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相似文献
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1.
时间加权不确定近邻协同过滤算法   总被引:3,自引:2,他引:1  
围绕传统的协同过滤推荐算法存在的局限性展开研究,提出一种时间加权不确定近邻协同过滤推荐算法TWUNCF。根据推荐系统应用的实际情况,首先对用户和产品相似度进行时间加权以保证数据有效性,在此基础上改进相似度的计算方法。同时引入近邻因子在产品群和用户群中自适应地选择预测目标的近邻对象作为推荐群,计算推荐群中推荐概率较高的信任子群,最后通过不确定近邻的动态度量方法来对预测结果进行平衡的推荐。实验结果表明,该算法考虑了数据的时间有效性,同时平衡不同群体对推荐结果的影响,避免由于数据稀疏带来的推荐结果不准确和计算难度大的问题。理论分析和模拟实验证明,该算法在一定程度上提高了系统的准确性和推荐效率。  相似文献   

2.
多维度自适应的协同过滤推荐算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
传统的协同过滤推荐算法明显存在的缺点是数据稀疏性导致所求相似性的不准确,影响最终推荐质量.本文围绕其局限性展开研究,提出一种多维度自适应的协同过滤推荐算法,有机结合三种推荐模型——基于用户、基于项目以及基于评论的相似性计算,将观点挖掘技术运用到协同过滤推荐算法中,并通过动态度量方法自动确定三个维度的权重产生最终推荐.实验结果表明,该算法可以有效缓解用户评分数据稀疏带来的不良影响,提高预测准确率和推荐质量.  相似文献   

3.
传统基于用户的协同过滤推荐算法在计算用户之间的相似度时只考虑了用户的评分,而忽略了不同项目之间的差异。针对传统方法在数据稀疏情况下表现不理想的缺点,提出了结合项目标签信息针对每个目标项为用户选择邻居的协同过滤推荐算法。算法首先基于用户评分矩阵确定最初的近邻,为每个目标项计算目标用户的邻居;当对目标项目评分的近邻数量极小或没有时,则考虑增加由标签信息拓展的近邻;最后根据近邻为目标项目预测评分。实验结果表明,该算法提高了相似性计算的准确性,有效地缓解了用户评分数据稀疏的问题,并提高了预测的准确性。  相似文献   

4.
李红梅  郝文宁  陈刚 《计算机应用》2014,34(12):3481-3486
针对推荐系统中用户评分数据的海量高维与稀疏性,以及直接利用传统相似性度量方法来获取近邻的计算量大、结果不准等对推荐质量的影响,提出基于精确欧氏局部敏感哈希(E2LSH)的协同过滤推荐算法。首先利用精确欧氏局部敏感哈希算法对用户评分数据进行降维处理并构建索引,以快速获取目标用户的近邻用户;然后利用加权策略来预测用户评分,进而完成协同过滤推荐。实验结果表明,该算法能有效解决用户数据的海量高维与稀疏性问题,且运行效率高,具有较好的推荐质量。  相似文献   

5.
协同过滤是个性化推荐系统中的常用技术, 数据稀疏性是影响协同过滤算法预测精度的主要因素。SlopeOne算法利用线性回归模型解决数据稀疏性问题。基于用户相似度的k近邻方法可以优化参与预测的用户评分数据的质量。在SlopeOne算法的基础上, 提出了一种动态k近邻和SlopeOne相结合的算法。首先根据用户之间相似度的具体情况动态地为每个用户选择不同数目的近邻用户, 然后利用近邻用户的评分数据生成项目之间的平均偏差, 最后利用线性回归模型进行预测。在MovieLens数据集上的实验结果表明, 改进算法在预测精度上比原SlopeOne算法有所提高, 能适应数据稀疏度更低的推荐系统, 并且与其他协同过滤算法相比, 推荐精度也具有明显优势。  相似文献   

6.
基于内容预测和项目评分的协同过滤推荐   总被引:8,自引:1,他引:8  
曾艳  麦永浩 《计算机应用》2004,24(1):111-113
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。  相似文献   

7.
一种优化的Item-based协同过滤推荐算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对传统的Item-based协同过滤推荐算法在推荐系统应用中存在的不足,提出一种优化的Item-based协同过滤推荐算法.从项目相似性计算,项目近邻选取和预测评分计算三个方面对算法进行了优化,使计算结果更具有实际意义和准确性.实验结果表明,提出的算法可解决传统方法中由于数据稀疏所导致的相似性度量不准确的问题,并显著地提高了算法的推荐精度.  相似文献   

8.
协同过滤中的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。基于此,文中提出一种有效的针对稀疏评分的最近邻选择方法---两阶段最近邻选择算法( TPNS)。 TPNS分为两个步骤,首先计算用户间的近邻倾向性,选择近邻倾向性较高的用户组成初始近邻集合;然后根据初始近邻集合计算目标用户与其他用户间的等价关系相似性,使用等价关系相似性对目标用户的初始近邻集合进行修正,得到最近邻集合。在MovieLens数据集上对比常用的推荐算法,实验结果表明文中方法在协同过滤推荐的应用中具有更高的准确性。  相似文献   

9.
针对协同过滤推荐算法中数据极端稀疏所带来的推荐精度低下的问题,文中提出一种基于情景的协同过滤推荐算法。通过引入项目情景相似度的概念,基于项目情景相似度改进了用户之间相似度的计算公式,并将此方法应用至用户离线聚类过程中,最终利用用户聚类矩阵和用户评分数据产生在线推荐。实验结果表明,该算法能够在数据稀疏的情况下定位目标用户的最近邻,一定程度上缓解数据极端稀疏性引起的问题,并减少系统在线推荐的时间。  相似文献   

10.
推荐系统是针对如今信息过载现象的一种极为有效的方法,而协同过滤算法自提出以来就在推荐系统中得到了广泛的应用,但是这种方法也存在着推荐精度不高、难以处理稀疏数据等缺点。对此提出一种结合类别偏好的协同过滤推荐算法。在原算法计算用户相似度的基础上,结合用户类别偏好的相似度来计算近邻,从而得到推荐结果。实验结果表明,该方法能较为有效地结合用户的类别偏好,与传统的协同过滤算法相比,有更好的推荐效果。  相似文献   

11.
现有的基于近邻的协同过滤推荐方法如基于KNN、基于K-means的协同过滤推荐常用来预测用户评分,但该方法确定邻居个数K非常困难且推荐准确率不高,难以达到理想推荐效果。从选择邻居用户这一角度出发,提出一种融合用户自然最近邻的协同过滤推荐算法(Collaborative Filtering recommendation integrating user-centric Natural Nearest Neighbor,CF3N),该算法首先自适应地寻找目标用户的自然最近邻居集,再融合目标用户的自然最近邻居集与活动近邻用户集,使用融合后得到的邻居集合预测目标用户评分。实验使用了MovieLens数据集,以RMSE和MAE为评测标准,比较CF3N、CF-KNN与INS-CF算法,结果显示在电影领域该算法的推荐准确率有显著提高。  相似文献   

12.
朱敬华  王超  马胜超 《软件学报》2018,29(S1):21-31
推荐系统能够有效地解决信息过载问题,其中,协同过滤(collaborative filtering,简称CF)是推荐系统广泛采用的技术之一.然而传统的CF技术存在可扩展性差、数据稀疏和推荐结果精度低等问题.为了提高推荐质量,将信任关系融合到推荐系统中,采用聚类(FCM)方法,对信任关系进行聚类.利用信任类预测用户间的隐式信任,最后将信任关系与用户-项目关系线性融合进行推荐.在Douban和Epinions数据集上的实验结果表明,与传统的基于CF、基于信任和用户项目聚类的推荐算法相比,该算法能够大幅度地改进推荐质量,提升算法的时间效率.  相似文献   

13.
基于影响集的协作过滤推荐算法   总被引:21,自引:0,他引:21  
陈健  印鉴 《软件学报》2007,18(7):1685-1694
传统的基于用户的协作过滤推荐系统由于使用了基于内存的最近邻查询算法,因此表现出可扩展性差、缺乏稳定性的缺点.针对可扩展性的问题,提出的基于项目的协作过滤算法,仍然不能解决数据稀疏带来的推荐质量下降的问题(稳定性差).从影响集的概念中得到启发,提出一种新的基于项目的协作过滤推荐算法CFBIS(collaborative filtering based on influence sets),利用当前对象的影响集来提高该资源的评价密度,并为这种新的推荐机制定义了计算预测评分的方法.实验结果表明,该算法相对于传统的只基于最近邻产生推荐的项目协作过滤算法而言,可有效缓解由数据集稀疏带来的问题,显著提高推荐系统的推荐质量.  相似文献   

14.
In QoS-based Web service recommendation, predicting quality of service (QoS) for users will greatly aid service selection and discovery. Collaborative filtering (CF) is an effective method for Web service selection and recommendation. CF algorithms can be divided into two main categories: memory-based and model-based algorithms. Memory-based CF algorithms are easy to implement and highly effective, but they suffer from a fundamental problem: inability to scale-up. Model-based CF algorithms, such as clustering CF algorithms, address the scalability problem by seeking users for recommendation within smaller and highly similar clusters, rather than within the entire database. However, they are often time-consuming to build and update. In this paper, we propose a time-aware and location-aware CF algorithms. To validate our algorithm, this paper conducts series of large-scale experiments based on a real-world Web service QoS data set. Experimental results show that our approach is capable of addressing the three important challenges of recommender systems–high quality of prediction, high scalability, and easy to build and update.  相似文献   

15.
高娜  杨明 《计算机科学》2016,43(3):57-61, 79
协同过滤推荐算法由于其推荐的准确性和高效性已经成为推荐领域最流行的推荐算法之一。该算法通过分析用户的历史评分记录来构建用户兴趣模型,进而为用户产生一组推荐。然而,推荐系统中用户的评分记录是极为有限的,导致传统协同过滤算法面临严重的数据稀疏性问题。针对此问题,提出了一种改进的嵌入LDA主题模型的协同过滤推荐算法(ULR-CF算法)。该算法利用LDA主题建模方法在用户项目标签集上挖掘潜在的主题信息,进而结合文档-主题概率分布矩阵和评分矩阵来共同度量用户和项目相似度。实验结果表明,提出的ULR-CF算法可以有效缓解数据稀疏性问题,并能显著提高推荐系统的准确性。  相似文献   

16.
结合类别偏好信息的Item-based协同过滤算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
传统的基于项目的协同过滤算法离线计算项目相似性,提高了在线推荐速度.但该算法仍然不能解决数据稀疏性所带来的问题,计算出的项目相似性准确度较差,影响了推荐质量.针对这一问题,提出了一种结合类别偏好信息的协同过滤算法,首先为目标项目找出一组类别偏好相似的候选邻居,候选邻居与目标项目性质相近,共同评分较多;在候选邻居中搜寻最近邻,排除了与目标项目共同评分较少项目的干扰,从整体上提高了最近邻搜寻的准确性.实验结果表明,新算法的推荐质量较传统的基于项目的协同过滤算法有显著提高.  相似文献   

17.
The main strengths of collaborative filtering (CF), the most successful and widely used filtering technique for recommender systems, are its cross-genre or ‘outside the box’ recommendation ability and that it is completely independent of any machine-readable representation of the items being recommended. However, CF suffers from sparsity, scalability, and loss of neighbor transitivity. CF techniques are either memory-based or model-based. While the former is more accurate, its scalability compared to model-based is poor. An important contribution of this paper is a hybrid fuzzy-genetic approach to recommender systems that retains the accuracy of memory-based CF and the scalability of model-based CF. Using hybrid features, a novel user model is built that helped in achieving significant reduction in system complexity, sparsity, and made the neighbor transitivity relationship hold. The user model is employed to find a set of like-minded users within which a memory-based search is carried out. This set is much smaller than the entire set, thus improving system’s scalability. Besides our proposed approaches are scalable and compact in size, computational results reveal that they outperform the classical approach.  相似文献   

18.
基于时间加权的协同过滤算法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
协同过滤算法是目前个性化推荐系统中应用最成功的推荐算法之一,但传统的算法没有考虑用户兴趣漂移的问题,导致推荐系统的推荐质量下降.针对这个问题,提出了基于时间加权的协同过滤算法.实验表明,改进的算法提高了推荐系统的推荐质量.  相似文献   

19.
Collaborative Filtering (CF) is a popular method for personalizing product recommendations for e-Commerce and customer relationship management (CRM). CF utilizes the explicit or implicit product evaluation ratings of customers to develop personalized recommendations. However, there has been no in-depth investigation of the parameters of CF in relation to the number of ratings on the part of an individual customer and the total number of ratings for an item. We empirically investigated the relationships between these two parameters and CF performance, using two publicly available data sets, EachMovie and MovieLens. We conducted three experiments. The first two investigated the relationship between a particular customer’s number of ratings and CF recommendation performance. The third experiment evaluated the relationship between the total number of ratings for a particular item and CF recommendation performance. We found that there are ratings thresholds below which recommendation performance increases monotonically, i.e., when the numbers of customer and item ratings are below threshold levels, CF recommendation performance is affected. In addition, once rating numbers surpass threshold levels, the value of each rating decreases. These results may facilitate operational decisions when applying CF in practice.  相似文献   

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