的最近邻和项目推荐候选集,产生推荐。实验结果表明,该算法不仅可以有效解决数据稀疏和新项目带来的冷启动问题,而且还可以在多维度下反映用户的兴趣变化,推荐算法的准确度明显提升。     

协同过滤算法中的相似性度量方法研究

衡量用户的相似性是协同过滤算法的核心内容,用户间相似性的准确率对个性化推荐的结果会有显著影响。通过对用户-项目评分记录的分析,在比较pearson和jaccard相似性的基础上对相似性度量方法进行改进,并将该改进方法应用于MovieLens站点提供的数据集进行实证分析。实证研究表明,改进后的算法可以提高个性化推荐的准确性,并在一定程度上克服数据稀疏性对推荐质量的影响。     

基于相关均值的协同过滤推荐算法

针对在用户评分数据极端稀疏环境下传统协同过滤推荐算法存在的弊端,从提高邻居用户识别准确性出发,对传统相似性度量方法进行改进,在此基础上提出一种基于相关均值的推荐算法。实验结果表明,该算法能增强邻居用户在推荐中的影响力,有效提高推荐精度,改善推荐质量。     

基于云相似度的B2B供应商个性化推荐算法

为满足B2B电子商务平台下供应商选择个性化服务需求,引入云模型中云的相似性度量算法和基于资源相似度的数据权重,对基于项目的协同过滤推荐算法进行改进,并用于供应商推荐过程中。实验表明,改进后的算法可以在一定程度上解决数据稀疏性问题并及时反映用户兴趣变化,从而实现个性化推荐服务,帮助企业快速有效开发供应商伙伴关系,提高企业的生产效率和竞争力。     

基于巴氏系数和Jaccard系数的协同过滤算法

针对传统基于邻域的协同过滤推荐算法存在数据稀疏性及相似性度量只能利用用户共同评分的问题,提出一种基于巴氏系数和Jaccard系数的协同过滤算法（CFBJ）。在项目相似性度量中,该算法引入巴氏系数和Jaccard系数,巴氏系数利用用户所有评分信息克服共同评分的限制,Jaccard系数可以增加相似性度量中共同评分项所占的比重。该算法通过提高项目相似度准确率来选取最近邻,优化了对目标用户的偏好预测和个性化推荐。实验结果表明,该算法比平均值-杰卡德差分（MJD）算法、皮尔森系数（PC）算法、杰卡德均方差（JMSD）算法、PIP算法误差更小,分类准确率更高,有效缓解了用户评分数据稀疏所带来的问题,提高了推荐系统的预测准确率。     

一种基于改进的巴氏系数的协同过滤推荐算法

传统基于邻居的协同过滤推荐方法必须完全依赖用户共同评分项,且存在极为稀疏的数据集中预测准确性不高的问题。巴氏系数协同过滤算法通过利用一对用户的所有评分项进行相似性度量,可以有效改善上述问题。但该种方法也存在两个很明显的缺陷,即未考虑两个用户评分项个数不同时的情况以及没有针对性地考虑用户偏好。在巴氏系数协同过滤算法的基础上进行了改进,既能充分利用用户的所有评分信息,又考虑到用户对项目的积极评分偏好。实验结果表明,改进的巴氏系数协同过滤算法在数据集上获得了更好的推荐结果,提高了推荐的准确度。     

融合用户偏好和多交互网络的协同过滤算法

推荐系统中的辅助信息可以为推荐提供有用的帮助,而传统的协同过滤算法在计算用户相似度时对辅助信息的利用率低,数据稀疏性大,导致推荐的精度偏低.针对这一问题,本文提出了一种融合用户偏好和多交互网络的协同过滤算法(NIAP-CF).该算法首先根据评分矩阵和项目属性特征矩阵挖掘出用户的项目属性偏好信息,然后使用SBM方法计算用户间的项目属性偏好相似度,并用其改进用户相似度计算公式.在进行评分预测时,构建融合用户-项目属性偏好信息的多交互神经网络预测模型,使用动态权衡参数综合由用户相似度计算出的预测评分和模型的预测评分来进行项目推荐.本文使用MovieLens数据集进行实验验证,实验结果表明改进算法能够提高推荐的精度,降低评分预测的MAE和RMSE值.     

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。     

情感分析在电影推荐系统中的应用

基于用户的协同过滤推荐算法是通过分析用户行为寻找相似用户的集合,其核心是用户兴趣模型的建立以及用户间相似度的计算。传统的用户推荐算法是根据用户评分或者物品信息等行为数据进行个性化推荐,准确率比较低。充分考虑在线评论对于用户之间兴趣相似度的作用,通过对评论的情感分析,构建准确的用户兴趣模型,若用户在评论中表现出来的相似度越高,则表示用户之间的兴趣越相似。实验表明,和传统的基于用户的协同过滤推荐算法相比,基于评论情感分析的协同过滤推荐算法,无论准确率还是召回率都有明显提高。     

基于情境相似度和二次聚类的协同过滤推荐算法

随着移动互联网规模的不断扩大,传统推荐系统因较少考虑多种情境因素和用户置信度对用户偏好预测的综合影响,造成了推荐算法预测结果的偏差。针对此问题,将情境信息引入个性化推荐的过程中,提出一种基于情境相似度和二次聚类的协同过滤算法。该算法首先根据用户情境的相似度对用户进行初始聚类,再基于评分矩阵计算用户评分置信度,将用户分为核心用户和非核心用户;然后根据核心用户评分对初始聚类的簇心进行调整,并对簇中非核心用户进行重聚类,形成新的聚簇;最终根据情境相似度对用户偏好进行预测。该算法可以在一定程度上降低评分矩阵中的噪点对聚类结果的影响,提高了推荐结果的准确性。基于实际数据集的仿真实验表明,该算法与传统协同过滤算法相比能够有效提高用户偏好预测的准确性,增加协同过滤推荐算法的精确度。     

一种优化聚类的协同过滤推荐算法

针对传统的协同过滤推荐算法存在评分数据稀疏和推荐准确率偏低的问题,提出了一种优化聚类的协同过滤推荐算法。根据用户的评分差异对原始评分矩阵进行预处理,再将得到的用户项目评分矩阵以及项目类型矩阵构造用户类别偏好矩阵,更好反映用户的兴趣偏好,缓解数据的稀疏性。在该矩阵上利用花朵授粉优化的模糊聚类算法对用户聚类,增强用户的聚类效果,并将项目偏好信息的相似度与项目评分矩阵的相似度进行加权求和,得到多个最近邻居。融合时间因素对目标用户进行项目评分预测,改善用户兴趣变化对推荐效果的影响。通过在MovieLens 100k数据集上实验结果表明,提出的算法缓解了数据的稀疏性问题,提高了推荐的准确性。     

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.     

协同过滤中相似度算法研究进展

推荐算法通过历史数据发现用户的兴趣偏好,在数据资源中寻找用户的偏好信息,并对用户进行推荐。目前,推荐系统中的协同过滤算法在各领域应用广泛,由于数据稀疏性和冷启动,使得推荐质量有所下降,为提升推荐精度,有学者从相似度方向进行研究。总结了推荐系统中最广泛使用的协同过滤算法,以及推荐系统中常用的传统相似度算法;对比分析了基于Pearson相关系数的相似度、余弦相似度、修正的余弦相似度等的适用场景;从冷启动和数据稀疏等方面分析了相似度的研究现状,研究表明通过混合相似度计算用户相似性,提高了推荐质量。最后,总结了相关文献在改进后存在推荐效率低、复杂度增高的问题,在提高推荐精度和推荐效率方面对相似度改进进行了展望。     

融合时间加权信任与用户偏好的协同过滤算法

针对现有的协同过滤推荐算法中存在评分数据稀疏和用户兴趣动态变化的问题,提出了融合时间加权信任与用户偏好的协同过滤算法.考虑到用户评分时间的不均匀,对时间权重进行改进,并将其融入到直接信任计算中,缓解用户兴趣动态变化的问题.通过信任传递得到的间接信任以及建立用户对项目标签的偏好矩阵得到用户之间的偏好相似度来缓解数据的稀疏...     

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。