基于用户偏好的信任网络随机游走推荐模型

为了提高推荐算法评分预测的准确度,解决冷启动用户推荐问题,在TrustWalker模型基础上提出一种基于用户偏好的随机游走模型——PtTrustWalker。首先,利用矩阵分解法对社会网络中的用户、项目相似度进行计算;其次,将项目进行聚类,通过用户评分计算用户对项目类的偏好和不同项目类下的用户相似度;最后,利用权威度和用户偏好将信任细化为不同类别下用户的信任,并在游走过程中利用信任用户最高偏好类中与目标物品相似的项目评分进行评分预测。该模型降低了噪声数据的影响,从而提高了推荐结果的稳定性。实验结果表明,PtTrustWalker模型在推荐质量和推荐速度方面相比现有随机游走模型有所提高。     

基于项目特征模型的协同过滤推荐算法

提出一种基于项目特征模型的协同过滤推荐算法.首先根据项目特征属性建立项目特征相似模型,在此模型基础上根据特征相似项目和用户评价相似项目,计算项目之间的综合相似度,弥补了以往协同过滤推荐算法在新项目推荐方面的不足.试验结果表明,该方法不但可以有效地改善传统协同过滤算法中新项目的冷启动问题,而且确实提高了推荐系统的推荐精度.     

一种融合项目特征和移动用户信任关系的推荐算法

协同过滤推荐系统中普遍存在评分数据稀疏问题.传统的协同过滤推荐系统中的余弦、Pearson 等方法都是基于共同评分项目来计算用户间的相似度;而在稀疏的评分数据中,用户间共同评分的项目所占比重较小,不能准确地找到偏好相似的用户,从而影响协同过滤推荐的准确度.为了改变基于共同评分项目的用户相似度计算,使用推土机距离（earth mover's distance,简称EMD）实现跨项目的移动用户相似度计算,提出了一种融合项目特征和移动用户信任关系的协同过滤推荐算法.实验结果表明：与余弦、Pearson 方法相比,融合项目特征的用户相似度计算方法能够缓解评分数据稀疏对协同过滤算法的影响.所提出的推荐算法能够提高移动推荐的准确度.     

基于可信相似度的协同过滤算法

传统协同过滤算法在计算相似度的时候,未考虑数据稀疏性以及项目类型相似程度,从而影响推荐质量.为了提高推荐精度,提出一种基于可信相似度的协同过滤算法.首先计算项目类型的相似程度与共同评分用户数和所有评分用户数之间的比例,然后根据类型相似程度和共同评分项的比例进行有机结合,计算相似可信度,形成合理的项目可信相似度.实验结果表明,该算法能够有效的提高推荐质量.     

协同过滤技术的改进研究

协同过滤算法应用于个性化推荐系统中取得了巨大成功,它是通过用户项目评分数据,以用户之间或者项目之间相互协作的方式来产生推荐。然而,邻居用户的相似度计算不精确一直是阻碍推荐系统推荐精度进一步提高的主要因素。从提高用户间相似度计算精度出发,提出了一种改进算法,该算法通过考虑不同特征、加强平均值影响、惩罚热门项目的比重,对用户的相似度计算方法进行改进,以期生成更加合理的邻居用户集,最后,根据评分预测公式进行预测,最终产生推荐。在MovieLens数据集上的实验表明,改进算法计算用户间的相似度更加精确,推荐算法的预测精确度有了显著提高。     

融合用户对项目和属性偏好的协同过滤算法

协同过滤推荐算法是目前推荐系统领域中十分常用的方法。余弦相似度和Pearson相关系数是目前协同过滤推荐算法中计算相似度的两种常用算法。为提高协同过滤推荐算法的准确性,对相似度计算问题进行了研究,针对目前常用的余弦相似度和Pearson相关系数这两种相似度计算方法的不足,通过设计和引入调节因子,分别考虑用户在评分习惯和项目选择上的差异性,以对这两种传统的相似度算法进行优化和改进。另外,考虑到用户的偏好往往与项目所具有的属性有关,设计了衡量用户对属性偏好的参数,通过加权的方式将其与改进后的相似度算法进行融合,提出了一种融合用户评分习惯、项目选择差异及属性偏好的协同过滤推荐算法。在MovieLens数据集上进行的实验表明, 相比于传统算法,提出的改进算法更为精确,平均绝对误差和均方根误差得到了明显的降低。     

基于用户推荐影响度的并行协同过滤算法

基于共同评分与项目全集的相似度未甄别近邻的推荐影响力,导致推荐质量低,可扩展性差。为此,提出了一种基于推荐影响度的并行协同过滤算法。该算法通过非共同评分项目、共同评分项类以及用户访问次数来计算用户推荐新颖度与兴趣重合度以度量用户推荐能力,并融入相似性计算来抑制相似度高但推荐力不强的用户,避免在项目全集上计算相似度,从而提高推荐质量;通过MapReduce并行化,使其具备良好的实时性和可扩展性。实验结果表明,该算法在海量数据集上的推荐质量更高,可扩展性更强。     

基于用户项目体验度的协同过滤推荐算法

在用户相似度计算基础上,根据用户偏好以及项目特征对用户评分产生的影响,提出一种针对用户项目体验度的推荐算法。阐述项目体验度对用户产生的潜在影响,选择皮尔森相似性计算公式做进一步计算。通过用户对项目的好评数以及给项目的评分分别占该项目的总评数和总体项目评分中的比例,获得用户对项目的体验度权重。采用长尾理论平衡用户相似性和用户对流行项目的关注度,计算得出用户相似度并产生预测和推荐。实验结果表明,与传统协同过滤算法相比,该算法提高了相似度计算准确度,并能改善数据稀疏情况下的推荐效果。     

基于用户聚类与项目划分的优化推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法没有充分考虑用户属性及项目类别划分等因素对相似度计算产生的影响,存在数据稀疏性,从而导致推荐准确度不高的问题.提出一种基于用户属性聚类与项目划分的协同过滤推荐算法,算法对推荐准确度有重要影响的相似度计算进行了充分考虑.先对用户采用聚类算法以用户身份属性聚类,进而再对项目进行类别划分,在相似度计算中增加类别相似度,考虑共同评分用户数通过加权系数进行综合相似度计算,最后结合平均相似度,采用阈值法综合得出最近邻.实验结果表明,所提算法能够有效提高推荐精度,为用户提供更准确的推荐项目.     

基于重叠度和双重属性的协同过滤推荐算法

协同过滤是现行推荐系统中应用最广泛也是最成功的推荐技术之一,然而传统的协同过滤推荐算法存在着邻居选取片面性和推荐精度低的问题。针对上述问题,提出了一种基于重叠度和双重属性的协同过滤推荐算法。首先基于相似度和重叠度的共同计算结果选取推荐对象集;然后提出了双重属性的概念,分别计算推荐用户的信任度和目标项目的受欢迎度;最后兼顾两个群体,根据用户和项目两方面的评分信息完成对目标用户的推荐。实验结果证明该算法较传统的协同过滤推荐算法在邻居选取和推荐质量方面均有显著的提高。     

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。     

基于标签权重的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法中由于相似度计算导致推荐精度不足的问题,提出一种基于标签权重相似度量方法的协同过滤推荐算法。首先,通过改进当前算法中标签权重的计算,并构成用户-标签权重矩阵和物品-标签权重矩阵;其次,考虑到推荐系统是以用户为中心进行推荐,继而通过构建用户-物品关联矩阵来获取用户对物品最准确的评价和需求;最后,根据用户-物品的二部图,利用物质扩散算法计算基于标签权重的用户间相似度,并为目标用户生成推荐列表。实验结果表明,与一种基于"用户-项目-用户兴趣标签图"的协同好友推荐算法（UITGCF）相比,在稀疏度环境为0.1时该算法的召回率、准确率和F1值分别提高了14.69%、9.44%、17.23%。当推荐项目数量为10时,三个指标分别提高了17.99%、8.98%、16.27%。结果表明基于标签权重的协同过滤推荐算法可有效提高推荐结果。     

基于景点标签的协同过滤推荐

针对基于用户社会关系的协同过滤推荐算法有时无法给出目标用户对目标物品的评分的情况,以及基于物品的协同过滤推荐算法中存在的用户对不同类型物品的评分可能不具有可比性的问题,提出了两个基于物品标签的协同过滤推荐算法。这两个算法在计算物品相似度时引入了物品的类型标签信息。在景点评分数据上的实验结果表明：相比基于用户社会关系的协同过滤推荐算法,基于用户社会关系和物品标签的协同过滤推荐算法的准确率和覆盖率提升最高达10%和4%;相比基于物品的协同过滤推荐算法,基于物品和物品标签的协同过滤推荐算法的准确率提升达15%。这说明景点类型标签信息的引入能使得景点的相似度计算更准确。     

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。     

一种基于情景的协同过滤推荐算法

针对协同过滤推荐算法中数据极端稀疏所带来的推荐精度低下的问题,文中提出一种基于情景的协同过滤推荐算法。通过引入项目情景相似度的概念,基于项目情景相似度改进了用户之间相似度的计算公式,并将此方法应用至用户离线聚类过程中,最终利用用户聚类矩阵和用户评分数据产生在线推荐。实验结果表明,该算法能够在数据稀疏的情况下定位目标用户的最近邻,一定程度上缓解数据极端稀疏性引起的问题,并减少系统在线推荐的时间。     

基于属性相似性的Item-based协同过滤算法

通过分析传统Item-based协同过滤推荐中的稀疏性问题以及新项目的冷开始问题,提出了一个基于属性相似性的Item-based协同过滤算法。该算法利用项目属性的相似性来修正原始相似性计算,综合考虑项目属性和用户评价对推荐的影响,改进了传统相似性度量方法在评价数据稀疏和新项目推荐中测量结果不够准确的问题。     

一种优化的协同过滤推荐算法

协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中．随着电子商务系统用户数目和商品数目的日益增加，整个项目空间上用户评分数据极端稀疏，传统的相似性度量方法存在一定的不足．在引入项目评分预测思想的基础上，考虑到数据稀疏性带来的影响，采用修正的条件概率方法计算项目相似性，提出一种优化的协同过滤推荐算法，计算结果更具有实际意义和准确性．实验表明，该算法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.     

基于遗传算法的聚类与协同过滤组合推荐算法

使用协同过滤进行推荐,在处理大数据集时存在效率问题和推荐结果质量不高的问题。k均值聚类在处理大数据集时有着较好的性能。针对使用协同过滤进行推荐存在的问题,通过使用遗传算法将聚类和协同过滤组合起来进行项目推荐,以此来提高推荐算法的推荐效率和推荐质量,降低组合聚类和协同过滤进行推荐的复杂度。使用组合得到的算法在MovieLens数据集上做推荐对比实验,结果表明,相比单纯使用协同过滤进行推荐,使用基于遗传算法的聚类与协同过滤组合推荐算法进行项目推荐,能得到质量更好的推荐结果。     

基于用户-项目的混合协同过滤算法

针对传统协同过滤方法中存在的冷启动和数据稀疏等问题,结合基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤提出一种混合协同过滤算法。在相似度的计算中提出改进算法来提高相似度计算的精确度;在预测未评分值时引入控制因子、平衡因子进行加权综合预测,最后再进行综合推荐。实验过程中采用Movie Lens数据集作为测试数据,同时采用平均绝对误差作为实验的测试标准。实验结果表明,基于用户-项目混合协同过滤算法在评分矩阵极度稀疏的环境下提高了推荐的性能,并能有效提高预测的精度。