基于改进LSH的协同过滤推荐算法

协同过滤是个性化推荐系统中应用较为成功与广泛的技术之一,影响协同过滤推荐质量的关键在于获取目标用户的k近邻用户,然后基于k近邻对其未评价的项目进行评分预测与推荐。针对用户评分数据的规模大、维度高、高度稀疏以及直接进行相似性度量的实时性差等对推荐性能的影响,提出一种基于LSH的协同过滤推荐算法,并对其进行改进。该算法基于p稳态分布的局部敏感哈希对用户评分数据进行降维与索引,并采用多探寻的机制对其进行改进,缓解多个哈希表对内存的压力,快速获取目标用户的近邻用户集合,然后采用加权方法来预测用户评分并产生推荐。标准数据集上的实验结果表明,该方法能有效克服评分数据的高维稀疏,并在保证一定推荐精度的前提下,大幅度提高推荐效率和降低内存消耗。     

基于精确欧氏局部敏感哈希的改进协同过滤推荐算法

针对经典协同过滤推荐算法中用户评分数据的规模大、高稀疏度以及直接进行相似度计算实时性差等问题,提出基于p-stable分布的分层精确欧氏局部敏感哈希(E2LSH)算法。利用E2LSH算法查找相似用户,在得到相似用户后使用加权平均方法对用户未评分项目进行评分预测,从而提高推荐结果的准确性。实验结果表明,与基于局部敏感哈希的协同过滤推荐算法相比,该算法具有较高的运行效率及推荐准确率。     

基于数据降维与精确欧氏局部敏感哈希的k近邻推荐方法

针对基于k近邻的协同过滤推荐算法中存在的评分特征数据维度过高、k近邻查找速度慢,以及评分冷启动等问题,提出基于数据降维与精确欧氏局部敏感哈希（E²LSH）的k近邻协同过滤推荐算法。首先,融合评分数据、用户属性数据以及项目类别数据,将融合后的数据作为输入对堆叠降噪自编码（SDA）神经网络进行训练,取神经网络编码部分最后一个隐层的值作为输入数据的特征编码,完成非线性降维。然后,利用精确欧氏局部敏感哈希算法对降维后的数据建立索引,通过检索得到目标用户或目标项目的相似近邻。最后,计算目标与近邻之间的相似度,利用相似度对近邻的评分记录加权得到目标用户对目标项目的预测评分。在标准数据集上的实验结果表明,在冷启动场景下,均方根误差比基于局部敏感哈希的推荐算法（LSH-ICF）平均降低了约7.2%,平均运行时间和LSH-ICF相当。表明该方法在保证推荐效率的前提下,缓解了评分冷启动问题。     

一种巴氏系数改进相似度的协同过滤算法

针对传统协同过滤算法中评分数据稀疏性及所造成推荐质量不高的问题,提出一种巴氏系数(Bhattacharyya Coefficient)改进相似度的协同过滤算法。在基于近邻协同过滤算法基础上,首先利用Jaccard相似性来计算用户间的全局相似性;其次使用巴氏系数获得评分分布的整体规律,并结合Pearson相关系数来计算其局部相似性;最后融合全局相似性和局部相似性得到最终的相似度矩阵。实验结果表明,该算法在稀疏数据集上获得更好的推荐结果,有效地缓解了评分数据稀疏性问题,提高了推荐的准确度。     

基于动态k近邻的SlopeOne协同过滤推荐算法

协同过滤是个性化推荐系统中的常用技术, 数据稀疏性是影响协同过滤算法预测精度的主要因素。SlopeOne算法利用线性回归模型解决数据稀疏性问题。基于用户相似度的k近邻方法可以优化参与预测的用户评分数据的质量。在SlopeOne算法的基础上, 提出了一种动态k近邻和SlopeOne相结合的算法。首先根据用户之间相似度的具体情况动态地为每个用户选择不同数目的近邻用户, 然后利用近邻用户的评分数据生成项目之间的平均偏差, 最后利用线性回归模型进行预测。在MovieLens数据集上的实验结果表明, 改进算法在预测精度上比原SlopeOne算法有所提高, 能适应数据稀疏度更低的推荐系统, 并且与其他协同过滤算法相比, 推荐精度也具有明显优势。     

基于近邻评分填补的协同过滤推荐算法

评分数据的稀疏性影响协同过滤算法的推荐质量。为此,提出一种基于近邻评分填补的混合协同过滤推荐算法。对原始评分矩阵进行全局降维,在低维的主成分空间中计算用户相似性,减少算法复杂度。采用奇异值分解法对近邻评分缺失值进行填补,降低近邻评分的稀疏性。在MovieLens数据集上的实验结果表明,该算法具有较好的推荐效果。     

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.     

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。     

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。     

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。     

基于近邻关系的个性化推荐算法研究

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。针对协同过滤中的数据稀疏问题,提出了一种基于最近邻的个性化推荐算法。通过维数简化技术对评分矩阵进行优化,降低数据稀疏性;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,产生推荐预测。实验结果表明,该算法有效地解决了数据稀疏,提高了推荐系统的推荐质量。     

基于云模型的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤推荐算法面临严峻的数据稀疏性和推荐实时性困境,推荐质量明显不高。为提高推荐效果,首先对基于云模型的用户评分项和相似性度量方法展开研究。然后定义基于云模型的推荐系统信任约束,并改进主观信任云模型的约束函数、信任变化云模型的信任变化函数。最后提出一种基于云模型的协同过滤推荐算法。实验结果表明,相比传统算法,该算法在用户评分数据稀疏的状况下仍然可以取得良好的推荐效果,具有较高的实用价值。     

一种优化聚类的协同过滤推荐算法

针对传统的协同过滤推荐算法存在评分数据稀疏和推荐准确率偏低的问题,提出了一种优化聚类的协同过滤推荐算法。根据用户的评分差异对原始评分矩阵进行预处理,再将得到的用户项目评分矩阵以及项目类型矩阵构造用户类别偏好矩阵,更好反映用户的兴趣偏好,缓解数据的稀疏性。在该矩阵上利用花朵授粉优化的模糊聚类算法对用户聚类,增强用户的聚类效果,并将项目偏好信息的相似度与项目评分矩阵的相似度进行加权求和,得到多个最近邻居。融合时间因素对目标用户进行项目评分预测,改善用户兴趣变化对推荐效果的影响。通过在MovieLens 100k数据集上实验结果表明,提出的算法缓解了数据的稀疏性问题,提高了推荐的准确性。     

基于内容预测和项目评分的协同过滤推荐

文中提出了一种基于内容预测和项目评分的协同过滤推荐算法，根据基于内容的推荐计算出用户对未评分项目的评分，在此基础上采用一种基于项目的协同过滤推荐算法计算项目的相似性，随后作出预测。实验结果表明，该算法可以有效解决用户评分数据极端稀疏的情况，同时运用基于项目的相似性度量方法改善了推荐的精确性，显著提高推荐系统的推荐质量。     

基于核估计的电子商务协作过滤方法

论文对电子商务推荐技术进行了讨论,针对电子商务推荐技术存在的问题,提出了一种基于核估计的协作过滤方法,首先将推荐项的评分设定为其他人对推荐项评分的平均值,然后利用主成分分析进行降维,最后采用基于核估计的思想对推荐项进行预测评分。实验表明,该方法可以有效解决在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,大幅提高推荐系统的推荐质量。     

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。     

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.     

基于用户模糊聚类的协同过滤推荐研究

传统的协同过滤算法没有考虑用户的自身信息对评分的影响,存在的数据稀疏性、扩展性差等弊端直接影响了推荐系统的推荐质量。对此提出了一种基于用户情景模糊聚类的协同过滤推荐算法。首先根据用户情景信息利用模糊聚类算法得到情景相似的用户群分类,然后在进行协同过滤前预先通过Slope One算法填充用户一项目评分矩阵,以有效改善数据稀疏性和实时性。实验结果表明,改进后的算法在推荐精度上有较大提高。