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。     

一种融合用户与项目属性的协同过滤算法的设计与实现

针对传统的协同过滤算法存在数据稀疏、冷启动、推荐精度低等问题,提出一种充分融合用户与项目属性的协同过滤算法。利用项目属性和用户属性分别对用户相似度和项目相似度计算方法进行改进,并将用户和项目协同过滤进行组合加权,提高预测兴趣度的准确度。引入用户属性-项目类型偏好权重因子,利用天牛须搜索方法对兴趣度计算方法进行改进。实验结果表明:该算法能有效地缓解冷启动、数据稀疏对推荐系统的影响,且推荐精度有一定的提高。与传统的项目和用户协同过滤算法相比,召回率分别提高了8.65%和3.39%。     

基于联合聚类和C-RA组合相似度的协同过滤算法

针对传统协同过滤算法由于数据稀疏和冷启动而造成的推荐精度下降的问题,提出一种基于联合聚类和C-RA组合相似度的协同过滤算法。首先,通过联合聚类对原始评分矩阵进行用户和物品两个维度的聚类;其次,利用联合聚类结果填充原始评分矩阵;最后,利用C-RA组合相似度计算用户相似度并进行推荐。实验结果表明,该方法有效地提高了推荐结果的精确度,缓解了数据稀疏和冷启动问题。     

协同过滤的相似度融合改进算法

针对传统协同过滤推荐在数据稀疏性条件下性能不佳的问题,在相似度计算上做出了优化,提出了一种基于项目类别和用户兴趣相似度融合的协同过滤算法,算法将相似度的计算分解为两个方面进行:用户-项目类别评分相似度和用户-项目类别兴趣相似度,将两者用合适的权值加以融合得到最终相似度,参与最终预测评分的计算.利用MovieLens公用数据集对改进前后的算法进行对比.结果表明,基于项目类别和用户兴趣的协同过滤改进算法有效地缓解了数据稀疏性问题的影响,提高了推荐的准确性.     

融合专家信任的协同过滤推荐算法

针对目前协同过滤推荐算法存在的数据稀疏性和冷启动等问题,对融合专家信任的协同过滤推荐算法进行了研究和改进.改进算法结合DBSCAN初始聚类中心优化的思想,将用户划分到不同的社区簇中.考虑到用户活跃度偏差对相似度计算的影响,加入用户活跃度惩罚权重对相似度进行了改进.在选取了专家用户后,考虑到专家评估过的不同项目的专家信任度值不是一成不变的,引入项目平衡因子来处理项目之间的差异,使专家对其评价过的每个项目都有独立的专家信任度值.MovieLens数据集上的实验结果显示,该算法可有效缓解数据稀疏性及冷启动问题,提高了推荐精度.     

基于TSVD的协同过滤推荐算法研究

针对经典的协同过滤推荐算法的一系列不足,如用户冷启动、商品评分稀疏性以及推荐精度不高,文章提出基于截断奇异值分解(TSVD)的协同过滤推荐算法.使用TSVD技术对稀疏矩阵进行降维处理,利用Jaccard相似度算法计算用户间相似度,提高推荐精度.实验结果显示,基于截断奇异值分解(TSVD)的协同过滤算法体现良好的推荐质量...     

基于用户多属性与兴趣的协同过滤算法*

传统的协同过滤算法广泛应用于推荐系统领域,但该算法仍存在用户冷启动和数据稀疏性问题,造成算法的推荐质量较差。对此,提出一种基于用户多属性与兴趣的协同过滤算法AICF(Attributes and Interests Collaborative Filtering)。首先通过对多种用户属性分配权重计算出用户多属性相似度。其次利用改进的Slope One算法填充用户-项目评分矩阵,然后计算基于隐性标签的用户兴趣相似度。最后基于两种相似度的组合进行推荐。实验结果表明,AICF算法不仅明显提高了推荐结果的准确性,同时也解决了用户冷启动和数据稀疏性问题。     

Hadoop下基于聚类协同过滤推荐算法优化的研究

作为重要的个性化推荐算法之一,协同过滤推荐算法有其独特的优势,但同时存在数据稀疏性、冷启动和扩展性问题。针对数据稀疏性问题,对项目相似度进行改进,利用基于项目的协同过滤对原始评分矩阵进行填充,以此降低数据稀疏性对推荐质量的影响。针对冷启动问题,采用基于用户和项目属性分别进行聚类的方法,通过聚类模型建立新用户和新项目与现有用户和现有项目之间的联系,根据对现有用户和现有项目的推荐预测新用户和新项目的推荐。针对扩展性问题,利用云平台Hadoop的MapReduce框架完成相关算法的并行化,以此解决传统协同过滤推荐算法面临的严重扩展性问题。实验表明,改进后的算法较好地解决了以上问题。     

一种缓解协同过滤算法数据稀疏性的方法

协同过滤算法是推荐系统中最古老的算法之一,同时也是当今推荐系统中使用最广泛的一种算法。但是在简单,效率高的同时,协同过滤算法还存在数据稀疏性,冷启动等一些问题.本文针对其数据稀疏性的问题,提出了一种根据兴趣度预测用户未评分项目的方法。最后通过基于Netflix数据集的实验结果表明,该方法能够更好的处理稀疏矩阵,能缓解数据稀疏问题,从而提高了协同过滤算法的准确性。     

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.     

A Lesson learned from PMF based approach for Semantic Recommender System

Linked Open Data cloud is being conceived and published to improve the usability and performance of various applications including Recommender System. While most of the existing works incorporate semantic web information into recommendation system by exploiting content based method, we introduced a collaborative filtering based semantic dual probabilistic matrix factorization approach. We have used semantic item features, generated in an unsupervised manner and incorporated them into user-item preference matrix for recommendation by co-factoring two matrices. To mitigate the difficulty of high dimensionality, sparsity and possible noise in the semantic item-property matrix, Singular Value Decomposition was used as an unsupervised preprocessing step. To evaluate our new approach, RMSE are compared with 10 state-of-art algorithms especially Probabilistic Matrix Factorization which our method is based on, Precision is also compared between our method and PMF. Although similar dual matrix factorization approaches exist but most of them deal with very small item property matrix with abundant entries while our approach introduced a high dimensional and sparse item property matrix through an unsupervised automatic way which also alleviate the efforts to create those item property matrices.     

基于信任计算和矩阵分解的推荐算法

基于矩阵分解的推荐算法普遍存在数据稀疏性、冷启动和抗攻击能力差等问题.针对上述问题,文中提出信任加强的矩阵分解推荐算法.首先,借鉴社会心理学中的信任产生原理,提出基于用户信誉度的信任扩展方法,缓解信任数据的稀疏性问题.然后,基于社交同质化原理,利用信任用户对评分矩阵分解过程中的用户潜在因子向量进行扩展,解决评分数据的稀疏性和新用户的冷启动问题.同时,利用信任关系对目标优化函数进行规格化约束,提高评分预测的准确性.基于通用测试数据集Epinions的实验表明,文中方法在推荐性能方面具有明显改善,可以有效解决数据稀疏性问题和冷启动问题.     

深度融合辅助信息的跨域推荐算法

协同过滤已成功用于为用户提供个性化的产品和服务,然而它面临数据稀疏和冷启动的问题。一种解决方案是结合辅助信息,另一种是从相关领域学习知识。综合考虑了这两个方面,提出一种深度融合辅助信息的跨域推荐算法CICDR,它集成了集体矩阵分解和深度迁移学习。该算法通过Semi-SDAE和矩阵分解（MF）在源域和目标域中进行建模,学习评分信息和辅助信息中的有效特征向量,并利用用户的隐式反馈信息来做出更准确的推荐。通过这种方式,在两个领域中学习到的用户和项目潜在因素为推荐保留了更多的语义信息。通过非完备正交非负矩阵三分解（IONMTF）产生桥接两个相关领域的公共潜在因素,以缓解目标域中的冷启动和数据稀疏问题。在三个真实数据集上与四种经典算法进行对比,验证了提出算法的有效性,进一步提高了推荐精度和用户满意度。     

基于多数据源和联合聚类的智能推荐

随着Internet的普及和电子商务的盛行,智能推荐系统也应运而生.协同推荐是目前公认为最好的一种推荐技术,但其存在着一些不足之处,如:稀疏性、可扩展性和冷启动问题.本文提出一种混合推荐技术来克服协同过滤的不足.首先,通过引入多个数据源对评价矩阵进行平滑填充来解决数据的稀疏性问题.其次,采用从用户和项目两方面进行联合聚类来提高系统的可扩展性和精度.实验结果证明,该方法在很大程度上较传统的协同过滤方法推荐精度高,且在线推荐的速度快.     

融合社会标签与信任关系的社会网络推荐方法

针对推荐系统中普遍存在的数据稀疏和冷启动等问题,本文将标签与基于信任的社交推荐方法相结合,提出了一种融合社会标签和信任关系的社会网络推荐方法。该方法利用概率因式分解技术实现了社会信任关系、项目标记信息和用户项目评分矩阵的集成。从不同维度出发,实现了用户和项目潜在特性空间的互连。在此基础上,通过概率矩阵因式分解技术实现降维,从而实现了有效的社会化推荐。在Epinions和Movielens数据集上的实验结果表明本文所提出的方法优于传统的社会化推荐和社会标签推荐算法,特别是当用户评分数据较少时该算法的优越性体现得更好。     

Collaborative filtering and deep learning based recommendation system for cold start items

Recommender system is a specific type of intelligent systems, which exploits historical user ratings on items and/or auxiliary information to make recommendations on items to the users. It plays a critical role in a wide range of online shopping, e-commercial services and social networking applications. Collaborative filtering (CF) is the most popular approaches used for recommender systems, but it suffers from complete cold start (CCS) problem where no rating record are available and incomplete cold start (ICS) problem where only a small number of rating records are available for some new items or users in the system. In this paper, we propose two recommendation models to solve the CCS and ICS problems for new items, which are based on a framework of tightly coupled CF approach and deep learning neural network. A specific deep neural network SADE is used to extract the content features of the items. The state of the art CF model, timeSVD++, which models and utilizes temporal dynamics of user preferences and item features, is modified to take the content features into prediction of ratings for cold start items. Extensive experiments on a large Netflix rating dataset of movies are performed, which show that our proposed recommendation models largely outperform the baseline models for rating prediction of cold start items. The two proposed recommendation models are also evaluated and compared on ICS items, and a flexible scheme of model retraining and switching is proposed to deal with the transition of items from cold start to non-cold start status. The experiment results on Netflix movie recommendation show the tight coupling of CF approach and deep learning neural network is feasible and very effective for cold start item recommendation. The design is general and can be applied to many other recommender systems for online shopping and social networking applications. The solution of cold start item problem can largely improve user experience and trust of recommender systems, and effectively promote cold start items.     

结合时间特征的协同过滤深度推荐算法

针对推荐算法中的数据稀疏性和冷启动问题,提出了基于卷积神经网络的结合时间特征的协同过滤深度推荐算法（CNN-deep recommend algorithm with time,C-DRAWT）与基于多层感知机的结合时间特征的协同过滤深度推荐算法（MLP-deep recommend algorithm with time,M-DRAWT）。算法进行数据预处理,利用二进制来编码用户与项目的信息,缓解了one-hot编码的书籍稀疏性问题。提取出用户与项目的隐藏特征,将用户和项目的特征融合时间戳特征,分别输入到优化后的卷积神经网络和多层感知机进行,得到最新时刻的推荐项目。两个算法经过基于MovieLens-1M数据集的对比实验验证,得到的F1-Score值平均提高了0.78%,RMSE值平均提高了2.7%。结果表明,该方法能够缓解数据稀疏性和冷启动问题,相比较于之前的模型具有较好的推荐效果。     

基于注意力机制的规范化矩阵分解推荐算法

近年来,矩阵分解(MF)技术因其有效性和简便性在推荐系统中得到广泛应用.但是,数据稀疏和冷启动问题导致MF学习到的用户特征向量不能准确地代表用户的偏好以及反映用户间的相似关系,影响了模型的性能.为了解决该问题,规范化矩阵分解(RMF)技术引起了研究者的关注.挖掘用户间可靠的相似关系,是RMF需要解决的问题.此外,MF将目标用户特征向量和目标项目特征向量的内积作为目标用户对目标项目的评分,这种简单的线性关系忽略了用户对项目各个属性特征不同的关注度.如何分析用户对项目属性特征的关注度,获取用户更准确的偏好,仍然是一个挑战.针对上述问题,提出了基于注意力机制的规范化矩阵分解模型(ARMF).具体地,为了获取用户间可靠的相似关系解决数据稀疏和冷启动问题,该模型同时依据用户信任网络和评分记录构建用户-项目异构网络,并基于该异构网络挖掘用户间的相似关系;为了进一步提升模型性能,通过在MF中引入注意力机制,分析用户对项目各个属性特征不同的关注度来获取用户更准确的偏好.最后,在两个真实数据集上对比ARMF与现有工作,实验结果证明,ARMF有更好的准确性和健壮性.     

QoS-Based Concurrent User-Service Grouping for Web Service Recommendation

Recently, tremendous growth of web services to share the program, data and resources requires the optimal recommendation strategy. The major issues observed in existing recommendation strategies are scalability, sparsity and the cold start. The employment of matrix factorization (MF) models addressed all the issues effectively. But, they increase the scalability of the system. This paper proposes the new framework that contains web service grouping, distance estimation, service utilization level estimation and the item-to-item comparison (Pearson Correlation Coefficient (PCC)) to improve the recommendation performance. The grouping of users according to the Haversine distance formulation to reduce the complexity in the relevant web service recommendation against the complex queries. The locations and the fields in the services utilization in proposed work provide the effective recommendation performance. The comparative analysis between the proposed novel recommendation framework with the existing techniques assures the effectiveness of proposed approach in web service recommendation.     

Integrating Collaborative and Reclusive Methods for Effective Recommendations: A Fuzzy Bayesian Approach

Collaborative filtering (CF), the most successful and widely used technique, recommends items based on the preferences of similar users. The main potentials of CF are its cross‐genre recommendation ability, and that it is completely independent of representation of the items being recommended. However, CF suffers from sparsity and cold start problems. On the other hand, a highly effective variant of content‐based filtering (CBF), reclusive methods (RMs) based on the preference of the single individual for whom recommendations to be made, provides a methodology that considers uncertainty and the multivalued nature of item features as well as user preferences in a content‐based framework using fuzzy logic approaches. The adoption of RM paradigm has several advantages when compared to CF such as sparsity and new item problem, but it suffers from overspecialization and limited content analysis. In view of the complementary nature of CF and RM, we develop a hybrid recommender system (RS) that helps in alleviating aforementioned problems in each approach. First, we propose fuzzy naïve Bayesian classifier based CF (FNB‐CF) and RM (FNB‐RM) for handling correlation‐based similarity problems. To overcome individual weaknesses of FNB‐CF and FNB‐RM, we develop a hybrid RS, FNB‐CF‐RM. Effectiveness of our proposed hybrid RS is demonstrated through experimental results using the MovieLens and IMDb data sets.