融合协同过滤和主题模型的弹幕视频推荐算法

针对弹幕视频网站通常不为用户提供评分功能并且使用弹幕池策略以降低存储压力导致的缺少用户评分和无法准确建模用户主题的问题,提出融合主题模型和协同过滤的弹幕视频推荐算法（DRCFT）。首先根据用户行为构造隐式评分矩阵,并得到项目评分相似度;其次建立LDA主体模型,生成项目主题,计算项目主题相似度;再加权生成综合项目相似度,由此结合评分矩阵计算用户—项目预测评分;然后对项目主题相似度矩阵进行sigmoid惩罚,结合用户历史记录得到用户—项目主题相似度;最后将用户—项目主题相似度作为权重,与预测评分相乘,得到最终的预测评分。对比实验表明,该算法能够得到合理的推荐结果,提高推荐的准确性。     

协同过滤推荐算法研究进展

推荐技术在各个领域得到了广泛的应用,其中协同过滤推荐算法显得尤为突出。从基本概念、工作流程以及评估指标等方面介绍了传统的协同过滤推荐算法,对此类算法存在的数据稀疏性、冷启动、扩展性问题进行了分析,并分类详细归纳了这些问题的研究现状和解决方案;最后提出了协同过滤推荐算法在融合大数据技术、社会网络分析技术以及关键用户分析技术三方面的研究热点。     

协同过滤推荐算法综述

推荐系统是电子商务系统最重要的技术之一,协同过滤推荐是目前应用最广泛和最成功的推荐系统.介绍协同过滤推荐算法的基本思想和最新研究进展,分析目前出现的代表性算法.总结协同过滤推荐算法中的关键问题和相关解决方案,比如相似性比较,数据稀疏性问题,推荐的实时性,推荐策略,评估方法等,同时也对比分析各种方法的优缺点.最后介绍协同过滤推荐算法需要进一步解决的问题和可能的发展方向.     

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。     

基于LDA的隐式标签协同过滤推荐算法

固定标签协同过滤推荐算法,未充分考虑标签因子的多样化,主要依靠人工标记,扩展性不强,主观因素多。本文从用户的喜好特征因素角度出发,在固定标签协同过滤推荐算法的基础上,提出一种隐式标签协同过滤推荐算法。该算法利用LDA主题模型生成项目文本的隐式标签,得到项目-标签特征权重,根据算法性能优化的要求选择标签数量,将项目-标签矩阵与用户评分矩阵结合得到用户对标签的偏好矩阵,最后通过协同过滤算法产生推荐。实验结果表明,本文提出的基于LDA的隐式标签协同过滤推荐算法缓解了数据稀疏性问题,项目推荐的召回率、准确度和F1值有较大提升。     

应用聚类分析的协同过滤推荐算法

在大多数推荐系统中,由于用户评分数据的稀疏性,使得相似度误差较大并影响推荐结果的准确性.为了解决用户评分数据的稀疏性问题,本文提出了一种基于聚类的协同过滤推荐算法.该算法依据项目的特征和用户对项目的评分,生成用户项目-特征兴趣矩阵,使用用户项目-特征兴趣矩阵对用户进行聚类,将同类用户对项目的平均评分作为未评分项目的估计...     

基于图嵌入模型的协同过滤推荐算法

传统协同过滤算法存在严重的数据稀疏和冷启动问题。利用社交网络中的丰富信息为解决传统协同过滤算法的数据稀疏和冷启动带来了契机。然而,传统基于社交网络的协同过滤算法仅利用粗粒度、稀疏的用户信任关系来改进传统协同过滤算法,即用0或1表示用户之间信任程度。另外,传统基于社交网络推荐算法仅仅集成用户之间显式信任关系,而忽略用户之间隐式的信任关系。本文提出一种基于图嵌入模型的协同过滤推荐算法,即利用图嵌入模型技术学习社交网络中用户的低维特征表示,并根据用户的低维特征表示推导用户之间细粒度的信任关系。最后,根据信任用户和相似用户对目标物品的评分权重预测用户对目标物品的评分。在真实数据集上的实验结果表明,基于图嵌入模型的协同过滤算法的性能优于传统的协同过滤算法。     

基于标签主题的协同过滤推荐算法研究

传统基于标签的推荐算法仅考虑用户的评分信息,导致推荐准确度不高。为解决该问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。对用户-标签矩阵、资源-标签矩阵进行潜在Dirichlet分布建模,发掘推荐系统中的潜在语义主题,从语义层面计算用户对各资源的偏好概率,将计算出的偏好概率与协同过滤算法计算出的资源相似度相结合,预测用户偏好值,实现个性化推荐。在Movielens数据集上的实验结果表明,与传统基于标签的推荐算法相比,该算法能消除标签中存在的同义词、多义词等语义模糊问题,同时提高推荐准确度。     

基于协同过滤的课程推荐模型*

通过对当前高校学生选课的盲目性的分析,提出了一种基于协同过滤的课程推荐方法。首先对课程进行聚类,构建无缺失的课程评价矩阵,在此基础上根据学生对相似课程的评分预测学生的兴趣爱好,为学生提供个性化的课程推荐。该方法在评分数据极端稀疏的情况下也可以为学生作出准确的课程推荐。最后通过实验验证了该推荐方法的实用性,可以有效地减少学生选课的盲目性。     

基于多重信任的协同过滤推荐算法

针对评分数据稀疏性和用户冷启动所导致的协同过滤推荐系统的准确度与覆盖率较低的问题,文中融合显性信任和隐性信任因素,提出了一种基于多重信任的协同过滤推荐算法。首先,依据用户间推荐评分的准确性与可依赖度因子,提出一种改进的均方差(Mean Squared Difference,MSD)信任度量方法,并在此基础上提出基于隐性信任信息的评分模型;其次,以最大信任传播距离为约束,提出一种显性信任信息的关系模型;最后,依据评分相似性与显性信任关系,利用0-1背包组合优化策略选择出目标用户的最优近邻集合,从而进行评分预测。在Epinions数据集上与多种主流算法的对比仿真实验结果表明,该算法通过引入有效评分和显性信任关系,极大地缓解了数据稀疏性和冷启动问题,并且在不牺牲覆盖率的条件下显著提升了推荐准确度。     

基于标签聚类与项目主题的协同过滤推荐算法

传统基于项目的协同过滤算法在计算项目相似度时仅依靠评分数据,未考虑项目的自身特征。社会化标注的出现使得标签能在一定程度上反映项目特征,但标签具有语义模糊的特点,因此直接将标签纳入协同过滤算法存在一定问题。为解决上述问题,提出一种改进的基于项目的协同过滤推荐算法。该算法对标签进行聚类并生成主题标签簇,根据项目标注情况计算项目与主题间的相关度并生成项目-主题相关度矩阵,同时将其与项目-评分矩阵相结合来计算项目间的相似度,采用协同过滤完成对目标项目的评分预测,以实现个性化推荐。在Movielens数据集上的实验结果表明,该算法能够解决标签的语义模糊问题并提升推荐质量。     

一种改进的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤算法在寻找最近邻居集合时没有考虑时间因素的影响,仅从用户或者项目单方面出发计算用户或者项目的相似性以产生推荐结果,也忽略了用户特征对推荐的影响.针对上述问题,引入时间遗忘函数、黏度函数、用户特征向量,对协同过滤算法寻找用户的最近邻居集合过程进行了改进,体现了时间效应、用户偏好程度和用户特征.采用MovieLens数据集进行了一系列对比实验,结果表明,改进后的算法能够明显提高推荐的准确度.     

融合社交网络信息的协同过滤推荐算法*

在推荐系统中,协同过滤推荐算法往往面临数据集的高度稀疏性和推荐精度有限的问题.为了解决上述问题,在基于物品的协同过滤推荐框架下,分别在物品相似度的计算和用户对物品的评分预测阶段,利用社交网络中朋友关系信息选择性地填充评分矩阵中的缺失值,最大化利用评分矩阵中的已有信息,提出融合社交网络信息的协同过滤推荐算法.最后,在Epinions数据集上的实验表明,文中算法在一定程度上缓解数据稀疏性问题,同时在评分误差和分类准确率两个指标上优于其它协同过滤算法.     

一种改进的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是电子商务推荐系统中应用最成功的推荐技术之一,而影响协同过滤推荐算法准确率的关键因素是用户相似性度量方法。针对传统相似性度量方法没有考虑共同评分项数量对推荐质量的影响,将用户之间的共同评分项数量作为相似性计算的一个重要指标,从而得到一种改进的相似性度量方法。但这仍然不能解决数据稀疏带来的推荐质量下降的问题,鉴于此,在上述改进的基础上,提出了利用复杂网络中的结构相似性来度量用户之间相似性的方法,使计算结果更具实际意义和准确性。实验表明,通过这些改进能够有效避免传统方法带来的弊端,提高系统的推荐质量。     

基于信任网络的协同过滤推荐方法

经典的协同过滤推荐系统存在数据稀疏和冷启动问题。利用信任网络能够有效地解决此问题,但性能有待提高。根据“如果a信任b,则a与b相似度高的概率较大”这一普适规律,提出一种基于信任网络的协同过滤推荐算法。该算法采用惩罚、奖励机制,进一步提高了推荐系统的性能。算法将覆盖率和准确率作为衡量标准,与经典协同过滤算法和已有信任推荐算法进行实验对比,结果表明所提推荐方法的性能更好。     

一种基于空间变换的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤推荐算法在实际应用中往往面临着计算可扩展性的问题。为解决此问题,文中在基于物品的协同过滤推荐的框架下,通过融合社交关系信息,提出了一种基于空间变换的协同过滤推荐算法。首先,根据用户社交网络信息,运用社区发现算法将用户划分为不同的类;其次,基于评分信息,根据用户和物品之间的对应关系找到各个用户类所对应的物品类;最后,通过各个物品对每一物品类的隶属关系,将稀疏的高维评分信息矩阵转换为一个低维稠密的物品隶属度矩阵,进而基于该矩阵进行相似度计算并进行协同过滤推荐。在公开数据集上将所提方法与其他算法进行了对比实验分析,结果表明,所提算法能够在保证推荐准确性的同时明显提升计算效率。     

用户间多相似度协同过滤推荐算法

传统的User-based协同过滤推荐算法仅采用了单一的评分相似度来度量用户之间对任何项目喜好的相似程度。然而根据日常经验,人们对不同类型事物的喜好程度往往是不同的,单一的评分相似度显然无法准确描述这种不同。针对上述问题,提出了一种基于用户间多相似度的协同过滤推荐算法,即基于用户间对不同项目类型的多个评分相似度来计算用户对未评分项目的预测评分。实验结果表明,该算法可以有效地提高预测评分的准确性及推荐质量。     

基于协同过滤的位置感知推荐

不同地区的用户兴趣不同,并且当推荐物品具有位置属性时,用户更加倾向于离自身较近的物品。根据用户和物品的位置信息来捕获用户兴趣能有效地提高个性化推荐精度。为了有效处理用户和物品的位置信息,在推荐系统中引入金字塔模型(PS)来实现用户分区和用户旅行代价的计算,提出了基于金字塔模型的协同过滤算法(PMCF),来生成对用户的Top-N物品推荐。使用MovieLens数据集、Foursquare数据集和Synthetic数据集来分别评估算法的有效性,实验表明,所提出的算法的准确度要高于传统的推荐算法。     

一种融合聚类与用户兴趣偏好的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法可以根据已知用户的偏好预测其可能感兴趣的项目,是现今最为成功、应用最广泛的推荐技术。然而,传统的协同过滤推荐算法受限于数据稀疏性问题,推荐结果较差。目前的协同过滤推荐算法大多只针对用户-项目评分矩阵进行数据分析,忽视了项目属性特征及用户对项目属性特征的偏好。针对上述问题,提出了一种融合聚类和用户兴趣偏好的协同过滤推荐算法。首先根据用户评分矩阵与项目类型信息,构建用户针对项目类型的用户兴趣偏好矩阵;然后利用K-Means算法对项目集进行聚类,并基于用户兴趣偏好矩阵查找待估值项所对应的近邻用户;在此基础上,通过结合项目相似度的加权Slope One算法在每一个项目类簇中对稀疏矩阵进行填充,以缓解数据稀疏性问题;进而基于用户兴趣偏好矩阵对用户进行聚类;最后,面向填充后的评分矩阵,在每一个用户类簇中使用基于用户的协同过滤算法对项目评分进行预测。实验结果表明,所提算法能够有效缓解原始评分矩阵的稀疏性问题,提升算法的推荐质量。