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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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针对评分数据稀疏和单一评分相似性计算不准确导致推荐质量不高的问题, 提出一种基于项目兴趣度的协同过滤新算法。该算法先预测未评分项的值, 在此基础上基于项目的分类、评分值及次数引入项目—项目类别兴趣度特征向量计算同组项目的相似性, 提高了项目间相似性计算的准确度和推荐质量, 避免了大量无用计算, 提高了算法的效率。实验结果表明, 该算法对目标项目预测评分的准确性、推荐质量及效率更高。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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目前协同过滤技术已经被成功运用到各种推荐系统中,但是随着资源种类的不断膨胀与用户日益的增加,用来评判的数据矩阵越来越稀疏,严重影响了推荐质量。为此设计了一种混合新算法,对基于项目的协同过滤算法提出两个改进方法:首先根据网站的层次结构信息改进了传统的相似度计算方法;其次增加了预测缺失兴趣值的算法,使用户的交叉兴趣点增多,有效缓解了稀疏性的问题。实验结果证明了新算法具有较高的推荐精度,能够找到用户潜在的兴趣页面。 相似文献
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Userrank for item-based collaborative filtering recommendation 总被引:1,自引:0,他引:1
With the recent explosive growth of the Web, recommendation systems have been widely accepted by users. Item-based Collaborative Filtering (CF) is one of the most popular approaches for determining recommendations. A common problem of current item-based CF approaches is that all users have the same weight when computing the item relationships. To improve the quality of recommendations, we incorporate the weight of a user, userrank, into the computation of item similarities and differentials. In this paper, a data model for userrank calculations, a PageRank-based user ranking approach, and a userrank-based item similarities/differentials computing approach are proposed. Finally, the userrank-based approaches improve the recommendation results of the typical Adjusted Cosine and Slope One item-based CF approaches. 相似文献
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基于景点标签的协同过滤推荐 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基于用户社会关系的协同过滤推荐算法有时无法给出目标用户对目标物品的评分的情况,以及基于物品的协同过滤推荐算法中存在的用户对不同类型物品的评分可能不具有可比性的问题,提出了两个基于物品标签的协同过滤推荐算法。这两个算法在计算物品相似度时引入了物品的类型标签信息。在景点评分数据上的实验结果表明:相比基于用户社会关系的协同过滤推荐算法,基于用户社会关系和物品标签的协同过滤推荐算法的准确率和覆盖率提升最高达10%和4%;相比基于物品的协同过滤推荐算法,基于物品和物品标签的协同过滤推荐算法的准确率提升达15%。这说明景点类型标签信息的引入能使得景点的相似度计算更准确。 相似文献
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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。 相似文献
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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
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
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基于影响集的协作过滤推荐算法 总被引:21,自引:0,他引:21
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
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协同过滤是电子商务推荐系统中应用最成功的推荐技术之一,但面临着严峻的用户评分数据稀疏性和推荐精度低等问题。针对数据稀疏性高和单一评分导致的推荐精度低等问题,提出一种基于项目属性评分的协同过滤推荐算法。首先通过均值法或缩放法构造用户-项目属性评分矩阵将单一评分转化为多评分;其次基于每个属性评分矩阵,计算用户间的偏好相似度,得到目标用户的偏好最近邻居集;然后针对每个最近邻居集,在用户-项目评分矩阵上完成对目标用户的初步评分预测;最后,将多个初步预测评分加权求和作为综合评分,完成推荐。在Movie Lens扩展数据集上的实验结果表明,该算法能有效提高推荐精度。 相似文献