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。     

非线性组合的协同过滤推荐算法

协同过滤是目前最流行的个性化推荐技术,但现有算法局限于用户项目评分矩阵,存在稀疏性、冷开始问题,邻居相似性只考虑用户共同评分项目,忽略项目属性、用户特征相关性;同等对待用户不同时间的兴趣偏好,缺乏实时性。针对这些问题,提出一种非线性组合的协同过滤算法,改进基于项目属性、用户特征的邻居相似性计算方法,获得更加准确的最近邻居集;初始预测评分填充矩阵,以增强其稠密性;最终预测评分增加时间权限,使用户最新兴趣权重最大。实验表明,该算法通过有效降低稀疏性、冷开始和实现实时推荐,提高了预测精度。     

一种优化聚类的协同过滤推荐算法

针对传统的协同过滤推荐算法存在评分数据稀疏和推荐准确率偏低的问题,提出了一种优化聚类的协同过滤推荐算法。根据用户的评分差异对原始评分矩阵进行预处理,再将得到的用户项目评分矩阵以及项目类型矩阵构造用户类别偏好矩阵,更好反映用户的兴趣偏好,缓解数据的稀疏性。在该矩阵上利用花朵授粉优化的模糊聚类算法对用户聚类,增强用户的聚类效果,并将项目偏好信息的相似度与项目评分矩阵的相似度进行加权求和,得到多个最近邻居。融合时间因素对目标用户进行项目评分预测,改善用户兴趣变化对推荐效果的影响。通过在MovieLens 100k数据集上实验结果表明,提出的算法缓解了数据的稀疏性问题,提高了推荐的准确性。     

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。     

结合用户聚类和项目类型的协同过滤算法

为了解决协同过滤算法中数据稀疏性问题,提高推荐效果,提出一种改进的协同过滤算法.该算法首先通过一种新的相似度计算方法来计算项目类型相似度,将相似度大于某阈值的项目作为目标项目的邻居;然后根据目标用户对邻居项目的评分信息来预测该用户对目标项目的评分值,并将预测值填入稀疏的用户项目评分矩阵;最后对填充后的评分矩阵采用基于用户聚类（K-means聚类）的协同过滤算法做出最终的预测评分进行推荐.在Movielens数据集上进行实验验证,结果表明该算法能够很好地缓解数据稀疏性、降低计算复杂度,提高推荐精度.     

基于商品属性值和用户特征的协同过滤推荐算法

为了提高用户相似度计算精度和推荐准确性,缓解数据稀疏性,提出一种基于商品属性值和用户特征的协同过滤推荐算法。该算法首先从用户对商品属性值的偏好出发,计算用户对商品属性值的评分分布和评分期望值,得到用户-属性值评分矩阵;同时利用数据相似性度量方法寻找用户特征邻居,填充用户-属性值评分稀疏矩阵,进而得出目标用户偏好的最近邻居集;计算用户对未评属性值的评分,将目标用户对商品所有属性值评分的均值进行排序,形成该用户的Top-N推荐列表。采用Movie Lens和Book Crossing数据集进行实验,结果表明该算法在缓解数据稀疏性问题上效果较好,推荐精度显著提高。     

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.     

基于用户特征和项目属性的协同过滤推荐算法

在数据极度稀疏的环境下,仅仅依赖用户直接评分数据的传统协同过滤算法无法取得满意的推荐质量。提出基于用户特征和项目属性的协同过滤算法,在用户相似性计算过程中引入时间相关的兴趣度,使得最近邻的确定更加准确;预测评分时,通过衡量用户信任度来体现各邻居对目标用户最终推荐的贡献程度,并以用户对项目属性的偏好度代替评分数据对新项目进行推荐。基于MovieLens数据集进行的实验结果表明,改进后的算法有效解决了系统冷启动问题,明显提高了系统推荐的准确度。     

结合项目相似度的协同过滤算法

传统的协同过滤算法因为数据集稀疏性的增加而导致推荐准确性降低。针对该问题提出一种结合项目相似度的协同过滤推荐算法。首先计算项目之间的相似度,然后根据项目之间相似度,预测用户未评分项目评分估值,以减小目标用户与候选最近邻居所形成的数据集稀疏性,最后根据用户相似度获得项目推荐集。实验结果表明,该算法能提高寻找最近邻居的准确性,从而改善协同过滤的推荐质量。     

使用二分图网络提高协同推荐的准确性

协同过滤是推荐系统中广泛使用的最成功的推荐技术,但却面临着严峻的稀疏性问题.评分数据稀疏性使得最近邻搜寻不够准确,导致推荐质量较差.使用二分图网络缓解协同过滤推荐系统中的稀疏性问题,即将用户和项目抽象为二分图网络中的节点,重新分配项目资源并计算项目间资源贴近度,据此填充用户未评分项目,将稀疏评分矩阵转化为完全矩阵.采用近邻传播聚类对评分矩阵进行聚类,提高算法的可扩展性.最后提出了两种不同的在线推荐策略:(1)通过加权目标用户所在类的邻居用户评分产生推荐(BNAPC1);(2)通过各个类的总体偏好产生推荐(BNAPC2).在MovieLens和Netflix数据集上进行了实验,结果表明BNAPC1的预测精度优于BNAPC2,且与其他几种常用的推荐算法相比仍具有一定优势.     

融合评分差异和兴趣相似性的协同过滤推荐算法

为了解决在传统的协同过滤推荐算法中存在的相似性计算不准确的问题,并提高推荐系统的质量,提出一种用户相似度计算方法。在用户共同评分的基础上,该方法根据评分差值和时间特征来计算评分差值的信息熵;然后,利用用户评分差值的信息熵和评分项目属性计算出用户的相似度;最后,根据用户相似度计算出用户的最近邻居,以此预测目标项目的评分。实验结果表明,所提算法更加准确地实现了目标用户最近邻居的查找,有效地提高了推荐的准确性。     

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。     

面向网络视频推荐的协同过滤算法优化与实现

网络电视的视频推荐,是根据用户操作的历史信息,给用户推荐可能感兴趣的视频内容。协同过滤是迄今为止个性化推荐系统中采用最广泛最成功的推荐技术,但是算法存在相似性的准确性和最近邻居数量K难以选取等问题。本文针对网络电视,采用基于内容的协同过滤算法,并且使用内容特征属性相似性和内容评分相似性相结合的方法改进了内容相似性计算方法。实验结果表明,本文提出的推荐策略对网络电视的内容推荐是有效的。     

基于熵优化近邻选择的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐系统的近邻选择环节中不仅没有考虑目标项目对用户间相似性计算的影响,而且也未考虑邻居用户对目标用户的推荐贡献能力,导致既降低了相似性计算的准确性,也提高了近邻集合中伪近邻的比例。针对这些问题,提出了一种基于熵优化近邻选择的协同过滤推荐算法。算法首先使用巴氏系数计算项目间相似性,并以此为权重加权计算用户间相似性。其次引入熵描述用户评分分布特性,根据评分分布差异性衡量邻居用户的推荐贡献能力。最后,利用双重准则共同计算推荐权重,并构建近邻集合。实验结果表明该算法能够在不牺牲时间复杂度的条件下准确地选取近邻集合,提升推荐准确度。     

基于重叠度和双重属性的协同过滤推荐算法

协同过滤是现行推荐系统中应用最广泛也是最成功的推荐技术之一,然而传统的协同过滤推荐算法存在着邻居选取片面性和推荐精度低的问题。针对上述问题,提出了一种基于重叠度和双重属性的协同过滤推荐算法。首先基于相似度和重叠度的共同计算结果选取推荐对象集;然后提出了双重属性的概念,分别计算推荐用户的信任度和目标项目的受欢迎度;最后兼顾两个群体,根据用户和项目两方面的评分信息完成对目标用户的推荐。实验结果证明该算法较传统的协同过滤推荐算法在邻居选取和推荐质量方面均有显著的提高。     

基于多层次混合相似度的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法在数据稀疏的情况下存在的性能缺陷和相似性度量方法的不足,为了提高推荐精度,改进原算法得到了一种基于多层次混合相似度的协同过滤推荐算法。该算法主要分为三个不同的层次：首先采用模糊集的概念将用户评分模糊化,计算用户的模糊偏好,并结合用户评分的修正余弦相似度和用户评分的Jarccad相似度总体作为用户评分相似度;再对用户评分进行分类来预测用户对项目类别的兴趣程度,从而计算出用户兴趣相似度;然后利用用户的特征属性来预测用户之间的特征相似度;其次根据用户评分数量来动态地融合用户兴趣相似度及用户特征相似度;最后融合三个层次的相似度作为用户混合相似度的结果。利用MovieLens公用数据集对改进前后的算法进行对比实验,结果表明：当在邻居集合数量较少时,改进的混合算法相对修正余弦相似度算法的平均绝对偏差（MAE）下降了5%左右;较改进的修正的Jaccard相似性系数的协同过滤（MKJCF）算法也存在略微的优势,随着邻居集合数的增加MAE也平均下降了1%左右。该算法采用多层次的推荐策略提高了用户的推荐精度,有效地缓解了数据稀疏性问题和单一度量方法的影响。     

基于内容预测和项目评分的协同过滤推荐

文中提出了一种基于内容预测和项目评分的协同过滤推荐算法，根据基于内容的推荐计算出用户对未评分项目的评分，在此基础上采用一种基于项目的协同过滤推荐算法计算项目的相似性，随后作出预测。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的情况，同时运用基于项目的相似性度量方法改善了推荐的精确性，显著提高推荐系统的推荐质量。