融合社交关系和知识图谱的推荐算法

推荐系统可以帮助用户快速发现有用信息,有效提高用户的检索效率,然而推荐系统存在数据稀疏性、冷启动等问题,现有的融合了社交关系的推荐算法大多忽略了社交关系数据的稀疏性,且同时融合社交关系和物品属性数据的推荐算法较少。为解决这方面的问题,提出了一种融合社交关系和知识图谱的推荐算法（MSAKR）。首先,该算法通过图卷积神经网络提取用户的社交关系得到用户的特征向量,采用图中心性筛选邻居,采用word2vec模型思想生成虚拟邻居,从而缓解社交数据的稀疏性,采用注意力机制来聚集邻居;其次,采用多任务学习和基于语义的匹配模型来提取物品属性知识图谱信息得到物品的特征向量;最后,根据得到的用户和物品特征向量向用户综合推荐。为验证提出算法的性能,在真实数据集豆瓣和Yelp上进行实验验证,分别使用点击率预测和Top-K推荐来评估模型性能,实验结果表明,提出的模型优于其他的基准模型。     

一种融合信任和项目卷积描述信息的PMF算法

针对现有概率矩阵分解(PMF)技术的个性化推荐系统在采用社交网络中信任信息时常常忽视项目相关描述文档信息的问题,提出一种融合用户信任和通过卷积网络以获取项目描述等信息的PMF模型.首先,利用用户偏好信息和行为轨迹信息构建一种新的信任网络;然后,通过卷积神经网络从项目描述文档中提取项目潜在的特征向量;最后,在概率矩阵分解过程中同时利用评分数据、信任网络中用户的信任信息和项目的描述信息,计算用户和项目的潜在特征向量以预测评分并进行个性化推荐.为验证算法的有效性,选择3种算法在4个数据集上进行对比,实验结果表明所提出的算法在推荐精确度和鲁棒性方面优于其他3种算法.     

融合上下文信息的深度推荐模型

目前,在基于文档信息的推荐任务中,传统基于文档的混合推荐算法仍依赖于浅层的线性模型,当评分数据变得庞大且复杂时,其推荐性能往往不太理想。针对此问题,提出一种深度融合模型(DeepFM),该模型能够在完全捕获文本信息的同时也能很好地处理复杂且稀疏的评分数据。DeepFM由两个并行的神经网络组成,其中一路神经网络使用多层感知器提取评分矩阵的行向量信息从而获得用户的潜在特征向量,另一路则使用MLP和卷积神经网络(CNN)共同建模从而提取额外有关项目的文本信息得到项目潜在特征向量。最后,通过构建融合层将用户特征向量和项目特征向量进行融合得出预测评分。实验结果表明,DeepFM在MovieLens数据集和亚马逊数据集上的性能优于主流的推荐模型。     

融合物品信息的社会化推荐算法

大多数社会化推荐算法仅考虑约束用户的特征向量并未限制物品的特征向量对推荐系统性能的影响,针对这一问题,提出了一种融合物品信息的社会化推荐算法。该算法先通过用户与物品的交互图构建物品相似性网络,在此基础上采用随机游走和SkipGram的方法构造出隐性物品相似性网络,再通过图神经网络的方法学习物品隐性相似性网络、社交网络和用户物品交互图,得到用户和物品编码的特征向量,最后在矩阵分解的基础上同时对用户和物品的特征向量做进一步约束,采用迭代更新的方式获取用户和物体最终的特征向量。为验证推荐算法的性能,在FilmTrust、Ciao和Douban数据集上进行实验验证。实验结果表明,所提出的ISGCF算法与经典的推荐算法相比,推荐效果更好,有效地缓解了冷启动问题。     

基于知识图谱和用户长短期偏好的个性化景点推荐

基于序列化的推荐算法在多个领域取得了不错的效果,但仍存在一些问题,如没有考虑所有项与项之间的关系,推荐准确度会大大降低。因此提出一种基于知识图谱和用户长短期偏好(KG-ULSP)的个性化景点推荐方法。通过引入知识图谱,使用网络表示学习方法,学习景点的特征向量表示,使得具有相似结构和相似属性的景点在低维特征空间中的距离比较近,以此表示他们的高级语义特征。然后利用门控循环单元GRU对已学习到的景点特征向量进行序列化信息建模,进一步抽取景点的访问序列特征。另外,考虑到用户偏好可能随时间发生变化,KG-ULSP模型同时学习用户的长期偏好和短期偏好,最终预测并返回用户可能感兴趣的推荐列表。通过在真实旅游数据上的实验,验证了所提方法的有效性。     

基于内容过滤的农业信息推荐系统

针对如何有效实现个性化推荐服务的问题,在农业信息推荐系统的设计过程中,采用基于内容过滤的推荐技术,提出一种新的用户综合兴趣模型。模型通过将用户背景、阅读与操作行为等因素进行综合加权,计算用户与文档的相似度,并以此向用户推荐文档。测试结果表明,提高用户阅读与操作特征在模型中所占的权重,可以有效提高推荐精度。     

隐语义模型下的科技论文推荐

针对如何在海量资源中快速检索自己所关注的相关领域论文的问题,提出一种通过建立隐语义模型,然后利用扫描分析出的用户和论文的特征向量进行论文推荐的算法。将所推荐论文的引用和引用其的情况,加入到论文的特征向量中,通过用户和论文特征向量之间的内积的大小准确地给用户推荐他们潜在喜欢的优质论文。实验表明所提算法显著提高科技论文推荐的准确度和新颖度。     

实时个性化微博推荐系统

目前很多社交网络服务对用户的个性化需求考虑得不充分,并且社交网络服务由于需要处理海量数据而难以保障服务的实时性。为了实时响应用户在微博推荐中的个性化请求,提高推荐的效率和质量,提出了一种基于LDA主题模型和KL散度相结合的RPMPS微博推荐模型。RPMPS推荐模型不但通过文档-主题概率分布矩阵获得了用户信息与待推荐微博的主题相似性,而且还通过文档-词来对词频概率进行统计,从而获得用户信息与待推荐微博的内容相似性。最后,基于RPMPS推荐模型构建实时个性化微博推荐系统,并在数据处理过程中对微博进行过滤以缩短系统的响应时间。通过真实数据集验证了系统可较好地满足用户的实时个性化需求。     

顾及事件地理位置的新闻推荐方法研究

为研究新闻事件发生地对新闻推荐系统性能的影响,提出了一种顾及事件地理位置的新闻推荐算法。首先,设计了提取新闻事件发生地的相关算法;其次,结合向量空间模型、TF-IDF算法和word2vec工具构建了新闻特征向量;接着,着重讨论了用户兴趣模型的构建问题;最后,运用余弦相似度方法计算用户兴趣模型与候选新闻集之间的相似性,从而完成推荐。实验结果表明,设计的新闻事件发生地抽取算法的性能较好,准确率达到93.6%,以此为基础构建的新闻推荐算法与协同过滤推荐算法相比仅考虑新闻内容的推荐算法在F值上有所提高。     

基于局部模型加权融合的Top-N电影推荐算法

为了解决传统推荐算法使用单一模型无法准确捕获用户偏好的问题, 将稀疏线性模型作为基本推荐模型,提出了基于用户聚类的局部模型加权融合算法来实现电影的Top-N个性化推荐。同时,为了实现用户聚类,文中利用LDA主题模型和电影的文本内容信息,提出了语义层次用户特征向量的计算方法,并基于此来实现用户聚类。在豆瓣网电影数据集上的实验验证结果表明,所提局部加权融合推荐算法提升了原始基模型的推荐效果,同时又优于一些传统的经典推荐算法,从而证明了该推荐算法的有效性。     

基于机器学习的核电文档个性化推荐系统研究

本文对采用个性化推荐的方式来辅助用户开展文件检索进行研究,根据用户历史搜索记录以及用户网站行为日志进行分析来推荐用户想要的搜索结果,变被动搜索为主动推荐。文章从推荐系统的建设思路、总体架构设计、数据采集来源分析、数据处理策略、推荐引擎的模型设计、机器学习计算框架选择几个部分来开展研究。重点阐述了基于文件的协同过滤算法叠加基于图的推荐模型的算法核心。通过计算文件之间的相似度,并根据文件的相似度以及用户的历史行为生成推荐列表,再根据岗位、知识点等实体关联所建立的关系图来对推荐结果进行过滤、排序。通过开展基于机器学习的文档个性化推荐研究,为基于大数据及人工智能技术的文档及信息资源开发利用做了有益的探索。     

基于状态空间模型和概率矩阵分解的推荐算法

传统的矩阵分解算法在时间上将全部训练数据作为整体进行计算以获得用户兴趣特征,忽略了用户兴趣漂移问题。针对此问题,提出一种基于状态空间模型和概率矩阵分解的推荐算法。首先将用户兴趣特征向量与用户评分数据的矩阵分解映射到线性高斯状态空间中;然后使用EM算法和卡尔曼滤波器对模型参数进行动态求解;最后根据前后获得用户兴趣特征向量确认用户兴趣是否发生漂移,并进行相应推荐。实验结果表明,该算法与传统的矩阵分解推荐算法相比,能更好地感知用户兴趣漂移,提高推荐质量。     

基于主题信息的项目评审专家推荐方法

针对为项目自动推荐评审专家的任务特点,提出一种基于主题信息的专家推荐方法。在分析项目与专家描述文档的属性特点后,使用隐含狄利克雷分配模型获取文档内容的主题词,通过统计主题词词频的方法构建主题特征空间,并结合文档属性栏目的重要性因素,利用TF-IDF特征提取算法分别获得项目文档与专家文档的主题特征向量,采用改进的相似度算法计算项目与专家主题特征向量的相关度,并选择与项目相关度较高的专家作为推荐结果。实验结果表明,该方法的推荐效果优于使用TF-IDF+余弦相似度计算的推荐方法,准确率、召回率和综合评价指标F值平均提高了4.87%,5.04%和4.97%。     

基于双端知识图的图注意推荐模型

针对现有图神经网络在捕获知识图谱信息并进一步用于推荐时,侧重于项目端建模所存在的问题,提出一种基于双端知识图的图注意推荐模型。该模型通过从用户端和项目端在知识图谱上挖掘相关属性来有效增强推荐。从用户端角度,通过知识图谱中实体之间的联系传播用户兴趣,沿着知识图谱中用户的历史点击项来扩展用户的潜在兴趣;从项目端角度,通过捕获知识图谱中的高阶结构和语义信息,对每个实体的邻居抽样作为接收场,通过图注意获得实体-实体交互信息,以此建模高阶邻域信息,最后使用交叉熵损失函数进行训练。结果表明,所提模型在关于电影、书籍和音乐推荐的三个数据集上,有效提高了推荐的准确性和可解释性。     

基于TF-IQF模型的查询建议

基于TF-IQF模型的建议方法不考虑用户查询行为的上下文,在满足用户个性化需求方面存在缺陷。针对这一情况,在该方法的基础上进行优化改进,根据不同用户的查询上下文来分析用户的查询偏好,重新排序系统推荐的查询。实验结果表明,改进方法能够给出个性化的查询建议,提高用户查询的满意度。     

基于电子商务的个性化推荐系统研究

在电子商务环境中,实现个性化服务,理解用户兴趣就成了提供个性化服务的关键任务。因此,建立用户兴趣模型和构建推荐库就成为个性化推荐系统的实现基础。论文通过网络爬虫获取到相关的网页,进行预处理后,采用SVM（支持向量机）分类文档建立推荐库。通过对用户访问路径、搜索关键字等分析,获取用户兴趣,采用向量空间模型表示用户兴趣,利用机器学习构建用户兴趣模型。在推荐库和用户兴趣模型的基础上,加入推荐引擎,实现了基于电子商务的个性化推荐系统。     

一种用于文章推荐系统中的用户模型表示方法

分析了现有文章推荐系统中基于关键词向量的用户模型表示方法存在的不足,提出了基于聚类兴趣点的用户模型表示方法。该方法可通过文章聚类形成兴趣点。由于传统的基于划分的聚类算法存在的不足,提出了基于复杂网络特征的文章聚类算法。实验结果表明该用户模型的表示方法较好地反映了用户多方面的兴趣,提高了文章推荐系统的性能。     

面向推荐系统的分期序列自注意力网络

在推荐系统中,为了充分表达用户反馈数据内部的相互依赖和序列性,准确提取用户的长期/一般偏好、应对数据的动态性,本文提出了一种分期序列自注意力网络(long-term & short-term sequential self-attention network,LSSSAN)进行序列推荐。模型采用自注意力机制和GRU捕捉了用户反馈数据之间的相互依赖和序列性;模型采用注意力机制为不同反馈数据赋予不同权重以动态捕捉重点信息,同时考虑了上下文的动态性;模型基于用户的长期反馈数据,准确表达了用户的长期/一般偏好。该模型在两个数据集上进行训练和测试,结果表明该模型的推荐效果整体优于之前的相关工作。     

Robust recommendation method based on suspicious users measurement and multidimensional trust

The existing collaborative recommendation algorithms have poor robustness against shilling attacks. To address this problem, in this paper we propose a robust recommendation method based on suspicious users measurement and multidimensional trust. Firstly, we establish the relevance vector machine classifier according to the user profile features to identify and measure the suspicious users in the user rating database. Secondly, we mine the implicit trust relation among users based on the user-item rating data, and construct a reliable multidimensional trust model by integrating the user suspicion information. Finally, we combine the reliable multidimensional trust model, the neighbor model and matrix factorization model to devise a robust recommendation algorithm. The experimental results on the MovieLens dataset show that the proposed method outperforms the existing methods in terms of both recommendation accuracy and robustness.