基于标签权重的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法中由于相似度计算导致推荐精度不足的问题,提出一种基于标签权重相似度量方法的协同过滤推荐算法。首先,通过改进当前算法中标签权重的计算,并构成用户-标签权重矩阵和物品-标签权重矩阵;其次,考虑到推荐系统是以用户为中心进行推荐,继而通过构建用户-物品关联矩阵来获取用户对物品最准确的评价和需求;最后,根据用户-物品的二部图,利用物质扩散算法计算基于标签权重的用户间相似度,并为目标用户生成推荐列表。实验结果表明,与一种基于"用户-项目-用户兴趣标签图"的协同好友推荐算法（UITGCF）相比,在稀疏度环境为0.1时该算法的召回率、准确率和F1值分别提高了14.69%、9.44%、17.23%。当推荐项目数量为10时,三个指标分别提高了17.99%、8.98%、16.27%。结果表明基于标签权重的协同过滤推荐算法可有效提高推荐结果。     

一种改进的Top-N协同过滤推荐算法

摘 要: 针对传统的相似度计算方法仅依靠用户评分信息矩阵来计算物品或用户相似度,物品相似度的计算考虑了所有用户的历史反馈信息等问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。首先,以所有物品的度的平均值作为阈值,在用户相似度计算公式中引入用户共同评分权重以及流行物品权重。其次,在物品相似度计算公式中引入物品时间差因素和用户共同评分权重。最后,将兴趣相似的用户聚成一类,在类内应用推荐算法分别为用户进行推荐。实验结果表明,相比于传统的协同过滤推荐算法,新算法得到的推荐结果在召回率上提高了2.1%。该算法可在一定程度上提高推荐算法的精度以及推荐质量。     

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。     

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.     

情感分析在电影推荐系统中的应用

基于用户的协同过滤推荐算法是通过分析用户行为寻找相似用户的集合,其核心是用户兴趣模型的建立以及用户间相似度的计算。传统的用户推荐算法是根据用户评分或者物品信息等行为数据进行个性化推荐,准确率比较低。充分考虑在线评论对于用户之间兴趣相似度的作用,通过对评论的情感分析,构建准确的用户兴趣模型,若用户在评论中表现出来的相似度越高,则表示用户之间的兴趣越相似。实验表明,和传统的基于用户的协同过滤推荐算法相比,基于评论情感分析的协同过滤推荐算法,无论准确率还是召回率都有明显提高。     

集成社会化标签和用户背景信息的协同过滤推荐方法

针对传统的协同推荐算法存在数据稀疏和推荐精度低的问题,提出了一种集成社会化标签和用户背景信息的协同过滤(CF)推荐方法。首先,分别计算基于社会化标签和用户背景信息的用户间的相似度;然后,基于用户评分计算用户间的相似度;最后,集成上述3种相似性度量产生用户间综合相似度,并对目标用户进行项目推荐。实验结果表明,与传统的协同过滤推荐算法相比,所提方法在正常数据集和冷启动数据集下的平均绝对误差(MAE)平均降低了16%和22.6%。该方法不仅能有效地提高推荐算法的精度,而且能较好地解决数据稀疏和冷启动的问题。     

融合本体语义与用户属性的协同过滤算法

传统协同过滤推荐算法在处理海量数据时存在数据稀疏性和项目长尾效应,导致推荐精度较低。针对该问题,结合本体语义和用户属性,提出一种改进的协同过滤算法。利用本体计算项目之间的语义相似度,构建项目相似度矩阵,同时引入用户属性计算用户相似度矩阵。通过融合本体语义和用户属性形成用户-项目评分矩阵,并对该矩阵的预测评分进行加权处理,生成TOP-N推荐结果。实验结果表明,相比传统皮尔逊相似度计算协同过滤算法、基于本体语义的协同过滤算法和基于评分矩阵填充与用户兴趣的协同过滤算法,该算法的平均绝对误差较低,准确率较高,综合性能及新颖度较优。     

基于共同用户和相似标签的好友推荐方法

针对目前的社交网络好友推荐方法用户兴趣不明显、用户之间相关性较差等问题,提出一种基于共同用户和相似标签的协同过滤算法。抽取共同关注用户作为共同项目,加入体现用户兴趣的自定义标签数据,并对标签进行相似度计算处理,以扩充稀疏矩阵,改善协同过滤推荐方法。实验结果表明,与单指标的协同过滤推荐算法相比,基于共同用户和相似标签的好友推荐方法更好地体现了用户兴趣,同时在推荐准确率和平均准确率上都有较大提高。     

一种自适应的混合协同过滤推荐算法

为解决协同过滤算法在处理数据量较大时存在推荐效率低的问题,提出一种自适应混合协同推荐算法。根据待推荐用户活跃度和目标物品新鲜度调节模型权重,基于张量分解计算物品间的相似度,通过短路径枚举叠加生成预测结果。实验结果表明,与CBCF算法相比,该算法推荐准确率提高了28.6%。     

基于用户谱聚类的Top-N协同过滤推荐算法

传统的协同过滤推荐算法为目标用户推荐时,考虑了所有用户的历史反馈信息对物品相似度的影响,同时相似度的度量仅依靠用户评分信息矩阵,导致了推荐效果不佳。为解决上述问题,提出了基于用户谱聚类的Top-N协同过滤推荐算法（SC-CF）,即应用谱聚类将兴趣相似的用户分成一类,具有相似兴趣爱好的用户比其他用户具有更高的推荐参考价值,然后在类中为目标用户推荐。SC-CF+算法在SC-CF算法的基础上,在相似度度量方法中分别引入了物品时间差因素、用户共同评分权重、流行物品权重。实验结果表明,提出的两种算法提高了推荐结果的召回率。     

Personalized recommendation based on review topics

The traditional collaborative filtering algorithm is a successful recommendation technology. The core idea of this algorithm is to calculate user or item similarity based on user ratings and then to predict ratings and recommend items based on similar users’ or similar items’ ratings. However, real applications face a problem of data sparsity because most users provide only a few ratings, such that the traditional collaborative filtering algorithm cannot produce satisfactory results. This paper proposes a new topic model-based similarity and two recommendation algorithms: user-based collaborative filtering with topic model algorithm (UCFTM, in this paper) and item-based collaborative filtering with topic model algorithm (ICFTM, in this paper). Each review is processed using the topic model to generate review topic allocations representing a user’s preference for a product’s different features. The UCFTM algorithm aggregates all topic allocations of reviews by the same user and calculates the user most valued features representing product features that the user most values. User similarity is calculated based on user most valued features, whereas ratings are predicted from similar users’ ratings. The ICFTM algorithm aggregates all topic allocations of reviews for the same product, and item most valued features representing the most valued features of the product are calculated. Item similarity is calculated based on item most valued features, whereas ratings are predicted from similar items’ ratings. Experiments on six data sets from Amazon indicate that when most users give only one review and one rating, our algorithms exhibit better prediction accuracy than other traditional collaborative filtering and state-of-the-art topic model-based recommendation algorithms.     

基于标签聚类与项目主题的协同过滤推荐算法

传统基于项目的协同过滤算法在计算项目相似度时仅依靠评分数据,未考虑项目的自身特征。社会化标注的出现使得标签能在一定程度上反映项目特征,但标签具有语义模糊的特点,因此直接将标签纳入协同过滤算法存在一定问题。为解决上述问题,提出一种改进的基于项目的协同过滤推荐算法。该算法对标签进行聚类并生成主题标签簇,根据项目标注情况计算项目与主题间的相关度并生成项目-主题相关度矩阵,同时将其与项目-评分矩阵相结合来计算项目间的相似度,采用协同过滤完成对目标项目的评分预测,以实现个性化推荐。在Movielens数据集上的实验结果表明,该算法能够解决标签的语义模糊问题并提升推荐质量。     

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。     

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。     

Research on entropy-based collaborative filtering algorithm and personalized recommendation in e-commerce

Based on the introduction to the user-based and item-based collaborative filtering algorithms, the problems related to the two algorithms are analyzed, and a new entropy-based recommendation algorithm is proposed. Aiming at the drawbacks of traditional similarity measurement methods, we put forward an improved similarity measurement method. The entropy-based collaborative filtering algorithm contributes to solving the cold-start problem and discovering users’ hidden interests. Using the data selected from Movielens and Book-Crossing datasets and MAE accuracy metric, three different collaborative filtering recommendation algorithms are compared through experiments. The experimental scheme and results are discussed in detail. The results show that the entropy-based algorithm provides better recommendation quality than user-based algorithm and achieves recommendation accuracy comparable to the item-based algorithm. At last, a solution to B2B e-commerce recommendation applications based on Web services technology is proposed, which adopts entropy-based collaborative filtering recommendation algorithm.     

基于LDA的隐式标签协同过滤推荐算法

固定标签协同过滤推荐算法,未充分考虑标签因子的多样化,主要依靠人工标记,扩展性不强,主观因素多。本文从用户的喜好特征因素角度出发,在固定标签协同过滤推荐算法的基础上,提出一种隐式标签协同过滤推荐算法。该算法利用LDA主题模型生成项目文本的隐式标签,得到项目-标签特征权重,根据算法性能优化的要求选择标签数量,将项目-标签矩阵与用户评分矩阵结合得到用户对标签的偏好矩阵,最后通过协同过滤算法产生推荐。实验结果表明,本文提出的基于LDA的隐式标签协同过滤推荐算法缓解了数据稀疏性问题,项目推荐的召回率、准确度和F1值有较大提升。     

基于Tag和协同过滤的混合推荐方法

针对传统协同过滤方法的稀疏性问题,提出基于标签(Tag)和协同过滤的混合推荐方法TAG-CF。通过Tag分类信息获取项目的最近邻居,采用基于项目的最近邻方法预测用户评分值,并利用该预测值填充用户评分矩阵,构造密集的伪矩阵,运用基于用户的的协同过滤方法在伪矩阵上计算用户对项目的预测评分值。实验结果表明,TAG-CF能有效降低推荐系统的平均绝对误差,提高推荐质量。     

基于心理测量学的协同过滤相似度方法

基于邻居(neighborhood-based)的协同过滤是一项很受欢迎的用于推荐系统的技术.它可以分为基于用户(user-based)和基于项目(item-based)协同过滤.它通过用户或项目之间的相似性预测用户对于未评分项目的偏好.然而,传统的相似度方法易受数据稀疏影响.为了解决这个问题,提出了基于心理测量学(psychometrics-based)的相似度方法.实验结果表明,提出的相似方法更适合基于邻居协同过滤,它们可以提高推荐准确性和覆盖度(coverage).     

基于灰色关联分析的分布式协同过滤推荐算法

针对原始的基于用户(User-based)或基于评分项目(Item-based)的协同过滤推荐算法(CFR)大多采用"硬分类"式聚类,且具有数据稀疏性和可扩展性的问题,提出一种基于灰色关联分析的分布式协同过滤推荐算法。算法使用Hadoop分布式计算平台,首先,计算评分矩阵中每个评分项目的灰色关系系数;然后,计算各评分项目的灰色关联度(GRG);最后,根据GRG获得每个评分项目的近邻集合,对不同用户的待预测项目用对应的近邻集合对其评分进行预测。通过在MovieLens数据集上进行实验,与User-based和Item-based的CFR算法相比,该算法平均绝对误差分别下降了1.07%和0.06%,而且随着数据规模的扩展,通过增加集群节点,算法运行效率有相应的提升。实验结果表明,该推荐算法可以有效地实现大规模数据的推荐,并能解决数据可扩展性的问题。     

基于标签信息特征相似性的协同过滤个性化推荐

标签推荐系统旨在利用标签数据为用户提供个性化推荐。已有的基于标签的推荐方法往往忽视了用户和资源本身的特征,而且在相似性度量时仅针对项目相似性或用户相似性进行计算,并未充分考虑二者之间的有效融合,推荐结果的准确性较低。为了解决上述问题,将标签信息融入到结合用户相似性和项目相似性的协同过滤中,提出融合标签特征与相似性的协同过滤个性化推荐方法。该方法在充分考虑用户、项目以及标签信息的基础上,利用二维矩阵来定义用户-标签以及标签-项目之间的行为。构建用户和项目的标签特征表示,通过基于标签特征的相似性度量方法计算用户相似性和项目相似性。基于用户标签行为和用户与项目的相似性线性组合来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的准确度,满足用户的个性化需求。