基于认知度的协同过滤推荐算法

协同过滤技术被广泛应用于各种推荐系统当中.基于内存的协同过滤算法通过比较目标用户与其他用户的已有评分,为目标用户的未评分项目作出相应的预测.提出了一种新的基于内存的算法.根据项目的关键属性对它们进行分类,通过计算用户对各类项目的认知度,为目标用户选择相似用户并预测评分.通过MovieLens数据集的实验结果表明,该算法可以有效地解决包括数据稀疏性和新用户在内的一些协同过滤的基本问题,提供更高质量的推荐.     

协同过滤推荐算法对比分析与优化应用

协同过滤推荐算法分为基于内存和基于模型的推荐算法,协同过滤推荐算法存在数据稀疏性、可扩展性、冷启动等问题。通过基于用户、基于项目协同过滤推荐算法以及SVD、Slope-One、KNN等基于模型协同过滤推荐算法对比分析。提出加入特征向量维度优化的SVD算法,通过降维改善数据稀疏性问题。利用Hadoop分布式平台改善推荐算法可扩展性问题。基于MovieLens数据集实验结果表明,引入基于Boolean相似性计算方法的推荐效果更优,引入数量权重和标准差权重的优化 Slope-One 算法和引入特征向量维度的优化 SVD 算法推荐效果更优。     

一种结合项目属性的混合推荐算法

传统的协同过滤推荐算法中仅仅根据评分矩阵进行推荐,由于矩阵的稀疏性,存在推荐质量不高的问题.本文提出了一种结合项目属性相似性的混合推荐算法,该算法通过计算项目之间属性的相似性,并且与基于项目的协同过滤算法中的相似性动态结合,通过加权因子的变化控制两种相似性的比重来改善协同过滤中的稀疏性问题,并且将综合预测评分和基于用户的协同过滤预测评分相结合来提高推荐质量,最终根据综合评分来进行推荐.通过实验数据实验证明,该算法解决了协同过滤算法的矩阵稀疏性问题.     

结合似然关系模型和用户等级的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法的稀疏性、扩展性问题,提出了结合似然关系模型和用户等级的协同过滤推荐算法.首先,定义了用户等级函数,采用基于用户等级的协同过滤方法,在不影响推荐质量的前提下有效提高了推荐效率,从而解决扩展性问题;然后,将其与似然关系模型相结合,使之能够综合利用用户信息、项目信息、用户对项目的评分数据,对不同用户给出不同的推荐策略,从而解决稀疏性问题,提高推荐质量.在MovieLens数据集上的实验结果表明,该算法比单纯使用基于似然关系模型或传统协同过滤技术的推荐算法,不仅推荐质量有所提高,推荐速度比传统协同过滤算法明显加快.     

基于slope one算法改进评分矩阵填充的协同过滤算法研究

为解决协同过滤算法中的数据稀疏性问题,提出了一种改进的协同过滤算法。该算法使用slope one算法计算出来的评分预测值来填充评分矩阵中的未评分项目,然后在填充后的用户-项目评分矩阵上通过基于用户的协同过滤方法给出推荐。利用slope one算法计算出来的评分预测值作为回填值,既能降低评分矩阵的稀疏性,也保证了回填值的多样性,从而减少均值、中值等单一填充值造成的推荐误差。在MovieLens-1M数据集上对本文改进算法和协同过滤算法及均值中心化处理的算法作五折交叉实验,结果表明,基于评分预测值填充数据后的协同过滤算法有效的缓解了数据稀疏性问题,并且有更好的推荐效果。     

一种基于分众分类的协同过滤推荐算法

基于内存的协同过滤算法是推荐系统中使用的最成功的技术之一,但它存在着数据稀疏性和可扩展性的问题。分众分类是一种能使用户发现、组织和理解在线事物的强有力的机制。基于这种机制,提出了一种新的协同过滤算法,来解决该算法中的稀疏性和可扩展性的问题。实验表明,该算法在解决这些问题上是有效的。     

基于人口统计学的改进聚类模型协同过滤算法

针对传统基于用户的协同过滤推荐算法在大数据环境下存在评分高维稀疏性、推荐精度低的问题,提出一种基于人口统计学数据与改进聚类模型相结合的协同过滤推荐算法,以提高推荐系统精度和泛化能力。该方法首先通过用户人口统计学数据属性,结合用户-项目评分矩阵计算各个用户间的相似度;然后对用户、项目进行分层近邻传播聚类,根据用户对项目的评分数据计算用户或项目之间的相似性,产生目标用户或项目的兴趣近邻;最后根据兴趣最近邻进行推荐。对Epinions,MovieLents等数据集进行仿真实验,仿真的结果表明, 与传统的协同过滤算法相比, 提出的算法提高了推荐精度,为传统的协同过滤推荐算法提供了参考。     

基于GEP-RBF的协同过滤数据稀疏性问题研究

针对传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性问题,提出了基于GEP-RBF的协同过滤推荐算法.该算法对目标用户偏好的分类范畴进行了分析,构建了局部用户-项目评分矩阵,同时利用GEP优化RBF神经网络,预测局部用户-项目评分矩阵的缺失评分,平滑评分矩阵,并给出了用户评分项目交集阈值修正相似度的方法,提高用户相似度计算的准确性.实验结果表明,该算法能有效地缓解数据稀疏性问题,从而提高了协同过滤推荐系统的推荐质量.     

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.     

基于评论与评分的协同过滤算法

针对传统协同过滤算法中存在的数据稀疏性问题,结合用户评分及用户评论信息的特点,提出了基于评论与评分的User-based协同过滤算法和基于评论与评分的Item-based协同过滤算法。该算法利用主题模型产生评论主题分布,利用评分数据生成评论态度影响因子,并通过评论态度影响因子来放大评论主题分布中的突出特征,建立更为准确的用户偏好与物品特征,进而进行评分预测与物品推荐。实验结果表明,该算法在稀疏数据集上可以获得较好的推荐效果,提高了推荐质量。