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...     

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.     

一种融合项目特征和移动用户信任关系的推荐算法

协同过滤推荐系统中普遍存在评分数据稀疏问题.传统的协同过滤推荐系统中的余弦、Pearson 等方法都是基于共同评分项目来计算用户间的相似度;而在稀疏的评分数据中,用户间共同评分的项目所占比重较小,不能准确地找到偏好相似的用户,从而影响协同过滤推荐的准确度.为了改变基于共同评分项目的用户相似度计算,使用推土机距离（earth mover's distance,简称EMD）实现跨项目的移动用户相似度计算,提出了一种融合项目特征和移动用户信任关系的协同过滤推荐算法.实验结果表明：与余弦、Pearson 方法相比,融合项目特征的用户相似度计算方法能够缓解评分数据稀疏对协同过滤算法的影响.所提出的推荐算法能够提高移动推荐的准确度.     

基于增强相似度和隐含信任的推荐算法

针对电子商务系统中传统协同过滤算法普遍存在的稀疏性问题,提出一种基于增强相似度和隐含信任的协同过滤算法（ETCF）.首先提出一种融合JMSD和用户偏好的增强相似度计算方法;然后提出一种融合交互经验的直接信任计算方法,基于直接信任和信任传播提出一种隐含信任计算方法;最后提出一种将用户的增强相似度和隐含信任进行融合的评分预测模型.Movielens和Epinions数据集下的实验表明,与基准算法相比本文方法具有更低的MAE值,更高的覆盖率,提高了推荐质量.     

融合社交网络特征的协同过滤推荐算法

为了解决传统协同过滤算法中存在的严峻的数据稀疏性问题,提出了一种融合社交网络特征的协同过滤推荐算法。该算法在传统矩阵分解模型基础上,通过融合社交网络特征与用户评分偏好程度得到信任和被信任特征矩阵,然后利用社交特征矩阵、商品特征矩阵和用户评分偏好相似性共同预测用户对商品的评分值。为了验证该算法的可靠性,使用Epinions公开数据集对算法性能进行对比分析。实验结果显示,相比现有的社交推荐算法,所提算法有更小的平均绝对误差和均方根误差,同时算法的时间复杂度与数据集的数量之间为线性关系。因此,该算法可以有效缓解数据稀疏性对推荐结果的影响,并提高推荐准确率。在现实推荐中,该算法可以考虑作为大规模数据集进行商品推荐的一个选择方式。     

基于情感分析和LDA主题模型的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法通常基于物品或用户的相似度来实现个性化推荐,但是数据的稀疏性往往导致推荐精度不理想。大多数传统推荐算法仅考虑用户对物品的总体评分,而忽略了评论文本中用户对物品各个属性面的偏好。该文提出一种基于情感分析的推荐算法SACF(reviews sentiment analysis for collaborative filtering),该算法在经典的协同过滤推荐算法的基础上,考虑评论文本对相似度计算的影响。SACF算法利用LDA主题模型挖掘物品潜在的K个属性面,通过用户在各个属性面上的情感偏好计算用户相似度,从而构建推荐模型。基于京东网上评论数据集的实验结果表明,SACF算法不但可以有效地改善传统协同过滤推荐算法中数据稀疏性的问题,而且提高了推荐系统的精度。     

基于图嵌入模型的协同过滤推荐算法

传统协同过滤算法存在严重的数据稀疏和冷启动问题。利用社交网络中的丰富信息为解决传统协同过滤算法的数据稀疏和冷启动带来了契机。然而,传统基于社交网络的协同过滤算法仅利用粗粒度、稀疏的用户信任关系来改进传统协同过滤算法,即用0或1表示用户之间信任程度。另外,传统基于社交网络推荐算法仅仅集成用户之间显式信任关系,而忽略用户之间隐式的信任关系。本文提出一种基于图嵌入模型的协同过滤推荐算法,即利用图嵌入模型技术学习社交网络中用户的低维特征表示,并根据用户的低维特征表示推导用户之间细粒度的信任关系。最后,根据信任用户和相似用户对目标物品的评分权重预测用户对目标物品的评分。在真实数据集上的实验结果表明,基于图嵌入模型的协同过滤算法的性能优于传统的协同过滤算法。     

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.     

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。     

融合信任用户的协同过滤推荐算法

推荐系统中普遍存在的数据稀疏性问题使得协同过滤算法所要求的近邻搜索准确性降低,以及搜索到的最近邻用户过少,这对整个推荐系统的推荐质量和推荐的准确性产生重要影响,而这个问题对于传统的协同过滤推荐是难以解决的.针对这个问题,通过将用户之间的信任关系与对项目的评分相似性相融合,提出一种融合信任用户的协同过滤推荐算法,利用有向网络图构建的用户之间的信任关系,弥补了仅仅依靠计算用户间相似性不能准确衡量用户之间关系的缺陷.实验结果证明,该算法能够提高系统的推荐质量和准确性.     

基于弹幕情感分析和主题模型的视频推荐算法

针对互联网上大量自制视频缺少用户评分、推荐准确率不高的问题,提出一种融合弹幕情感分析和主题模型的视频推荐算法（VRDSA）。首先,对视频的弹幕评论进行情感分析,得到视频的情感向量,之后基于情感向量计算视频之间的情感相似度;同时,基于视频的标签建立主题模型来得到视频标签的主题分布,并使用主题分布计算视频之间的主题相似度;接着,对视频的情感相似度和主题相似度进行融合得到视频间的综合相似度;然后,结合视频间的综合相似度和用户的历史记录得到用户对视频的偏好度;同时通过视频的点赞量、弹幕量、收藏数等用户互动指标对视频的大众认可度进行量化,并结合用户历史记录计算出视频的综合认可度;最后,基于用户对视频的偏好度和视频的综合认可度预测用户对视频的认可度,并生成个性化推荐列表来完成视频的推荐。实验结果表明,与融合协同过滤和主题模型的弹幕视频推荐算法（DRCFT）以及嵌入LDA主题模型的协同过滤算法（ULR-itemCF）相比,所提算法推荐的准确率平均提高了17.1%,召回率平均提高了22.9%,F值平均提高了22.2%。所提算法对弹幕进行情感分析,并融合主题模型,以此来完成对视频的推荐,并且充分挖掘了弹幕数据的情感性,使得推荐结果更加准确。     

基于评分偏好和项目属性的协同过滤算法

针对传统的协同过滤推荐由于数据稀疏性导致物品间相似性计算不准确、推荐准确度不高的问题,文中提出了一种基于用户评分偏好模型、融合时间因素和物品属性的协同过滤算法,通过改进物品相似度度量公式来提高推荐的准确度。首先考虑到不同用户的评分习惯存在差异这一客观现象,引入评分偏好模型,通过模型计算出用户对评分类别的偏好,以用户对评分类别的偏好来代替用户对物品的评分,重建用户-物品评分矩阵;其次基于时间效应,引入时间权重因子,将时间因素纳入评分相似度计算中;然后结合物品的属性,将物品属性相似度和评分相似度进行加权,完成物品最终相似度的计算;最后通过用户偏好公式来计算用户对候选物品的偏好,依据偏好对用户进行top-N推荐。在MovieLens-100K和MovieLens-Latest-Small数据集上进行了充分实验。结果表明,相比已有的经典的协同过滤算法,所提算法的准确率和召回率在MovieLens-100K数据集上提高了9%~27%,在MovieLens-Latest-Small数据集上提高了16%~28%。因此,改进的协同过滤算法能有效提高推荐的准确度,有效缓解数据稀疏性问题。     

融合用户对项目和属性偏好的协同过滤算法

协同过滤推荐算法是目前推荐系统领域中十分常用的方法。余弦相似度和Pearson相关系数是目前协同过滤推荐算法中计算相似度的两种常用算法。为提高协同过滤推荐算法的准确性,对相似度计算问题进行了研究,针对目前常用的余弦相似度和Pearson相关系数这两种相似度计算方法的不足,通过设计和引入调节因子,分别考虑用户在评分习惯和项目选择上的差异性,以对这两种传统的相似度算法进行优化和改进。另外,考虑到用户的偏好往往与项目所具有的属性有关,设计了衡量用户对属性偏好的参数,通过加权的方式将其与改进后的相似度算法进行融合,提出了一种融合用户评分习惯、项目选择差异及属性偏好的协同过滤推荐算法。在MovieLens数据集上进行的实验表明, 相比于传统算法,提出的改进算法更为精确,平均绝对误差和均方根误差得到了明显的降低。     

一种融合聚类与用户兴趣偏好的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法可以根据已知用户的偏好预测其可能感兴趣的项目,是现今最为成功、应用最广泛的推荐技术。然而,传统的协同过滤推荐算法受限于数据稀疏性问题,推荐结果较差。目前的协同过滤推荐算法大多只针对用户-项目评分矩阵进行数据分析,忽视了项目属性特征及用户对项目属性特征的偏好。针对上述问题,提出了一种融合聚类和用户兴趣偏好的协同过滤推荐算法。首先根据用户评分矩阵与项目类型信息,构建用户针对项目类型的用户兴趣偏好矩阵;然后利用K-Means算法对项目集进行聚类,并基于用户兴趣偏好矩阵查找待估值项所对应的近邻用户;在此基础上,通过结合项目相似度的加权Slope One算法在每一个项目类簇中对稀疏矩阵进行填充,以缓解数据稀疏性问题;进而基于用户兴趣偏好矩阵对用户进行聚类;最后,面向填充后的评分矩阵,在每一个用户类簇中使用基于用户的协同过滤算法对项目评分进行预测。实验结果表明,所提算法能够有效缓解原始评分矩阵的稀疏性问题,提升算法的推荐质量。     

结合似然关系模型和用户等级的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法的稀疏性、扩展性问题,提出了结合似然关系模型和用户等级的协同过滤推荐算法.首先,定义了用户等级函数,采用基于用户等级的协同过滤方法,在不影响推荐质量的前提下有效提高了推荐效率,从而解决扩展性问题;然后,将其与似然关系模型相结合,使之能够综合利用用户信息、项目信息、用户对项目的评分数据,对不同用户给出不同的推荐策略,从而解决稀疏性问题,提高推荐质量.在MovieLens数据集上的实验结果表明,该算法比单纯使用基于似然关系模型或传统协同过滤技术的推荐算法,不仅推荐质量有所提高,推荐速度比传统协同过滤算法明显加快.     

个性化推荐算法的分析与改进

大数据背景下，一般使用推荐算法获取目标用户。基于此，通过对各类推荐算法进行分析，比较各类算法的优缺点，并针对各类算法的特点和不足，提出一种混合推荐算法。首先，为解决算法初期的冷启动现象，将主题模型与协同过滤算法相结合，生成用户偏好概率预测矩阵；其次，为改善用户过少造成的稀疏性问题，采用聚类算法填充评分矩阵；最后，为进一步提高推荐精确度，改进各项权重参数，生成融合主题模型和协同过滤推荐算法的混合推荐方法。     

基于信任和项目偏好的协调过滤算法

针对传统协同过滤算法不能深度挖掘用户关系,以及无法对新项目进行用户推荐的问题,提出了基于信任和用户偏好的协同过滤（TIPCF）算法。首先,通过分析用户评分判断用户的可信度并量化用户间的信任程度,挖掘用户潜在的信任关系;其次,考虑到用户之间对于不同目标项目偏好程度的差异会对用户相似性产生影响,在传统用户相似性算法上添加用户偏好度改进相似性算法;然后,通过结合用户信任度和改进的相似度,使得最近邻的选取更加准确;最后,根据用户对项目属性的偏好对新项目进行推荐。Movielens数据集实验结果表明,与传统的协同过滤算法相比,TIPCF算法的平均绝对误差减少了6.7%;在推荐新项目时,TIPCF算法的平均绝对误差减少了10.7%。TIPCF算法不仅提高了推荐的准确度,而且增加了新项目的推荐概率。     

基于归因理论用户偏好提取的协同过滤算法

协同过滤算法的用户评分与用户偏好之间可能存在偏差,导致推荐准确度降低。为此,提出一种基于归因理论的用户偏好提取算法。基于用户行为的一致性、区别性和正负偏好信息提取用户偏好。融合偏好相似性与评分相似性以获得更优的最近邻集合,计算用户对未评分项目的预测评分值。在通用数据集Movies Lens-1M上进行实验,结果表明,在10%偏好相似性与60%评分相似性的融合条件下,该算法的推荐准确度取得最优值,且优于传统协同过滤算法以及HU-FCF、BM/CPT-V等改进算法。     

基于用户偏好和项目属性的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是目前应用最为广泛的个性化推荐方法之一,但传统的推荐算法在计算目标用户邻居集时只考虑用户项目评分矩阵中的具体数值,没有考虑用户偏好以及用户评分与项目属性之间的关系,推荐精度也有待进一步提高。针对这一问题,提出了一种基于用户偏好和项目属性的协同过滤推荐算法(UPPPCF)。本算法在传统的用户项目评分矩阵基础上综合考虑用户偏好以及项目属性,把评分矩阵转变成基于用户偏好的用户项目属性评分矩阵,然后根据这一评分矩阵来计算目标用户的最近邻居集,克服了传统相似性计算方法只依靠用户评分值的不足,同时本文对预测值判定给出了一种有效的度量方法。在 MovieLen 数据集上的实验结果表明,本文提出的UPPPCF算法能够有效弥补传统协同过滤算法中的不足,而且在推荐精度上有了明显的提高。     

融合时间因素和用户评分特性的协同过滤算法

针对传统协同过滤技术在现实应用中遇到的数据稀疏性问题和局限性,充分挖掘用户评分特性,提出融合时间因素和用户评分特性的协同过滤算法(CF-TP)。引入用户偏好模型,将用户-项目评分矩阵转化为用户-项目偏好得分矩阵,以降低用户评分习惯差异带来的影响。在预测用户对项目的偏好得分时,充分考虑用户之间的非对称影响度,根据用户兴趣随时间的变化引入时间权重函数,以提高top-N推荐的准确率。基于HetRec2011和MovieLens1M数据集的实验结果表明,相对于目前比较流行的算法,所提算法在推荐结果的准确率、召回率、F1值上均有较大的提升,有效提高了推荐系统的推荐质量。