基于多源信息聚类和IRC-RBM的混合推荐算法

针对协同过滤存在的数据稀疏性问题，提出了融合多源信息聚类和IRC-RBM的混合推荐算法。首先以用户信任度和项目时间权重作为聚类依据，利用最小生成树的K-means聚类算法对用户进行聚类分析，生成K个相似用户集合，在聚类分析的基础上进行评分预测；最后通过线性加权的方式，把聚类后评分矩阵和IRC-RBM模型生成的评分矩阵进行加权融合，用Top-N进行推荐。实验结果表明，相比较传统的推荐算法，该混合算法在准确率上有了显著的提升。     

基于图嵌入的用户加权Slope One算法

针对传统Slope One推荐算法在稀疏数据集上预测准确率较低的问题,提出一种基于图嵌入的加权Slope One算法。本文算法首先以融合时间信息的用户相似度为边权建立用户关联图,对该图进行图嵌入得到用户特征向量,然后基于Canopy聚类对用户进行类内加权Slope One推荐。另外,为优化算法性能,本文算法基于Spark计算框架实现。实验结果表明,对比传统的加权Slope One,本文算法在稀疏数据集和显式、隐式评分数据集上的推荐效果和评分预测准确率都更优。     

基于用户特征的分步协同推荐算法*

协同过滤是解决信息过载问题的一种有效技术。然而基于内存的推荐面临着可扩展性问题,基于模型的推荐需要训练大量的参数。本文提出了基于用户特征的K-means用户聚类算法,然后用分步协同过滤框架融合基于项目和基于用户的协同过滤给每一个聚簇训练一个模型。实验结果表明本文提出的算法能极大的提高推荐精度,同时在一定程度上解决了基于模型和基于内存的推荐存在的不足。     

基于聚类免疫网络的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法进行聚类后出现的推荐精度下降问题,提出了一种利用独特型网络模型对基于用户聚类的协同过滤算法加以改进的新思路。通过引入人工免疫中动态调节抗体浓度使免疫网络保持稳定的原理来调整邻居用户的数目,以保证邻居用户的多样性达到提高精度的目的。实验结果表明,该算法相对于传统的基于聚类的协同过滤算法而言,在提高推荐速度的同时保证了推荐的精度。     

一种用于文章推荐系统中的用户模型表示方法

分析了现有文章推荐系统中基于关键词向量的用户模型表示方法存在的不足,提出了基于聚类兴趣点的用户模型表示方法。该方法可通过文章聚类形成兴趣点。由于传统的基于划分的聚类算法存在的不足,提出了基于复杂网络特征的文章聚类算法。实验结果表明该用户模型的表示方法较好地反映了用户多方面的兴趣,提高了文章推荐系统的性能。     

一种用于文章推荐系统中的用户模型表示方法

分析了现有文章推荐系统中基于关键词向量的用户模型表示方法存在的不足，提出了基于聚类兴趣点的用户模型表示方法。该方法可通过文章聚类形成兴趣点。由于传统的基于划分的聚类算法存在的不足，提出了基于复杂网络特征的文章聚类算法。实验结果表明该用户模型的表示方法较好地反映了用户多方面的兴趣，提高了文章推荐系统的性能。     

基于混合聚类与融合用户兴趣的协同过滤推荐算法

推荐效率低、推荐质量有待提高等问题普遍存在于传统协同过滤推荐算法中,为了改善并解决这些问题,在协同过滤推荐算法中将混合聚类与用户兴趣偏好融合,经过验证推荐质量有显著提升.首先根据用户的个人相关信息构建Canopy+bi-Kmeans的一种多重混合聚类模型,采用提出的混合聚类模型把所有用户划分成多个聚类簇,将每个用户的兴...     

Slope One算法的改进及其在大数据平台的实现

针对原始Slope One算法计算推荐预测值时忽略了项目之间的相似性,以及大数据时代下推荐效率低下的问题,提出基于Spark平台的聚类加权Slope One推荐算法。通过Canopy-K-medoids聚类算法生成最近邻居集合;在最近邻集中用Slope One算法上加权项目之间的相似性进行推荐预测;在Spark平台上实现并行化。通过在电影数据集上的实验得出,基于Spark平台的优化算法与传统Slope One算法、加权项目相似度的Slope One算法相比,提高了推荐精度。     

网络号百用户兴趣模型挖掘算法

为了实现在线推荐信息服务,要对网络号百用户的访问行为进行分析,荻取用户访问聚类模型,从而在聚类模型的基础上进行在线推荐.介绍获取用户访问路径信息的方法,对用户访问路径信息建立相似度矩阵,基于相似度矩阵改进K-means算法,据此进行用户模型聚类,给出分析案例,并说明算法实现过程.     

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     

基于多项式有限混合模型的Slope One算法改进

针对多项式有限混合模型参数估计过程中存在的初始化依赖、参数易收敛到边界值以及容易陷入局部最优等问题,引入了最小信息长度准则,优化多项式有限混合模型的参数估计过程。在此基础上,采用基于多项式有限混合模型的聚类算法对用户评分行为进行聚类,利用模型求解得到的聚类归属概率对Slope One算法实施改进。实验结果表明:应用最小信息长度准则对多项式有限混合模型进行优化后,聚类效果明显提高;同时,相比于基于用户聚类的Slope One推荐算法,改进算法具有明显的改进效果。     

结合时间加权和LDA聚类的混合推荐算法

针对协同过滤算法仅依赖评分矩阵产生预测,推荐准确度不高的问题，提出一种结合时间加权和LDA聚类的混合推荐算法。先构造时间柱模型，根据用户评分及时刻生成时间加权相似度，采用加权平均偏差法生成时间加权的预测评分；再对项目类型进行LDA聚类生成主题项目簇，经过概率转移生成LDA聚类的预测评分；最后通过调节因子确定两种评分的权重系数，从而线性加权生成最终评分。实验结果表明，新算法能够根据具体的近邻数目给出合理的推荐，提高推荐的准确度。     

云模式用户行为关联聚类的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤推荐算法基于互联网模式单纯从某个角度研究电子商务推荐问题,推荐质量明显不高。为改善推荐效果,提高推荐系统的伸缩性和实用价值,基于研究云模式的用户行为相似性度量公式、用户行为等级函数、关联规则函数,定义关联聚类方法,改进相应算法,提出一种云模式用户行为关联聚类的协同过滤推荐算法。最后使用MovieLens和阿里巴巴的云测试数据进行局部实验与全局实验,并对各种算法的实验结果进行对比分析。实验结果表明,该算法推荐效果明显优于传统算法,具有较强的伸缩性和较高的实用价值。     

基于蜂群K-means聚类模型的协同过滤推荐算法

针对目前协同过滤推荐算法的推荐质量和推荐效率低的问题,提出了一种基于改进蜂群K-means聚类模型的协同过滤推荐算法。首先,根据用户属性信息,采用改进蜂群K-means算法对用户进行聚类,建立用户聚类模型;然后,计算目标用户与用户聚类模型中各聚类中心的距离,其中距离最近的类为目标用户的检索空间;最后,从检索空间中依据用户-项目评分矩阵通过相似度计算搜索目标用户的最近邻居,由最近邻居的信息产生推荐列表。实验结果表明,该算法降低了平均绝对误差值,缩短了运行时间,提高了推荐质量和推荐效率。     

用户显意识下的多重态度个性化推荐算法

个性化推荐技术在电子商务系统中得到了广泛的应用。针对现有商品特征算法不能反映出用户对商品特征认识的差异问题,提出了一种用户显意识下的多重态度个性化推荐算法,引入显意识及多重态度的权值,从不同角度去描述消费者心理特征,使推荐结果更符合用户的需求。实验对比结果表明,用户显意识下的多重态度个性化推荐算法能够提高商品特征推荐算法的推荐精度。     

基于用户谱聚类的协同过滤推荐算法

针对电子商务系统中传统协同过滤推荐算法面临的稀疏性、准确性、实时性等问题,提出了一种基于用户谱聚类的协同过滤推荐算法。首先利用非负矩阵分解的方法对原始稀疏评分矩阵进行平滑处理,然后利用改进相似度的谱聚类方法将用户聚类,最后在用户所属类中寻找最近邻并产生推荐。用户谱聚类过程可离线完成,加快了在线推荐速度。在数据集MovieLens上的实验结果表明,该算法在平均绝对偏差、召回率、准确率等方面都有了较大改善,提高了推荐质量。     

基于全序列比对相似度的用户会话自动谱聚类

针对现有个性化推荐服务系统中用户会话聚类算法存在相似性度量准确性低和需要事先确定聚类数目的问 题,对序化的用户访问页面和对应的访问时间信息进行整合,提出一种基于动态规划算法的全序列比对方法来度量用 户会话的相似性。在此基础上,运用改进的NJ W谱聚类算法对用户会话进行自动谱聚类。实验结果表明,算法充分 考虑了用户会话的整体特征和局部信息,较相关比对算法具有更高的聚类性能,可以提高网站个性化推荐服务的效 率。     

一种基于用户偏好的协同过滤推荐算法

In this paper, a collaborative filtering recommendation algorithm based on user preference is proposed. First of all, the user similarity is calculated according to the length of the longest common subsequence of different user interest sequences and the num- ber of common subsequences, and then the similarity obtained by this algorithm is weighted and mixed with the similarity obtained by traditional collaborative filtering recommendation algorithm. Project recommendation is completed based on mixed similarity and the possible project score by target users is predicted. Finally, by comparing the average absolute error MAE values of three rec- ommendation algorithms in three data sets of Ciao, Flixster and MovieLens 100K, it is proved that the proposed user collaborative filtering recommendation algorithm (XQCF) has improved the accuracy of the recommendation system.