基于FunkSVD矩阵分解和相似度矩阵的推荐算法

传统基于用户的协同过滤推荐算法在计算用户相似性时经常面临数据稀疏的问题,同时忽略了不同评分项目之间的差异。针对这些问题,提出一种基于FunkSVD矩阵分解和相似度矩阵的推荐算法。利用用户评分数据与物品标签数据计算出用户的相似度矩阵;利用FunkSVD对得到的相似度矩阵进行矩阵分解,生成新的用户相似度矩阵;根据用户之间评分数据对两个相似度矩阵中的用户相似度加权组合,并生成用户的综合相似度矩阵来对用户进行评分预测。经过Movielens数据集的实验表明,该算法提高了预测的准确性,优于传统的推荐算法。     

融入用户和项目特征的概率矩阵分解推荐算法

与传统的协同过滤推荐算法相比,概率矩阵分解(PMF)模型在大型、稀疏的数据集上表现良好,但其仅利用了用户对项目的评分信息,没有充分考虑用户和项目的特征,因此在推荐准确度等方面仍具有很大的提升空间.基于概率矩阵分解模型,融合用户属性特征、用户偏好特征和项目标签特征,提出一种新的推荐算法UFIF-PMF.首先,根据用户属性信息计算用户属性相似度,利用项目标签信息和用户评分信息计算用户偏好相似度,并通过加权构建用户相似度矩阵;然后,构建基于项目标签信息的项目相似度矩阵;接着,将用户相似度矩阵和项目相似度矩阵融入到概率矩阵分解模型中;最后,在电影公开数据集Movielens上进行模型训练和对比实验.实验结果表明,在训练集比例为90％、隐性特征维度为10的情况下,与PMF、基于用户偏好的概率矩阵分解推荐算法(USPMF)和融合物品相似度的概率矩阵分解推荐算法(ISPMF)相比,UFIF-PMF算法的均方根误差(RMSE)分别下降6.27％、3.65％和3.49％,平均绝对误差(MAE)分别下降8.46％、4.8％和4.67％,同时有效缓解了推荐系统的冷启动和数据稀疏问题,有较强的可扩展性.     

基于标签聚类与项目主题的协同过滤推荐算法

传统基于项目的协同过滤算法在计算项目相似度时仅依靠评分数据,未考虑项目的自身特征。社会化标注的出现使得标签能在一定程度上反映项目特征,但标签具有语义模糊的特点,因此直接将标签纳入协同过滤算法存在一定问题。为解决上述问题,提出一种改进的基于项目的协同过滤推荐算法。该算法对标签进行聚类并生成主题标签簇,根据项目标注情况计算项目与主题间的相关度并生成项目-主题相关度矩阵,同时将其与项目-评分矩阵相结合来计算项目间的相似度,采用协同过滤完成对目标项目的评分预测,以实现个性化推荐。在Movielens数据集上的实验结果表明,该算法能够解决标签的语义模糊问题并提升推荐质量。     

基于标签权重的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法中由于相似度计算导致推荐精度不足的问题,提出一种基于标签权重相似度量方法的协同过滤推荐算法。首先,通过改进当前算法中标签权重的计算,并构成用户-标签权重矩阵和物品-标签权重矩阵;其次,考虑到推荐系统是以用户为中心进行推荐,继而通过构建用户-物品关联矩阵来获取用户对物品最准确的评价和需求;最后,根据用户-物品的二部图,利用物质扩散算法计算基于标签权重的用户间相似度,并为目标用户生成推荐列表。实验结果表明,与一种基于"用户-项目-用户兴趣标签图"的协同好友推荐算法（UITGCF）相比,在稀疏度环境为0.1时该算法的召回率、准确率和F1值分别提高了14.69%、9.44%、17.23%。当推荐项目数量为10时,三个指标分别提高了17.99%、8.98%、16.27%。结果表明基于标签权重的协同过滤推荐算法可有效提高推荐结果。     

基于动态社会行为和用户背景的协同推荐方法

针对传统协同过滤推荐算法推荐精度低及冷启动的问题,提出了一种基于动态社会行为和用户背景的协同推荐方法。作为用户标注行为的结果,变化的标签体现了用户行为的动态性。该方法首先根据动态社会化标签得出用户的动态兴趣偏好相似度,然后根据用户背景信息计算出用户相似度,最后计算基于时间权重的用户评分相似度,并集成上述3个相似度找出最近邻居集,以为目标用户提供更加准确的个性化推荐。实验结果证明,该方法不仅能较好地解决数据稀疏和冷启动的问题,还能有效提高推荐算法的精确度。     

基于内容标签的消防知识推荐系统

提出基于内容标签的知识推荐算法,并应用于消防知识库。该算法在预测用户评分的时候考虑消防知识条目标签上的相似度以及标签的标注权重,并结合分析用户以往操作行为,在此基础上实现根据特定用户进行特定消防知识推荐。同时,结合系统条目内容标签的相关性进行用户间关联度分析,很好地解决了系统中的稀疏矩阵问题。最后通过实验验证了该推荐算法的有效性和优越性。     

融合本体语义与用户属性的协同过滤算法

传统协同过滤推荐算法在处理海量数据时存在数据稀疏性和项目长尾效应,导致推荐精度较低。针对该问题,结合本体语义和用户属性,提出一种改进的协同过滤算法。利用本体计算项目之间的语义相似度,构建项目相似度矩阵,同时引入用户属性计算用户相似度矩阵。通过融合本体语义和用户属性形成用户-项目评分矩阵,并对该矩阵的预测评分进行加权处理,生成TOP-N推荐结果。实验结果表明,相比传统皮尔逊相似度计算协同过滤算法、基于本体语义的协同过滤算法和基于评分矩阵填充与用户兴趣的协同过滤算法,该算法的平均绝对误差较低,准确率较高,综合性能及新颖度较优。     

融合朋友关系和标签信息的张量分解推荐算法

针对大众标注网站项目推荐系统中存在数据矩阵稀疏性影响推荐效果的问题,考虑矩阵奇异值分解(SVD)能有效地平滑数据矩阵中的数据,以及朋友圈能够反映出一个人的兴趣爱好,提出了一种融合朋友关系和标签信息的张量分解推荐算法。首先,利用高阶奇异值分解(HOSVD)方法对用户-项目-标签三元组信息进行潜在语义分析和多路降维,分析用户、项目、标签三者间关系;然后,再结合用户朋友关系、朋友间相似度,修正张量分解结果,建立三阶张量模型,从而实现推荐。该模型方法在两个真实数据集上进行了实验,结果表明,所提算法与高阶奇异值分解的方法比较,在推荐的召回率和精确度指标上分别提高了2.5%和4%,因此,所提算法进一步验证了结合朋友关系能够提高推荐的准确率,并扩展了张量分解模型,实现用户个性化推荐。     

基于综合相似度和社交标签的推荐算法

针对传统个性化推荐方法所面临的冷启动、数据稀疏等问题,本论文结合了项目组的前期研究,在综合考虑用户特征和用户信任度的基础上,引入了用户兴趣,形成综合相似度.针对目前推荐系统中评分数据较少的问题,论文结合了社交标签,丰富了推荐数据.首先利用综合相似度,找到用户的相似近邻,并将相似近邻所标注的标签形成一个标签集.其次利用基于标签的推荐算法,产生最终的推荐列表.实验结果表明,该算法能够有效提高推荐的准确率和召回率.     

基于标签主题的协同过滤推荐算法研究

传统基于标签的推荐算法仅考虑用户的评分信息,导致推荐准确度不高。为解决该问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。对用户-标签矩阵、资源-标签矩阵进行潜在Dirichlet分布建模,发掘推荐系统中的潜在语义主题,从语义层面计算用户对各资源的偏好概率,将计算出的偏好概率与协同过滤算法计算出的资源相似度相结合,预测用户偏好值,实现个性化推荐。在Movielens数据集上的实验结果表明,与传统基于标签的推荐算法相比,该算法能消除标签中存在的同义词、多义词等语义模糊问题,同时提高推荐准确度。     

基于标签信息特征相似性的协同过滤个性化推荐

标签推荐系统旨在利用标签数据为用户提供个性化推荐。已有的基于标签的推荐方法往往忽视了用户和资源本身的特征,而且在相似性度量时仅针对项目相似性或用户相似性进行计算,并未充分考虑二者之间的有效融合,推荐结果的准确性较低。为了解决上述问题,将标签信息融入到结合用户相似性和项目相似性的协同过滤中,提出融合标签特征与相似性的协同过滤个性化推荐方法。该方法在充分考虑用户、项目以及标签信息的基础上,利用二维矩阵来定义用户-标签以及标签-项目之间的行为。构建用户和项目的标签特征表示,通过基于标签特征的相似性度量方法计算用户相似性和项目相似性。基于用户标签行为和用户与项目的相似性线性组合来预测用户对项目的偏好值,并根据预测偏好值排序,生成最终的推荐列表。在Last.fm数据集上的实验结果表明,该方法能够提高推荐的准确度,满足用户的个性化需求。     

基于LDA的隐式标签协同过滤推荐算法

固定标签协同过滤推荐算法,未充分考虑标签因子的多样化,主要依靠人工标记,扩展性不强,主观因素多。本文从用户的喜好特征因素角度出发,在固定标签协同过滤推荐算法的基础上,提出一种隐式标签协同过滤推荐算法。该算法利用LDA主题模型生成项目文本的隐式标签,得到项目-标签特征权重,根据算法性能优化的要求选择标签数量,将项目-标签矩阵与用户评分矩阵结合得到用户对标签的偏好矩阵,最后通过协同过滤算法产生推荐。实验结果表明,本文提出的基于LDA的隐式标签协同过滤推荐算法缓解了数据稀疏性问题,项目推荐的召回率、准确度和F1值有较大提升。     

基于超图随机游走标签扩充的微博推荐方法

向微博用户推荐对其有价值和感兴趣的内容,是改善用户体验的重要途径.通过分析微博特点以及现有微博推荐算法的缺陷,利用标签信息表征用户兴趣,提出一种结合标签扩充与标签概率相关性的微博推荐方法.首先,考虑到大部分微博用户未给自己添加任何标签或添加标签过少,视用户发布微博为超边,微博中的词视为超点来构建超图,并以一定的加权策略对超边和超点进行加权,通过在超图上随机游走,得到一定数量的关键词,对微博用户标签进行扩充;然后,采用相关性标签权重加权方案构建用户-标签矩阵,利用标签之间的概率相关性,构造标签相似性矩阵,对用户-标签矩阵进行更新,使该矩阵既包含用户兴趣信息,又包含标签与标签之间的关系.以新浪微博公开API抓取的微博信息作为实验数据进行了一系列的实验和分析,结果表明,该推荐算法具有较好的效果.     

一种基于标签概率相关性的微博推荐方法

向微博用户推荐对其有价值和感兴趣的内容,是改善用户体验的重要途径。通过分析微博的特点以及现有微博推荐算法的缺陷,利用标签信息表征用户兴趣,提出一种基于标签概率相关性的微博推荐方法 LPCMR。首先,该方法利用标签之间的概率相关性,构造标签相似性矩阵。然后通过相关性标签权重加权方案,加强标签权重,构建用户-标签矩阵。针对用户标签矩阵稀疏的问题,采用标签相似性矩阵对用户-标签矩阵进行更新,使该矩阵既包含用户兴趣信息,又包含标签与标签之间的关系。以新浪微博公开API抓取的微博信息作为实验数据,进行了一系列的实验和分析,结果表明本文提出的推荐算法具有较好的效果。     

基于潜在标签挖掘和细粒度偏好的个性化标签推荐

为进一步提高个性化标签推荐性能,针对标签数据的稀疏性以及传统方法忽略隐藏在用户和项目上下文中潜在标签的缺陷,提出一种基于潜在标签挖掘和细粒度偏好的个性化标签推荐方法。首先,提出利用用户和项目的上下文信息从大量未观测标签中挖掘用户可能感兴趣的少量潜在标签,将标签重新划分为正类标签、潜在标签和负类标签三类,进而构建〈用户,项目〉对标签的细粒度偏好关系,在缓解标签稀疏性的同时,提高对标签偏好关系的表达能力;然后,基于贝叶斯个性化排序优化框架对细粒度偏好关系进行建模,并结合成对交互张量分解对偏好值进行预测,构建细粒度的个性化标签推荐模型并提出优化算法。对比实验表明,提出的方法在保证较快收敛速度的前提下,有效地提高了个性化标签的推荐准确性。     

基于低秩稀疏分解优化的图像标签完备

大量上传的网络图像因用户语义标注的随意性,造成了图像标签的不完备,大大降低了图像检索的效率.低秩稀疏是一种有效降低数据噪声的方法.为提高图像语义标签完备的准确度,提出一种基于低秩稀疏分解优化(LRSDO)的图像标签完备方法.首先结合待完备图像的视觉特征和语义搜索其近邻图像集;然后通过低秩稀疏分解模型获得其视觉特征与语义之间的映射关系,并以此预测该图像的候选标签;最后使用面向个体的标签共现频率方法对候选标签进行去噪优化,进而实现对其更加准确的自动图像标签完备.在基准数据集Corel5K和真实数据集Flickr30Concepts上进行了实验,结果表明,该方法在图像标签完备的平均准确率,平均召回率和覆盖率上均表现出更优的性能.     

一种融合标签和知识图谱的推荐方法

随着信息的海量增长,推荐系统成为我们日常生活中一种重要的应用。传统的推荐系统根据用户和物品的交互行为进行推荐并利用用户对物品的评分来体现用户的喜好,但是数据的稀疏性会影响推荐结果的准确度,并且简单地评分数字也难以体现用户偏好的主观性以及用户选择的可解释性。因此,该文提出了一种融合标签和知识图谱的推荐方法,其中标签是一种文本信息,其包含的丰富内容和潜在的语义信息可以体现用户对物品的主观评价,对推荐起着关键作用。而知识图谱作为一种有效的推荐辅助技术,其包含的大量实体能为物品提供更多有效的特征信息。此外,该文还提出了一种融合注意力和自注意力的混合注意力模型,通过标签和实体为物品特征分配混合注意力权重,从而提高了推荐性能。实验结果表明,在MovieLens和Last.FM数据集上,该模型的推荐性能较其他推荐算法有所提升。     

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...