基于云模型的项目评分预测推荐算法

针对用户评分数据的极端稀疏性和传统计算项目相似性方法存在的弊端,提出一种基于云模型的推荐算法,利用云模型计算项目间的相似度来预测用户对未评分项目的评分,再通过云模型计算用户间的相似度,得到目标用户的最近邻居。实验结果表明,该算法不仅能有效解决用户评分数据的稀疏性问题,还能提高推荐系统的推荐质量。     

一种结合基于项目和用户的个性化推荐算法

推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一.协同过滤技术是当今应用最普遍的个性化推荐算法.针对用户评分数据的极端稀疏性和算法的可扩展性,首先利用云模型计算项目间相似度来预测用户对未评分项目的评分,来增加用户评分数据,再根据项目分类信息将用户-项目评分矩阵转换为用户-类别矩阵,降低了评分矩阵的维度,最后利用云模型计算用户间相似度,得到目标用户的最近邻居.实验结果表明,该方法具有较小的MAE,提高了推荐系统的推荐质量.     

基于项目分类的协同过滤改进算法*

为了解决用户评分数据稀疏性和用户最近邻寻找的准确性问题,提出了一种基于项目分类的协同过滤推荐改进算法。该算法首先利用项目分类信息为类内未评分项目预测评分值;然后通过计算类内用户间的相似度得到目标用户的最近邻居;最后进行推荐。实验结果表明,该算法可以准确地获取用户兴趣最近邻,有效地解决数据稀疏性问题;同时,该算法还极大地提高了系统的工作效率及可扩展性。     

云模型与用户聚类的个性化推荐

针对传统推荐系统数据稀疏、相似性计算方法导致共同评分用户少的问题,提出利用云模型定性概念与定量数值转换的优势,研究云模型、用户聚类的个性化推荐改进算法。用户对项目属性评价的偏好,转换为用户对加权综合云模型表示的数字特征的偏好。利用改进的聚类算法,对评分数据、原始用户属性标准化后的信息进行聚类;同时考虑用户兴趣的变化,结合用户之间项目属性评价的综合云模型的相似度、用户对项目评分的聚类、用户属性聚类这三种方法产生的邻居用户的并集进行推荐。理论分析和实验结果表明,提出的改进算法不但解决数据稀疏性带来的共同评分用户少的弊端,即使是在新用户的情况下,仍能获得较低的平均绝对误差和平均平方误差     

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.     

基于项目评分预测的协同过滤推荐算法

推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一.随着电子商务系统用户数目和商品数目的日益增加,在整个商品空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.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,提出了一种基于项目评分预测的协同过滤推荐算法,根据项目之间的相似性初步预测用户对未评分项目的评分,在此基础上,采用一种新颖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,该算法可以有效地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,显著地提高推荐系统的推荐质量.     

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。     

基于项目聚类的全局最近邻的协同过滤算法

用户评分数据极端稀疏的情况下,传统相似性度量方法存在弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降。针对 此问题,提出了一种基于项目聚类的全局最近部的协同过滤算法。该算法根据项目之间的相似性进行聚类,使得相似 性较高的项目聚成一类,在项目聚类集的基础上,计算用户的局部相似度,使用一种新的最近部用户全局相似度作为 衡量用户间相似性的标准;其次,给出了一种利用重叠度因子来调节局部相似度的方法,以更准确地刻画用户之间的 相似性。实验结果表明,该算法可以提升预测结果的准确性,提高推荐质量,特别是在数据较为稀疏时,改善尤为明 显。     

融合争议度特征的协同过滤推荐算法

基于项目的协同过滤推荐算法在电子商务中有着广泛的引用,该算法的核心是计算项目之间的相似度.传统的计算项目相似度算法仅仅通过项目间共同用户评分值差异来计算,在数据稀疏情况下,项目间共同用户评分值很少,导致此类算法性能严重下降.针对此问题,从项目间的整体评分角度出发,提出争议相似度的概念,争议相似度从项目间评分方差差异的角度衡量项目间相似性.将争议度特征融合到基于项目之间共同用户评分的传统相似度算法中,进而提出了融合项目争议度特征的协同过滤推荐算法,最终缓解了传统算法在稀疏数据情况下相似度计算不准确的问题.实验结果表明该算法在数据稀疏环境下可以明显提升推荐质量.     

融合类别信息和用户兴趣度的协同过滤推荐算法

协同过滤直接根据用户的行为记录去预测其可能感兴趣的项目,是现今最成功、应用最广泛的推荐技术。推荐的准确度受相似性度量方法效果的影响。传统的相似性度量方法主要关注用户共同评分项之间的相似度,忽视了评分项目中的类别信息,在面对数据稀疏性问题时存在一定的不足。针对上述问题,提出基于分类信息 的评分矩阵填充方法,结合用户兴趣相似度计算方法并充分考虑到评分项目的类别信息,使得兴趣度的度量更加符合推荐系统应用的实际情况。实验结果表明,该算法可以弥补传统相似性度量方法的不足,缓解评分数据稀疏对协同过滤算法的影响,能够提高推荐的准确性、多样性和新颖性。     

基于改进项目相关性度量的协同过滤推荐算法

在计算用户相似度时,传统的协同过滤推荐算法往往只考虑单一的用户评分矩阵,而忽视了项目之间的相关性对推荐精度的影响。对此,本文提出了一种优化的协同过滤推荐模型,在用户最近邻计算时引入项目相关性度量方法,以便使得最近邻用户的选择更准确;此外,在预测评分环节考虑到用户兴趣随时间衰减变化,提出了使用衰减函数来提升评价的时间效应的影响。实验结果表明,本文提出的算法在预测准确率和分类准确率方面均优于基于传统相似性度量的项目协同过滤算法。     

基于用户聚类与项目划分的优化推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法没有充分考虑用户属性及项目类别划分等因素对相似度计算产生的影响,存在数据稀疏性,从而导致推荐准确度不高的问题.提出一种基于用户属性聚类与项目划分的协同过滤推荐算法,算法对推荐准确度有重要影响的相似度计算进行了充分考虑.先对用户采用聚类算法以用户身份属性聚类,进而再对项目进行类别划分,在相似度计算中增加类别相似度,考虑共同评分用户数通过加权系数进行综合相似度计算,最后结合平均相似度,采用阈值法综合得出最近邻.实验结果表明,所提算法能够有效提高推荐精度,为用户提供更准确的推荐项目.     

结合项目类别和动态时间加权的协同过滤算法

基于项目的协同过滤算法仅通过计算项目相似性产生推荐结果,忽略了项目类别信息对项目相似性的影响,且未考虑时间因素对推荐结果产生的影响。针对上述问题,引入项目类别相似性、用户兴趣度时间加权函数和项目流行度时间加权函数,提出结合项目类别相似性和动态时间加权的协同过滤推荐算法,包括将项目类别相似性引入到传统项目相似性计算中。分析用户兴趣度和项目受欢迎程度随时间动态变化对推荐结果产生的影响,构造基于时间的用户兴趣度加权函数和基于时间的项目流行度加权函数。实验结果表明,该算法的项目类别特征能够进一步提高项目相似性的精度,动态时间加权函数能够及时反映用户兴趣度和项目受欢迎程度的变化,提高推荐的准确度。     

基于情感分析和LDA主题模型的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法通常基于物品或用户的相似度来实现个性化推荐,但是数据的稀疏性往往导致推荐精度不理想。大多数传统推荐算法仅考虑用户对物品的总体评分,而忽略了评论文本中用户对物品各个属性面的偏好。该文提出一种基于情感分析的推荐算法SACF(reviews sentiment analysis for collaborative filtering),该算法在经典的协同过滤推荐算法的基础上,考虑评论文本对相似度计算的影响。SACF算法利用LDA主题模型挖掘物品潜在的K个属性面,通过用户在各个属性面上的情感偏好计算用户相似度,从而构建推荐模型。基于京东网上评论数据集的实验结果表明,SACF算法不但可以有效地改善传统协同过滤推荐算法中数据稀疏性的问题,而且提高了推荐系统的精度。     

安全的半监督方法的协同过滤推荐算法

为解决传统协同过滤算法中用户评分数据稀疏性,忽视物品及用户特征,所带来的推荐质量下降的问题,提出了一种基于安全的、高置信度的半监督方法的协同过滤推荐算法,采用安全的,高置信度的半监督方法S4VM对没有评分的数据进行有效预测,同时考虑用户的行为信息以及物品及用户特征。通过对未评分数据进行预测,能够有效地缓解数据的稀疏性,从而提高寻找最近邻的准确度。实验结果表明,该算法能够有效地提高系统的推荐质量。     

在推荐系统中利用时间因素的方法

针对传统推荐算法忽略时间因素的问题,根据个体用户短期行为的相似性,利用时间衰减函数计算项目间相关关系,提出基于用户兴趣的项目关联度; 将其用于项目相似度的计算,提出基于用户兴趣的项目相似度; 同时基于项目关联度对ItemRank算法进行改进,提出一种结合时间因素的TItemRank算法.实验结果表明, 利用项目关联度对推荐算法进行改进时,在推荐项目数较少的情况下能够明显地改善推荐效果.特别地,在推荐项目数为20时,基于用户兴趣的项目相似度相比余弦相似度和Jaccard相似度,推荐准确率分别提高了21.9%、6.7%; 在推荐项目数为5时,TItemRank算法相比ItemRank算法推荐准确率提高2.9%.     

基于项目属性和云填充的协同过滤推荐算法

传统协同过滤推荐算法中经常因用户评分矩阵极端稀疏而导致相似性度量方法不准,推荐质量不高,针对这一问题,提出一种基于项目属性和云填充的协同过滤推荐算法。利用云模型对用户评分矩阵进行填充,在填充矩阵基础上,利用传统的相似性计算方法得到项目之间的评分相似性,同时结合项目属性,计算项目的属性相似性,通过加权因子得到项目的最终相似性,从而形成一种新的相似性度量方法。实验结果表明, 提出的算法可有效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。