融合用户特征优化聚类的协同过滤算法

针对推荐系统领域中应用最广泛的协同过滤推荐算法仍伴随着数据稀疏性、冷启动和扩展性问题,基于用户冷启动和扩展性问题,提出了基于改进聚类的PCEDS(pearson correlation coefficient and euclidean distance similarity)协同过滤推荐算法。首先针对用户属性特征,采用优化的K-means聚类算法对其聚类,然后结合基于信任度的用户属性特征相似度模型和用户偏好相似度模型,形成一种新颖的PCEDS相似度模型,对聚类结果建立预测模型。实验结果表明:提出的PCEDS算法比传统的协同过滤推荐算法在均方根误差(RMSE)上降低5%左右,并且推荐准确率(precision)和召回率(recall)均有明显提高,缓解了冷启动问题,同时聚类技术可以节省系统内存计算空间,从而提高了推荐效率。     

基于模糊聚类的协同过滤算法

针对传统协同过滤算法普遍存在的稀疏性和扩展性问题,提出一种基于模糊聚类的协同过滤算法。利用模糊聚类的方法对项目进行聚类,通过用户-项目评分矩阵计算用户之间的相似度,从中选出与用户最相似的前k个用户,根据这k个用户对当前用户的未评分项目的打分进行预测,选出前n个推荐。实验结果证明,与基于用户的协同过滤算法相比,该算法能提高冷启动问题下的相似度计算精度。     

基于双边兴趣的社交网好友推荐方法研究

随着社交网的广泛流行,用户的数量也急剧增加,针对社交网络用户难以在海量用户环境中快速发现其可能感兴趣的潜在好友的问题,各种推荐算法应运而生,协同过滤算法便是其中最为成功的思想。然而目前的协同过滤算法普遍存在数据稀疏性和推荐精度低等问题,为此提出一种基于动态K-means聚类双边兴趣协同过滤好友推荐算法。该算法结合动态K-means算法对用户进行聚类以降低稀疏性,同时提出相似度可信值的概念调整相似度计算方法以提高相似度精度;利用调整后的相似度分别从用户的吸引与偏好两方面计算近邻用户集,综合考虑这两方面近邻对当前用户的择友影响来生成推荐列表。实验证明,相较于基于用户的协同过滤算法,该算法能有效提高系统的推荐精度与效率。     

改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤（CF）推荐算法存在评分矩阵稀疏、扩展性弱和推荐准确率低的缺陷，提出一种改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法（GIFP-CCF+）。在传统基于修正余弦相似度计算方法上，引入时间差因子、热门物品权重因子以及冷门物品权重因子以改善相似度计算结果；同时引入改进模糊划分的GIFP-FCM算法，将属性特征相似的项目聚成一类，构造索引矩阵，同索引间根据项目间的相似度寻找项目最近邻居构成推荐，从而提高协同过滤算法（CF）的精度。通过与Kmeans-CF、FCM-CF和GIFP-CCF算法进行仿真对比实验，证明了GIFP-CCF+算法在推荐结果和推荐精度上具有一定的优越性。     

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.     

Hadoop下基于聚类协同过滤推荐算法优化的研究

作为重要的个性化推荐算法之一,协同过滤推荐算法有其独特的优势,但同时存在数据稀疏性、冷启动和扩展性问题。针对数据稀疏性问题,对项目相似度进行改进,利用基于项目的协同过滤对原始评分矩阵进行填充,以此降低数据稀疏性对推荐质量的影响。针对冷启动问题,采用基于用户和项目属性分别进行聚类的方法,通过聚类模型建立新用户和新项目与现有用户和现有项目之间的联系,根据对现有用户和现有项目的推荐预测新用户和新项目的推荐。针对扩展性问题,利用云平台Hadoop的MapReduce框架完成相关算法的并行化,以此解决传统协同过滤推荐算法面临的严重扩展性问题。实验表明,改进后的算法较好地解决了以上问题。     

基于降维和聚类的协同过滤推荐算法

协同过滤算法在个性化推荐系统中应用广泛,为保证其在用户规模扩大的同时可以保持推荐的高效性和准确性,设计了一种基于PCA降维和二分K-means聚类的协同过滤推荐算法PK-CF。该算法为解决用户-项目评分矩阵极度稀疏造成的相似度计算误差的问题,采用主成分分析法对用户-项目评分矩阵进行降维,去除含信息量少的维度,只保留最能代表用户特征的维度;为解决协同过滤算法在系统规模庞大情况下的相似度计算时耗问题,通过在降维后的低维向量空间上进行二分K-means聚类来减小目标用户最近邻的搜索范围。在MovieLens数据集上对传统协同过滤算法、基于K-means聚类的协同过滤算法及PK-CF算法进行性能测试的结果表明:PK-CF算法不仅能有效地提高推荐结果的准确率与召回率,而且具有较高的时间效率。     

基于联合聚类和C-RA组合相似度的协同过滤算法

针对传统协同过滤算法由于数据稀疏和冷启动而造成的推荐精度下降的问题,提出一种基于联合聚类和C-RA组合相似度的协同过滤算法。首先,通过联合聚类对原始评分矩阵进行用户和物品两个维度的聚类;其次,利用联合聚类结果填充原始评分矩阵;最后,利用C-RA组合相似度计算用户相似度并进行推荐。实验结果表明,该方法有效地提高了推荐结果的精确度,缓解了数据稀疏和冷启动问题。     

基于Hadoop分布式改进聚类协同过滤推荐算法研究

为了改善协同过滤推荐算法在大数据下的稀疏性和可扩展性问题,提出一种基于Hadoop平台的分布式改进聚类协同过滤推荐算法。在分布式平台下,离线对高维稀疏数据采用矩阵分解算法预处理,改善数据稀疏性后通过改进项目聚类算法构建聚类模型,根据聚类模型和相似性计算形成推荐候选空间,在线完成推荐。实验验证该算法能够有效改善推荐系统的推荐质量并大大提高推荐效率,同时在云环境中具有良好可扩展性。     

一种基于情景的协同过滤推荐算法

针对协同过滤推荐算法中数据极端稀疏所带来的推荐精度低下的问题,文中提出一种基于情景的协同过滤推荐算法。通过引入项目情景相似度的概念,基于项目情景相似度改进了用户之间相似度的计算公式,并将此方法应用至用户离线聚类过程中,最终利用用户聚类矩阵和用户评分数据产生在线推荐。实验结果表明,该算法能够在数据稀疏的情况下定位目标用户的最近邻,一定程度上缓解数据极端稀疏性引起的问题,并减少系统在线推荐的时间。     

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。     

一种混合模式的协同过滤算法

当今是一个数据爆炸时期,促进信息过滤技术发展,个性化推荐系统作为其中一种重要的应用方式,已经成为很多网站一种个性化信息服务方式,但传统的协同过滤算法存在扩展性和稀疏性的问题。提出一种基于项目聚类、项目语义相似度和奇异值分解的混合推荐模型,来应对传统的协同过滤推荐系统面临的算法的伸缩性问题、数据稀疏性问题和推荐的精准度问题,进行推荐。结果表明,与传统的算法相比,使用该改进算法能显著地提高推荐系统的推荐质量。     

基于Mahout分布式协同过滤推荐算法分析与实现

随着信息技术和互联网的发展,在信息过载的时代,用户面对海量的信息,难以正确选择。协同过滤推荐是个性化推荐中比较成熟的算法,但其稀疏性、冷启动、可扩展性问题仍然存在,尤其是不能应用于分布式推荐。在Hadoop平台上,Mahout实现了分布式基于项目的协同过滤推荐算法,该算法能够有效解决传统算法的海量数据处理的效率问题和可扩展性问题。实验结果表明,Mahout上基于项目的协同过滤推荐算法具有较好的计算高效性和可扩展性。     

基于图游走的并行协同过滤推荐算法

针对目前协同过滤推荐算法存在的数据稀疏性问题和可扩展性问题,本文进行了相关研究。针对稀疏性问题,在传统的皮尔逊相关相似度中引入交占比系数计算用户间直接相似度,该方法缓解了用户间共同评分项的占比问题;提出一种基于图游走的间接相似度计算方法,该方法根据用户间的直接相似度建立用户网络图,在用户网络图上通过游走计算用户间的间接相似度,并进行推荐。在Spark平台上实现本文方法的并行化,缓解了数据规模增加带来的可扩展性问题。实验结果表明:本文提出的算法在不同数据集上均取得了良好效果,有效地提高了推荐准确度,并且在分布式环境下具有良好的可扩展性。     

一种融合信任和用户情感偏好的协同过滤算法

以调节用户情感为应用背景,为使资源满足用户情感需求,提出一种融合信任和用户情感偏好的协同过滤算法.首先,针对现有协同过滤中用户偏好模型扩展性不足的问题,提出融合评分和信任的用户偏好模型,依据评分数据集设定共同评分资源数目的阈值,有策略地选择用户间评分相似度和信任值,计算用户偏好程度;其次,定制资源的情感内涵特征,在资源集合生成过程中,通过引入用户对资源情感内涵的偏好度量机制,弥补了以往协同过滤推荐对用户情感的忽略.最后,实验结果表明,该算法有效地解决了协同过滤中用户偏好模型扩展性不足的问题,提高了分类准确度,增加了用户选中满意资源的机会.     

改进的协同过滤算法

协同过滤是众多推荐技术中最主流的推荐技术,在个性化推荐系统中起着主导作用,然而随着大数据时代的到来,信息过载问题日益严重,评分矩阵越来越稀疏,传统协同过滤算法遇到了瓶颈。为了提高稀疏矩阵下推荐系统的推荐质量,本文对传统协同过滤算法进行改进。首先对项目集进行聚类,然后利用Slope One算法对聚类后的矩阵进行填充,最后在计算相似度时引入用户对每个聚类的喜好程度作为权重。实验结果表明,改进后的算法提高了推荐系统的推荐质量,能够有效缓解评分矩阵稀疏问题。     

结合项目分类和云模型的协同过滤推荐算法

为了解决用户评分数据稀疏性问题和传统相似性计算方法因严格匹配对象属性而产生的弊端,结合项目分类和云模型提出了一种改进的协同过滤推荐算法。首先,按项目分类得到类别矩阵;然后利用云模型计算类内项目间的相似度并获取具有最高相似度的邻居项目的评分,为类内未评分项目进行预测填充;再利用云模型计算类内用户间的相似度得到用户邻居,最后给出最终的预测评分并产生推荐。实验结果表明,该算法不仅有效地解决了数据稀疏性及传统相似性方法存在的弊端,还提高了用户兴趣及最近邻寻找的准确性;同时,该算法只需计算新增用户或项目所在的类别即可,大大增强了系统的可扩展性。     

基于P2P网络的协同过滤推荐算法的研究与实现

协同过滤算法是当前电子商务推荐系统最有效的信息过滤技术之一。而传统协同过滤算法的最大弱点是可扩展性问题，随着用户数量以及商品项目的增加，计算复杂度的快速增长导致大规模电子商务系统的可扩展性问题．本文提出了一种基于P2P网络协同过滤推荐算法方法，采用对等计算的方法进行用户数据库的管理和评分预测工作，该系统充分利用P2P网络对等计算的优点，采用了多生成树的路由算法。实验数据表明了我们采用的基于P2P网络的分布式协同过滤方法较传统集中式算法有更好的可扩展性和预测准确性．     

一种基于协作过滤的电子图书推荐系统

推荐系统中最常见信息过滤技术是基于内容的过滤和协作过滤,协作过滤由于有其自身的优点得到迅速发展,并得到广泛应用,但传统的协作过滤算法存在着稀疏性、扩展性和同义性等问题。本文提出一种基于评价矩阵列向量的图书协作过滤算法,并把这个算法应用到了一个数字图书馆的电子图书推荐系统中。此图书协作过滤算法主要计算图书之间的相似度而不是用户之间的相似度,可以大大降低计算量。实验也表明,这个算法比传统的基于用户的协作过滤算法有优势。