TEFRCF:标签熵特征表示的协同过滤个性化推荐算法

标签作为Web 2.0时代信息分类和检索的有效方式,已经成为近年的热点研究对象。标签推荐系统旨在利用标签数据为用户提供个性化推荐。现有的基于标签的推荐方法在预测用户对物品的兴趣度时往往倾向于赋予热门标签及其对应的热门物品较大的权重,导致权重偏差,降低了推荐结果的新颖性,未能充分反映用户个性化的兴趣。针对上述问题,定义了标签熵的概念来度量标签的不确定性,提出了标签熵特征表示的协同过滤个性化推荐算法。该算法通过引入标签熵来解决权重偏差问题,利用三分图形式描述用户-标签-项目之间的关系;构建基于标签熵特征表示的用户和项目特征表示,并通过特征相似性度量方法计算项目的相似性;最后利用用户标签行为和项目的相似性线性组合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准确性和新颖性,满足用户的个性化需求。     

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。     

基于标签和协同过滤的个性化资源推荐

传统的协同过滤算法以用户评分体现用户兴趣偏好及资源相似度,忽视了用户、资源自身的特征,并且对稀疏数据和新资源的推荐质量明显下降。在Web2.0时代下,标签可被用户依个人偏好进行自由资源标注。因此,提出了基于标签和协同过滤的推荐算法。其基本思想是将标签作为体现用户兴趣偏好和资源特征的信息,依据用户、标签及资源的多维关系生成用户及资源的标签特征向量,并计算用户对资源的偏好程度和资源相似度,然后基于用户的历史行为预测用户对其他资源的偏好值,最后依据预测偏好值排序产生Top-N推荐结果。通过与传统的协同过滤算法的比较,验证了本算法能有效缓解数据的稀疏性,解决推荐的冷启动问题,提升推荐的准确性,获得更好的推荐效果。     

一种基于耦合对象相似度的项目推荐算法

推荐系统根据用户的偏好为用户推荐个性化的信息、产品和服务等,能够帮助用户有效解决信息过载问题。基于内容的协同过滤算法缺少合适的度量指标用来计算项目之间的相似度。提出一种基于耦合对象相似度的项目推荐算法,即通过耦合对象相似度捕获项目特征频率分布相似性和特征依赖聚合相似度。首先从项目文本中抽取项目的关键特征,然后利用耦合对象相似度构建项目相似度模型,最后使用协同过滤的方法为活动用户推荐用户可能感兴趣的项目。在真实数据集上的实验结果表明,基于耦合对象相似度的推荐算法可以有效解决基于内容推荐系统的项目相似度度量问题,在缺失大量项目特征数据的情况下改进传统基于内容推荐系统的推荐质量。     

融合用户兴趣和评分差异的协同过滤推荐算法

针对传统的协同过滤算法中单一评分相似性计算不准确的问题,提出融合用户兴趣和评分差异的协同过滤推荐算法。将TF-IDF思想运用到用户对标签的权重计算中,并使用指数衰减函数和时间窗口捕捉用户兴趣的变化;根据历史评分矩阵,充分考虑用户评分值差异、评判准则差异、影响力差异和项目影响差异等影响因子,定义了一种评分差异相似性度量算法;最后将用户兴趣相似性和评分差异相似性进行加权融合,获取更加准确的用户邻居,从而预测项目评分并进行推荐。在数据集Movielens的实验表明,提出的算法能有效提高推荐精度。     

结合用户主观偏好与项目属性扩充的推荐算法

协同过滤算法是推荐系统中使用广泛的一种算法,然而传统协同过滤算法仅利用评分信息,实际场景下会面临相似度计算准确率低,推荐个性化程度不高的缺陷,难以满足用户的需求.针对协同过滤算法的不足,结合用户主观偏好与项目属性扩充提出一种改进算法,首先在项目相似度计算上做了两个改进:引入标签相关度,依据项目标签相关度来研究项目之间的相似度,并根据项目历史评分用户的特征构造项目的扩充属性,可用于从项目受众类型的角度衡量项目相似度;其次考虑到用户存在主观偏好的情况,使用支持向量机为每个用户训练标签偏好预测模型,可用于项目预测评分的修正,提高推荐的个性化程度和准确度.基于MovieLens数据集的实验结果表明,所提算法能更准确地计算项目间的相似度,且能根据用户的个性化偏好得出更精确的预测评分.     

基于模糊簇的个性化推荐方法

提出了一种运用模糊聚类方法将项目属性特征的相似性与协同过滤推荐算法相融合的推荐方法，此方法将用户对单个项目的偏好转化为对相似群组的偏好，目的是构造密集的用户-模糊簇的偏好信息，同时利用项目之间在相似群组的相似性来初步预测用户对未评价项目的评分，在此基础之上再完成基于用户的协同过滤推荐算法。实验结果表明，该方法确实可提高协同过滤推荐算法的推荐精度。     

基于用户对项目属性偏好的协同过滤算法

为了缓解用户项目评分矩阵数据的稀疏性,在传统的协同过滤项目评分矩阵的基础上,对项目的特征进行分析,引入项目特征矩阵,然后结合余弦相似性和基于用户对项目属性偏好相似性综合计算用户的相似性,并通过一个权值来控制两者的重要程度,提出了一种基于用户对项目属性偏好的协同过滤算法。研究结果表明余弦相似性和用户对项目属性偏好的用户相似性比重相等时,推荐系统的推荐质量最好;而且当评分矩阵越稀疏的时候,用户对项目属性偏好的用户相似性的比重越大越可以提高推荐质量;同时提出的基于用户对项目属性偏好的协同过滤算法在[MAE]值都要小于两种传统的协同过滤算法。     

使用群体兴趣偏好度的协同过滤推荐

推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一,用户相似性度量方法是影响推荐算法准确率高低的关键因素。针对用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法的不足,提出了一种基于群体兴趣偏好度的协同过滤推荐算法,根据群体兴趣偏好度来预测用户对未评分项目的评分,在此基础上再采用传统的相似性度量方法计算目标用户的最近邻居。实验结果表明,该算法可以有效解决用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法存在的问题,显著提高推荐系统的推荐质量。     

基于用户特征属性和云模型的协同过滤推荐算法

随着数据的极端稀疏性,仅仅依赖于传统的协同过滤相似性的度量方法已无法取得精确的推荐结果。针对这一问题,提出基于用户特征属性和云模型的协同过滤算法。首先,算法利用云模型计算用户评分云相似性,结合用户打分偏好对原矩阵进行填充,在此基础上得到用户的评分云相似性;其次,再结合用户特征属性相似性通过加权因子计算用户的最终相似性,得到一种新的相似性度量方法;最后,得到算法的评分预测。实验结果表明,该方法能够提高推荐质量。     

A framework for tag-aware recommender systems

In social tagging system, a user annotates a tag to an item. The tagging information is utilized in recommendation process. In this paper, we propose a hybrid item recommendation method to mitigate limitations of existing approaches and propose a recommendation framework for social tagging systems. The proposed framework consists of tag and item recommendations. Tag recommendation helps users annotate tags and enriches the dataset of a social tagging system. Item recommendation utilizes tags to recommend relevant items to users. We investigate association rule, bigram, tag expansion, and implicit trust relationship for providing tag and item recommendations on the framework. The experimental results show that the proposed hybrid item recommendation method generates more appropriate items than existing research studies on a real-world social tagging dataset.     

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.     

标签推荐方法研究综述

随着互联网信息的爆炸式增长,标签(由用户指定用来描述项目的关键词)在互联网信息检索领域中变得越来越重要.为在线内容赋予合适的标签,有利于更高效的内容组织和内容消费.而标签推荐通过辅助用户进行打标签的操作,极大地提升了标签的质量,标签推荐也因此受到了研究者们的广泛关注.总结出标签推荐任务的三大特性,即项目内容的多样性、标...     

A Review of Ontology‐Based Tag Recommendation Approaches

Tag recommender schemes suggest related tags for an untagged resource and better tag suggestions to tagged resources. Tagging is very important if the user identifies the tag that is more precise to use in searching interesting blogs. There is no clear information regarding the meaning of each tag in a tagging process. An user can use various tags for the same content, and he can also use new tags for an item in a blog. When the user selects tags, the resultant metadata may comprise homonyms and synonyms. This may cause an improper relationship among items and ineffective searches for topic information. The collaborative tag recommendation allows a set of freely selected text keywords as tags assigned by users. These tags are imprecise, irrelevant, and misleading because there is no control over the tag assignment. It does not follow any formal guidelines to assist tag generation, and tags are assigned to resources based on the knowledge of the users. This causes misspelled tags, multiple tags with the same meaning, bad word encoding, and personalized words without common meaning. This problem leads to miscategorization of items, irrelevant search results, wrong prediction, and their recommendations. Tag relevancy can be judged only by a specific user. These aspects could provide new challenges and opportunities to its tag recommendation problem. This paper reviews the challenges to meet the tag recommendation problem. A brief comparison between existing works is presented, which we can identify and point out the novel research directions. The overall performance of our ontology‐based recommender systems is favorably compared to other systems in the literature.     

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。     

基于生成对抗模型的序列推荐算法

针对传统序列推荐算法时间信息和项目内容信息运用不充分的问题,该文提出基于生成对抗模型的序列推荐算法。通过生成对抗模型将序列建模与时间、内容信息建模分离,充分挖掘用户项目交互的序列信息和项目内容信息。运用卷积神经网络作为生成对抗模型的生成器,捕获用户项目交互的序列模式。运用注意力机制作为生成对抗模型的判别器,捕获交互序列的时间信息和项目内容信息。针对传统序列推荐算法时间信息建模不充分的问题,提出一种改进的时间嵌入方式,充分建模用户项目交互关于时间的周期性模式。利用生成对抗模型同时建模用户的稳定偏好和动态偏好,提升推荐系统的用户体验,并在公开数据集MovieLens-1M和Amazon-Beauty上与现有的优秀算法做比较。实验证明,该文所提出的算法在评价指标HR@N和NDCG@N上较基线方法均有一定提升。     

基于度量学习的多空间推荐系统

隐式反馈具有数据获取成本小、形式广泛的特点,因此在现代推荐系统中被广泛使用.由于用户的隐式反馈通常是稀疏,不平衡,且含义不明确的.因此,想要准确学习用户和物品之间的复杂交互具有挑战性.传统的基于矩阵分解的推荐方法只能建模用户-物品之间的相似性.同时,矩阵分解使用点积运算作为相似度评估方式,而点积运算不满足三角不等式,即不能将用户-物品相似性传递到用户-用户以及物品-物品的相似性建模.因此,矩阵分解不足以在隐式反馈中充分建模用户和物品的关系.尽管现在有基于隐式反馈使用欧式距离来度量用户-物品相似度的度量学习方法,使得对应的推荐方法能够满足三角不等式.但是,现有的度量方法通常会将每个用户或者物品表示为度量空间中的单个点,进而在单个空间内通过用户-物品之间的距离来表征用户-物品之间的相似性.由于在不同的环境下,用户对于同一种类型的物品的偏好也可能存在差异.基于单个空间的用户、物品嵌入向量有可能无法满足用户具有的多种偏好和物品具有的多种属性,进而限制了推荐系统的性能.为了充分刻画用户和物品,我们尝试从多个侧面对于用户和物品进行表示,并提出了一个基于多空间的度量学习(MML)框架.通过设计整合多个空间相似性的度量方式,我们将用户和物品投影到多个空间中进行细粒度的表示.另外,我们设计了一种经过校准的优化策略,包括经过校准的最大间隔损失函数和经过校准的采样方法.在保持多空间度量学习表示能力的同时,确保框架的有效性.最后,模型通过训练好的用户、物品向量,对于稀疏的用户-物品交互矩阵进行填补.在动态更新空间权重的同时,可以赋予模型新的训练视角,最终实现端到端的训练.通过四个真实世界推荐数据集上进行的大量实验表明,MML可以在Recall和nDCG衡量指标上将目前最优的对比算法提高40%以上.     

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.     

Item recommendation using tag emotion in social cataloging services

Due to the overload of contents, the user suffers from difficulty in selecting items. The social cataloging services allow users to consume items and share their opinions, which influences in not only oneself but other users to choose new items. The recommendation system reduces the problem of the choice by recommending the items considering the behavior of the people and the characteristics of the items.In this study, we propose a tag-based recommendation method considering the emotions reflected in the user’s tags. Since the user’s estimation of the item is made after consuming the item, the feelings of the user obtained during consuming are directly reflected in ratings and tags. The rating has overall valence on the item, and the tag represents the detailed feelings. Therefore, we assume that the user’s rating for an item is the basic emotion of the tag attached to the item, and the emotion of tag is adjusted by the unique emotion value of the tag. We represent the relationships between users, items, and tags as a three-order tensor and apply tensor factorization. The experimental results show that the proposed method achieves better recommendation performance than baselines.     

基于用户多样性偏好的top-N推荐算法

传统推荐算法主要关注推荐准确性,而用户对项目的不同偏好和多样性需求也影响着用户体验和满意度。针对该问题,提出了一种新的算法,在计算项目相似度时结合了用户对不同项目的评分差异,以此可以提高项目相似度计算的准确性,根据用户历史评分数据和项目类别数据得到用户-类别权重矩阵,一方面以此计算基于熵的多样性,另外根据用户对项目的兴趣计算公式,生成一个降序排列的初始推荐序列,根据用户偏好误差门限,并结合用户-类别权重矩阵实现基于用户偏好的推荐,最终生成[N]个推荐的项目,同时保证准确率和多样性的前提下,提高用户满意度。在数据集movielens的多个版本上,与多个经典算法比较,实验结果表明,提出的算法可以有效提高推荐精度和用户满意度。