基于信任计算和矩阵分解的推荐算法

基于矩阵分解的推荐算法普遍存在数据稀疏性、冷启动和抗攻击能力差等问题.针对上述问题,文中提出信任加强的矩阵分解推荐算法.首先,借鉴社会心理学中的信任产生原理,提出基于用户信誉度的信任扩展方法,缓解信任数据的稀疏性问题.然后,基于社交同质化原理,利用信任用户对评分矩阵分解过程中的用户潜在因子向量进行扩展,解决评分数据的稀疏性和新用户的冷启动问题.同时,利用信任关系对目标优化函数进行规格化约束,提高评分预测的准确性.基于通用测试数据集Epinions的实验表明,文中方法在推荐性能方面具有明显改善,可以有效解决数据稀疏性问题和冷启动问题.     

基于联合概率矩阵分解的移动社会化推荐

利用移动设备上下文、移动社会化网络等信息进一步提高推荐系统的预测准确率,并缓解可能存在的数据稀疏性和冷启动问题,已经成为移动推荐系统的主要任务。采用基于矩阵分解的因子分析方法,结合用户、服务和用户社会化网络信息进行服务推荐,可以缓解数据稀疏性和冷启动问题;同时,为了增加信任矩阵密度,引入间接信任关系,提出了一种符合移动社会化网络特点的信任度计算方法,该方法仅利用移动社会化网络结构信息构建信任矩阵,从而减少用户对信任关系的主动标识。实验结果表明,引入间接信任关系能够提高预测精度,同时 比传统的协同过滤算法和已有的一些矩阵分解方法具有更好的预测准确率,特别是在评分数据稀疏的情况下。     

结合信任度和项目关联的混合推荐算法

推荐系统是大数据时代处理信息过载问题的重要手段,传统的推荐算法的准确性和可靠性相对较低。针对用户和项目冷启动问题,提出一种基于概率矩阵分解的混合型推荐算法(HR-TP),先从用户的评分角度挖掘用户的信任关系,再利用标签上下文根据用户特征测量项目间的关联关系,然后融合到概率矩阵模型中进行推荐。实验表明,本文提出的算法在推荐精度上对比常规方法取得了很好的效果。     

融合社会标签与信任关系的社会网络推荐方法

针对推荐系统中普遍存在的数据稀疏和冷启动等问题,本文将标签与基于信任的社交推荐方法相结合,提出了一种融合社会标签和信任关系的社会网络推荐方法。该方法利用概率因式分解技术实现了社会信任关系、项目标记信息和用户项目评分矩阵的集成。从不同维度出发,实现了用户和项目潜在特性空间的互连。在此基础上,通过概率矩阵因式分解技术实现降维,从而实现了有效的社会化推荐。在Epinions和Movielens数据集上的实验结果表明本文所提出的方法优于传统的社会化推荐和社会标签推荐算法,特别是当用户评分数据较少时该算法的优越性体现得更好。     

基于信任和概率矩阵分解的协同推荐算法研究

为了解决推荐系统的冷启动和数据稀疏性问题,研究人员利用用户之间的信任关系,提出了多种基于信任的协同推荐算法,这些方法提高了推荐覆盖率,然而推荐精确度却有所降低。因此,本文综合考虑用户之间的信任关系和用户的潜在特征,提出了基于信任和概率矩阵分解的协同推荐算法,首先通过融入用户的相似性、影响力、专业性等知识,计算用户之间不对称的信任关系;然后结合概率矩阵分解模型进行评分预测;最后在数据集上进行实验测试评估,实验表明该算法可以有效提高推荐结果的精确度。     

融合用户动态标签和信任关系的协同过滤算法

针对协同过滤推荐算法中的冷启动以及数据稀疏问题,提出一种融合用户动态标签和用户信任关系的矩阵概率分解模型。该模型首先通过构建用户集、标签集和物品集三者间的动态联系,建立用户动态偏好矩阵;接着构建基于用户社会网络信息的用户信任关系矩阵,该信任关系矩阵使用用户信任反馈机制以实时更新用户间的信任值;最后提出融合用户动态标签和用户信任关系的矩阵概率分解模型,并在MovieLens与Jester_Joke_data数据集上进行仿真实验。实验结果表明,该算法在绝对误差均值、准确率与召回率方面获得了较好的效果,在一定程度上能有效提高了协同过滤推荐算法的性能。     

融合标签信息的卷积矩阵分解推荐算法

当今各类推荐系统中存在着冷启动、数据稀疏性的问题,严重影响其推荐质量。为了有效缓解由于数据不完整导致的推荐效果不理想,提出一种融合标签信息的卷积矩阵分解推荐算法TaSoConvMF(Convolutional Matrix factorization Recommendation Algorithm Fusing Social Tagging)。该算法将卷积神经网络融合进概率矩阵分解模型,并利用评分矩阵和标签矩阵联合监督,运用联合概率矩阵分解计算用户-资源、用户-标签、资源-标签三个矩阵的隐式向量,根据评分矩阵多次对模型参数进行优化。该算法通过在豆瓣评分数据集和MovieLens10M数据集上进行多次实验,采用RMSE指标进行评估,预测结果表明推荐效果有所提升。     

基于相似度融合和动态预测的兴趣点推荐算法

现有的兴趣点推荐算法大都存在两个问题：第一,算法中利用用户签到的历史数据,而忽略了用户的评论和标签等信息,不能很好地解决冷启动问题。第二,部分算法在计算相似度时仅使用用户的签到评分,而由于POI签到矩阵的高稀疏性,会导致推荐结果不准确。鉴于上述问题,提出了利用潜在的狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation,LDA）主题模型挖掘用户的兴趣话题,融合签到数据进行相似度度量,很好地解决了冷启动问题。在推荐生成阶段提出了一种动态预测法,动态填补缺失的访问概率,进一步缓解数据稀疏,提高推荐质量。在真实数据集上的实验结果表明,基于相似度融合和动态预测的兴趣点推荐算法有效解决了数据稀疏性和冷启动问题,推荐性能优于传统的推荐算法。     

融合信任关系和有用性评价的矩阵分解推荐方法

冷启动和数据稀疏性问题是推荐系统面临的两大难题。现有的大多数基于矩阵分解的推荐方法将用户孤立对待,忽略了用户之间的信任关系,导致推荐性能较低。提出一种融合信任关系和有用性评价的矩阵分解推荐方法。该方法在对评分矩阵进行概率分解的基础上,加入有用性评价和用户信任关系,采用交替最小二乘法训练模型参数。Epinions和Ciao数据集上的对比实验表明,所提方法有效提高了推荐系统的准确性和可靠性,尤其存在冷启动用户时,该方法的推荐精度明显优于传统的推荐方法。     

融合信任关系和用户项目二部图的推荐算法

传统冷启动和数据稀疏性问题是推荐系统面临的两大难题。现有的大多数基于矩阵分解的推荐方法将用户孤立对待,忽略了用户之间的信任关系,从而导致推荐性能低效。提出一种融合信任关系和用户项目二部结构的矩阵分解推荐方法。该方法在对评分矩阵进行分解的基础上,加入用户信任关系和用户项目二部图结构信息,采用梯度下降算法训练模型参数。Epinions数据集上的对比实验表明,该方法有效提高了推荐系统的准确性和可靠性,尤其在冷启动和稀疏数据情况下,其推荐精度明显优于传统的推荐方法。     

融合标签和多元信息的个性化推荐算法研究

多数基于标签的推荐算法都存在推荐方式单一的问题，没有充分利用社会关系等其他信息。针对这一问题，提出了一种融合信任关系、时间因子和标签信息的个性化推荐算法TTLMF，该算法在现有基于标签的个性化推荐算法的基础上，充分利用了用户之间的信任关系和当前上下文的时间信息，使得推荐项目更加符合用户的需求。在公共数据集last.fm上进行了实验，结果表明TTLMF算法在准确率、召回率、[Fmeasure]以及覆盖率这四个指标上具有更好的推荐效果，一定程度上缓解了数据稀疏性和用户的冷启动问题。     

Social network-based service recommendation with trust enhancement

Given the increasing applications of service computing and cloud computing, a large number of Web services are deployed on the Internet, triggering the research of Web service recommendation. Despite of service QoS, the use of user feedback is becoming the current trend in service recommendation. Likewise in traditional recommender systems, sparsity, cold-start and trustworthiness are major issues challenging service recommendation in adopting similarity-based approaches. Meanwhile, with the prevalence of social networks, nowadays people become active in interacting with various computers and users, resulting in a huge volume of data available, such as service information, user-service ratings, interaction logs, and user relationships. Therefore, how to incorporate the trust relationship in social networks with user feedback for service recommendation motivates this work. In this paper, we propose a social network-based service recommendation method with trust enhancement known as RelevantTrustWalker. First, a matrix factorization method is utilized to assess the degree of trust between users in social network. Next, an extended random walk algorithm is proposed to obtain recommendation results. To evaluate the accuracy of the algorithm, experiments on a real-world dataset are conducted and experimental results indicate that the quality of the recommendation and the speed of the method are improved compared with existing algorithms.     

融合双重正则化机制的低秩矩阵分解推荐模型

基于矩阵分解技术的社会化推荐通过加入用户信任关系来加强学习准确性,但忽略了物品之间的关联信息在模型分解过程中对用户兴趣的影响。对此首先提出在物品相似度计算方法中加入用户参与度进行改进,并构建了融合物品关联正则项和信任用户正则项双重约束的矩阵分解推荐模型,在优化隐式特征矩阵过程中体现了物品之间的关联信息对推荐的重要影响。最后通过对两个不同稀疏级别的数据集的实验证明,相比主流的矩阵分解模型,提出的双重正则项的矩阵分解模型能够提高稀疏数据集上预测评分的准确性,并能明显缓解用户冷启动问题。     

一种基于降噪自编码器的隐式反馈推荐算法

现有的隐式反馈协同算法直接利用稀疏的二值社交信任信息辅助推荐,存在严重的数据稀疏问题,且没有深层次地融合社交信任信息的影响。针对以上问题,提出利用降噪自编码器深度融合用户隐式反馈数据与社交信息的算法。首先从不同的角度区分用户信任,提出一种信任相似度的新度量方法来改善社交数据的稀疏性,利用降噪自编码器将信任数据与用户隐式交互信息深度融合,通过综合二者的影响,有效提高了推荐质量。实验表明,该算法优于现有主流的的隐式反馈推荐算法。     

基于综合信任的社会化混合推荐算法

推荐系统是处理信息过载问题的重要手段,现有的基于信任网络推荐算法没有充分挖掘用户信任关系信息,影响推荐效果。提出了综合评估信任（CETrust）的模型,该模型综合考虑了用户间的直接信任和间接信任等因素。结合推荐项目的特征属性信息,集成到概率矩阵的因式分解模型中推荐。实验表明,新提出的推荐算法（H-CETrust）推荐精度高于现有推荐算法的推荐精度。     

基于信任和矩阵分解的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤算法普遍存在的稀疏性和冷启动问题,提出一种基于信任和矩阵分解的协同过滤推荐算法。提出一种基于用户评分值的隐式信任计算方法,该方法综合考虑用户的相似性和交互经验,运用信任传播方法使不存在直接信任的用户获得间接信任;通过动态因子将显式信任和隐式信任融入到SVD++算法当中。FilmTrust数据集下的实验表明,与其他矩阵分解推荐算法相比,该方法具有更好的预测效果,在冷启动用户的评分预测上也有很好的表现。