融合社交关系与地理信息的兴趣点推荐模型

基于LBSN的兴趣点推荐存在用户签到矩阵稀疏、推荐精度不高、上下文信息利用不充分等问题,提出一种融合社交信任的矩阵分解算法TGMF（Trust-Geo?Matrix?Factorization）来缓解以上问题。利用BPR模型优化矩阵分解的过程,改进偏序关系的生成策略。把信任影响和相似度计算相结合,提高推荐精度。融合两种模型得到用户的最终偏好列表。把偏好列表中的top-[k]个兴趣点推荐给用户。实验结果表明,在真实数据集Gowalla和Foursquare上,TGMF算法在准确率和召回率两个指标上均优于传统的兴趣点推荐算法。     

融合信任信息的欧氏嵌入推荐算法

为了改善推荐系统存在的稀疏性和冷启动问题，提出一种融合信任信息的欧氏嵌入推荐（TREE）算法。首先，利用欧氏嵌入模型将用户和项目嵌入到统一的低维空间中；其次，在用户相似度计算公式中引入项目参与度和用户共同评分因子以度量信任信息；最后，在欧氏嵌入模型中加入社交信任关系正则化项，利用不同偏好的信任用户约束用户的位置向量并生成推荐结果。实验将TREE算法与概率矩阵分解（PMF）、社会正则化（SoReg）模型、社交的矩阵分解（SocialMF）模型、社交信任集成模型（RSTE）四种算法进行对比，当维度为5和10时，在Filmtrust数据集上TREE算法的均方根误差（RMSE）比最优的RSTE算法分别降低了1.60%、5.03%，在Epinions数据集上TREE算法的RMSE比最优的社交矩阵分解模型（SocialMF）算法分别降低了1.12%、1.29%。实验结果表明，TREE算法能进一步缓解稀疏和冷启动问题，提高评分预测的准确性。     

基于社交信任的概率矩阵因子分解推荐算法

针对评分矩阵和信任矩阵的稀疏性以及推荐精度不高等问题，提出基于社交信任的概率矩阵因子分解推荐算法PMFTrustSVD。该文采用概率矩阵分解算法对信任矩阵进行分解，分别获得用户作为信任者和被信任者的潜在社交偏好；根据用户在作为信任者或被信任者时的偏好不同，将TrustSVD算法中的无向信任矩阵修正为有向矩阵；融合两种算法来预测用户的评分矩阵。在FilmTrust数据集上实验结果表明，该算法优于现有基准算法，能有效缓解用户信任矩阵稀疏的问题并提高推荐精度。     

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。     

基于用户信任和兴趣的概率矩阵分解推荐方法

传统协同过滤推荐算法存在数据稀疏性、冷启动、新用户等问题.随着社交网络和电子商务的迅猛发展,利用用户间的信任关系和用户兴趣提供个性化推荐成为研究的热点.本文提出一种结合用户信任和兴趣的概率矩阵分解（STUIPMF）推荐方法.该方法首先从用户评分角度挖掘用户间的隐性信任关系和潜在兴趣标签,然后利用概率矩阵分解模型对用户评分信息、用户信任关系、用户兴趣标签信息进行矩阵分解,进一步挖掘用户潜在特征,缓解数据稀疏性.在Epinions数据集上进行实验验证,结果表明,该方法能够在一定程度上提高推荐精度,缓解冷启动和新用户问题,同时具有较好的可扩展性.     

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...     

融合标签和长短期兴趣的矩阵分解推荐算法

为提高用户兴趣挖掘的准确性,实现更加精准的用户个性化推荐,提出一种融合标签和长短期兴趣的矩阵分解推荐算法。利用用户使用各标签的次数和生命周期挖掘用户的长短期兴趣,计算用户标签偏好值;利用用户标签偏好值比较用户间的兴趣,获得更加精准的用户间兴趣相似度;将用户间兴趣相似度引入矩阵分解模型,预测项目评分并进行推荐。实验结果表明,该算法挖掘出的用户兴趣比其它推荐算法准确。     

一种基于信任和不信任的矩阵分解推荐算法

推荐系统可以有效的解决信息过载问题,使得的用户快速的找到感兴趣的物品.然而真实场景中的数据极度稀疏,严重影响推荐质量.基于信任的矩阵分解推荐算法通过利用评分信息和信任信息进行推荐,可以在一定程度上减少因评分信息稀疏对推荐性能造成的影响.但基于信任的矩阵分解推荐算法只考虑了用户间的信任信息,却忽略了用户间的不信任信息,事实上用户间的不信任信息同样对推荐质量有着重要的影响.本文提出了一种新颖的非负矩阵分解算法TDSVD,TDSVD利用评分信息,信任信息和不信任信息进行个性化推荐.因为TDSVD算法利用了3种信息进行推荐,所以很大程度上减小了数据稀疏对推荐质量的影响.并且在模型训练时,本文加入了一种新颖的信任正则化项和不信任正则化项.最后,在真实数据集Epinions的实验也表明本文提出的算法TDSVD优于其它经典算法,能够显著提高推荐准确性.     

融合双重正则化机制的低秩矩阵分解推荐模型

基于矩阵分解技术的社会化推荐通过加入用户信任关系来加强学习准确性,但忽略了物品之间的关联信息在模型分解过程中对用户兴趣的影响。对此首先提出在物品相似度计算方法中加入用户参与度进行改进,并构建了融合物品关联正则项和信任用户正则项双重约束的矩阵分解推荐模型,在优化隐式特征矩阵过程中体现了物品之间的关联信息对推荐的重要影响。最后通过对两个不同稀疏级别的数据集的实验证明,相比主流的矩阵分解模型,提出的双重正则项的矩阵分解模型能够提高稀疏数据集上预测评分的准确性,并能明显缓解用户冷启动问题。     

复杂网络环境下基于信任传递的推荐模型研究

针对推荐系统中普遍存在的数据稀疏和冷启动等问题,本文结合用户自身评分与用户的社会信任关系构建推荐模型,提出了一种基于信任关系传递的社会网络推荐算法（Trust transition recommendation model,TTRM）.该方法首先通过计算信任网络中节点的声望值与偏见值来发现信任网络中的不可信节点,并通过对其评分权重进行弱化来减轻其对信任网络产生的负面影响.其次,算法又利用朋友的信任矩阵对用户自身的特征向量进行修正,解决了用户特征向量的精准构建及信任传递问题.同时为了实现修正误差的最小化,算法利用推荐特性进行用户相似度计算并通过带有社会正则化约束的矩阵分解技术实现社会网络推荐.实验结果表明,TTRM算法较传统的社会网络推荐算法在性能上具有显著提高.     

基于协同过滤的美食推荐算法

为了解决传统的基于用户的协同过滤算法中的数据稀疏性问题,提高推荐的准确率,本文对推荐算法进行了改进并将改进后的算法应用在美食推荐领域。首先,利用均值中心化方法对实验数据进行处理,减少因个人评分习惯差异造成的推荐误差。然后,通过使用改进的空值填补法降低评分矩阵的稀疏性。最后,在计算相似度时引入了遗忘函数和用户间的信任度,进一步提高了推荐系统的准确性。实验表明,本文提出的改进算法比传统算法有更高的准确率,并得出了在推荐过程中考虑用户和项目外的其他因素以及针对不同的数据信息采用不同的算法,都有利于提高推荐准确率的重要结论。     

融合隐含信任度和项目关联度的矩阵分解推荐算法

随着社交网络的发展,融合社交信息的推荐系统在一定程度上解决了协同过滤推荐系统的冷启动和数据稀疏等问题,但是在信任数据稀疏情况下,仍会造成推荐精度降低等问题。为此,提出了一种融合隐含信任度和项目关联度的矩阵分解推荐算法。首先,利用矩阵分解模型将信任数据进行分解,得到用户的潜在被信任矩阵,在此基础上引入用户的影响力,从而提出了基于隐含信任度的推荐模型;然后,为了更好的利用项目间的关联信息,反映项目间的有向性,提出了基于项目关联度的推荐模型;最后,综合两种推荐模型并构建了一种推荐算法TCRMF。实验结果表明,所提算法在评分数据和信任数据稀疏的情况下仍然可以有效地提高推荐算法的精度,具有良好的应用前景。     

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。     

结合专家信任的协同过滤推荐算法研究

针对协同过滤推荐算法存在的邻居用户的相似度计算不精确、冷启动等问题,提出一种结合专家信任的协同过滤推荐算法,该算法从相似度、专家信任度和缓解冷启动3个方面进行研究。在相似度方面,将公共评分项蕴含的隐偏好以及项目冷门因子加入到相似度的计算公式中,实现对相似度的改进;在专家信任度方面,提出时间跨度因子,将专家的阅历值考虑到信任度计算中,实现对专家信任度的改进;在冷启动方面,通过联合专家用户和属性相似用户共同为目标用户产生推荐,有效地缓解了冷启动问题。应用MoviesLens数据集进行验证,实验结果表明,改进算法的平均绝对误差、准确率均优于传统算法。     

结合矩阵分解的混合型社会化推荐算法

推荐系统是用来解决当今时代信息过载的重要工具。随着在线社交网络的出现和普及,一些基于网络推荐算法研究的出现,已经引起研究者的广泛关注。信任是社会网络中的重要信息之一,通常用来改进基于社交网络的推荐系统,然而,大多数信任感知的推荐系统忽略了用户有不同行为偏好在不同的兴趣域;本文不仅考虑了用户间特定域信任网络,并且结合推荐项目之间特征属性信息,提出了一种新型社会化推荐算法(H-PMF)。实验表明,H-PMF算法在评分误差和推荐精度上都取得了更好的效果。     

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。     

基于用户兴趣和社交信任的聚类推荐算法

个性化推荐系统中使用最广泛的算法是协同过滤算法,针对该算法存在的数据稀疏和扩展性差问题,提出了一种基于用户兴趣和社交信任的聚类推荐算法。该算法首先基于聚类技术根据用户评分信息将具有相同兴趣的用户聚为一类,并建立基于用户兴趣相近的邻居集合。为了提高兴趣相似度计算的准确性,采用了修正余弦计算公式来消除评分标准的差异问题。然后,引入信任机制,通过定义直接信任、间接信任、传递路径和计算方法来度量社交网络用户之间隐含的信任值,将社交网络转换为信任网络,依据信任程度来创建基于社交信任的邻居集合。通过加权的方式将基于两种邻居集合的预测值融合起来为用户产生项目的推荐。在Douban数据集上进行仿真实验,确定了最优的协调因子值和分类数值,并与基于用户的协同过滤算法和基于信任的推荐算法进行对比,实验结果表明,所提算法的平均绝对误差(MAE)减少了6.7%,准确率(precision)、覆盖(recall)和F1值分别增加了25%、40%和37%,有效提高了推荐系统的推荐质量。