协同过滤中一种有效的最近邻选择方法

协同过滤中的评分数据稀疏性使得最近邻搜寻不够准确,导致推荐质量较差。基于此,文中提出一种有效的针对稀疏评分的最近邻选择方法--两阶段最近邻选择算法(TPNS)。TPNS分为两个步骤,首先计算用户间的近邻倾向性,选择近邻倾向性较高的用户组成初始近邻集合;然后根据初始近邻集合计算目标用户与其他用户间的等价关系相似性,使用等价关系相似性对目标用户的初始近邻集合进行修正,得到最近邻集合。在MovieLens数据集上对比常用的推荐算法,实验结果表明文中方法在协同过滤推荐的应用中具有更高的准确性。     

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。     

融合评分倾向度和双重预测的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法面临着严重的数据稀疏性问题,提出一种融合评分倾向度和双重预测的协同过滤推荐算法以解决该问题。在选择最近邻阶段,引入评分倾向度来改进相似性度量方法,更加准确地得到最近邻居集;在推荐生成阶段,利用基于用户最近邻和基于项目最近邻的双重预测方法来进行评分预测,提高预测的准确度。通过在Movie Lens-1M数据集上的实验结果表明:该算法能够缓解数据稀疏性对推荐结果的影响,有效降低平均绝对误差,提高推荐准确率。     

结合类别偏好信息的Item-based协同过滤算法

传统的基于项目的协同过滤算法离线计算项目相似性,提高了在线推荐速度.但该算法仍然不能解决数据稀疏性所带来的问题,计算出的项目相似性准确度较差,影响了推荐质量.针对这一问题,提出了一种结合类别偏好信息的协同过滤算法,首先为目标项目找出一组类别偏好相似的候选邻居,候选邻居与目标项目性质相近,共同评分较多;在候选邻居中搜寻最近邻,排除了与目标项目共同评分较少项目的干扰,从整体上提高了最近邻搜寻的准确性.实验结果表明,新算法的推荐质量较传统的基于项目的协同过滤算法有显著提高.     

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。     

一种优化的Item-based协同过滤推荐算法

针对传统的Item-based协同过滤推荐算法在推荐系统应用中存在的不足,提出一种优化的Item-based协同过滤推荐算法.从项目相似性计算,项目近邻选取和预测评分计算三个方面对算法进行了优化,使计算结果更具有实际意义和准确性.实验结果表明,提出的算法可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.     

基于领域最近邻的协同过滤推荐算法

协同过滤是目前电子商务推荐系统中广泛应用的最成功的推荐技术,但面临严峻的用户评分数据稀疏性和推荐实时性挑战.针对上述问题,提出了基于领域最近邻的协同过滤推荐算法,以用户评分项并集作为用户相似性计算基础,将并集中的非目标用户区分为无推荐能力和有推荐能力两种类型;对于前一类用户不再计算用户相似性以改善推荐实时性,对于后一类用户则提出"领域最近邻"方法对并集中的未评分项进行评分预测,从而降低数据稀疏性和提高最近邻寻找准确性.实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量.     

融合信任用户的协同过滤推荐算法

推荐系统中普遍存在的数据稀疏性问题使得协同过滤算法所要求的近邻搜索准确性降低,以及搜索到的最近邻用户过少,这对整个推荐系统的推荐质量和推荐的准确性产生重要影响,而这个问题对于传统的协同过滤推荐是难以解决的.针对这个问题,通过将用户之间的信任关系与对项目的评分相似性相融合,提出一种融合信任用户的协同过滤推荐算法,利用有向网络图构建的用户之间的信任关系,弥补了仅仅依靠计算用户间相似性不能准确衡量用户之间关系的缺陷.实验结果证明,该算法能够提高系统的推荐质量和准确性.     

分步填充缓解数据稀疏性的协同过滤算法

为解决传统协同过滤算法中用户评分数据稀疏性所带来的用户最近邻寻找不准确问题,提出了一种结合条件概率和传统协同过滤算法的非固定k近邻算法。该算法在基于分步填充评分矩阵的思想上,第一步只接受相似度和共同评分项目数量达到阈值的邻居用户作为目标用户邻居,然后计算并填充未评分项目,第二步使用第一阶段部分填充后的矩阵计算剩余未评分项目的评分。实验表明,该算法寻找的邻居用户更准确,能明显地缓解数据稀疏问题,提高评分预测准确性。     

基于项目分类和用户群体兴趣的协同过滤算法

由于用户评分数据在极端稀疏的情况下会导致传统协同过滤算法的推荐质量下降,针对该问题,提出一种基于项目分类和用户群体兴趣的协同过滤算法。该算法根据项目类别信息对项目进行分类,相同分类的项目具有较高的相似性;利用评分数据计算各个项目分类上的用户相似性矩阵,并计算用户群体在各个分类上的兴趣,通过二者构造加权的用户相似性矩阵;利用用户加权相似性矩阵寻找用户的最近邻以获得最佳的推荐效果。实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量。     

基于用户兴趣度和特征的优化协同过滤推荐

协同过滤技术目前被广泛应用于个性化推荐系统中。为了使用户的最近邻居集合更加精确有效,提出了基于用户兴趣度和用户特征的优化协同过滤推荐算法。首先通过计算用户对项目的兴趣度来对用户进行分组;然后采用贝叶斯算法分析出用户具有不同特征时对项目的喜好程度;最后采用一种新的相似度度量方法计算出目标用户的最近邻居集合。实验表明该算法提高了最近邻居集合的有效性和准确度,推荐质量较以往算法有明显提高。     

结合项目分类和云模型的协同过滤推荐算法

为了解决用户评分数据稀疏性问题和传统相似性计算方法因严格匹配对象属性而产生的弊端,结合项目分类和云模型提出了一种改进的协同过滤推荐算法。首先,按项目分类得到类别矩阵;然后利用云模型计算类内项目间的相似度并获取具有最高相似度的邻居项目的评分,为类内未评分项目进行预测填充;再利用云模型计算类内用户间的相似度得到用户邻居,最后给出最终的预测评分并产生推荐。实验结果表明,该算法不仅有效地解决了数据稀疏性及传统相似性方法存在的弊端,还提高了用户兴趣及最近邻寻找的准确性;同时,该算法只需计算新增用户或项目所在的类别即可,大大增强了系统的可扩展性。     

自适应用户的Item-based协同过滤推荐算法

传统Item-based协同过滤算法计算两个条目间相似性时, 将每个评分视为同等重要, 忽略了共评用户（对两个条目共同评分的用户）与目标用户间的相似性对条目间相似性的影响。针对此问题, 提出了一种自适应用户的Item-based协同过滤算法。该算法将共评用户与目标用户的相似性作为共评用户评分重要性的权重, 以实现针对不同的目标用户, 为目标条目选择不同的、适合目标用户的最近邻居集, 从而提高推荐准确性。实验结果表明, 提出的算法可以显著提高推荐系统的推荐质量。     

基于会话时序相似性的矩阵分解数据填充

针对已有数据填充方法只考虑评分信息和传统相似性,无法捕获用户间真实相似关系的问题,提出了基于会话时序相似性的矩阵分解数据填充方法来缓解数据稀疏性、提高推荐精度。首先,分析了传统相似性的缺陷,并根据时序相似性和相异性提出了基于会话时序相似性度量,它结合了时间上下文和评分信息,能更好地捕获用户间的真实关系,从而识别近邻;接着,根据目标用户的近邻及其消费的项目抽取了具有用户和项目潜在影响因素的待填充的关键项目集合,并利用矩阵分解填充关键项目集合;然后,利用隐含狄利克雷分布（LDA）抽取用户在每个时间段内的概率主题分布,并利用时间惩罚权值建立用户动态偏好模型;最后,根据用户间概率主题分布的相关性和基于用户的协同过滤完成项目推荐。实验结果表明,与其他数据填充方法相比,基于会话时序相似性的矩阵分解数据填充方法在不同稀疏度下都能降低平均绝对误差（MAE）,提高推荐性能。     

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.     

An improved spectral clustering algorithm based on random walk

The construction process for a similarity matrix has an important impact on the performance of spectral clustering algorithms. In this paper, we propose a random walk based approach to process the Gaussian kernel similarity matrix. In this method, the pair-wise similarity between two data points is not only related to the two points, but also related to their neighbors. As a result, the new similarity matrix is closer to the ideal matrix which can provide the best clustering result. We give a theoretical analysis of the similarity matrix and apply this similarity matrix to spectral clustering. We also propose a method to handle noisy items which may cause deterioration of clustering performance. Experimental results on real-world data sets show that the proposed spectral clustering algorithm significantly outperforms existing algorithms.     

一种结合共同邻居和用户评分信息的相似度算法

随着互联网的发展,推荐系统逐步得到广泛应用,协同过滤(CF)是其中运用得最早.最成功的技术之一.CF首先根据用户间的相似度,找出每个用户的近邻;然后根据目标用户近邻的评分预测目标用户的评分;最后把预测评分较高的项目推荐给目标用户.因此相似度计算方法直接关系到预测结果的准确性,对推荐起着至关重要的作用.目前,学者们已从不同的角度提出了各种各样的相似度计算方法,其中共同邻居算法(common-neighbors)是一种简单有效的方法.但此法仅考虑了两用户间的共同邻居数,忽略了用户的具体评分信息.针对这个问题对共同邻居算法进行了改进,同时考虑了共同邻居数和用户的评分信息.实验结果表明,改进的共同邻居算法在一定程度上可提高评分预测的准确性.     

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.     

基于相似度传递的协同过滤算法

协同过滤算法是个性化推荐系统中应用较广的算法之一。随着用户数量及项目数量的增加,数据的稀疏问题成为影响个性化推荐质量的重要因素。为此,提出一种基于相似度传递的协同过滤算法。该算法能使大于阈值的用户相似度在有限路径长度上传递,增加可用于计算推荐值的用户最近邻居的数量,减少数据稀疏问题的影响,提高推荐质量。