基于评分差异度和用户偏好的协同过滤算法

针对传统协同过滤推荐算法仅通过使用用户评分数据计算用户相似度以至于推荐精度不高的问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。首先,以用户评分的平均值作为分界点得出用户间的评分差异度,并将其作为权重因子计算基于评分的用户相似度;其次,依据用户项目评分和项目类别信息挖掘用户对项目类别的兴趣度以及用户项目偏好,并以此计算用户偏好相似度;然后,结合上述两种相似度加权产生用户综合相似度;最后,融合传统项目相似度和用户综合相似度进行评分预测及项目推荐。实验结果表明,相对于传统的基于用户评分的协同过滤推荐算法,所提算法在数据集下的平均绝对误差值平均降低了2.4%。该算法可在一定程度上提高推荐算法精度以及推荐质量。     

结合用户主观偏好与项目属性扩充的推荐算法

协同过滤算法是推荐系统中使用广泛的一种算法,然而传统协同过滤算法仅利用评分信息,实际场景下会面临相似度计算准确率低,推荐个性化程度不高的缺陷,难以满足用户的需求.针对协同过滤算法的不足,结合用户主观偏好与项目属性扩充提出一种改进算法,首先在项目相似度计算上做了两个改进:引入标签相关度,依据项目标签相关度来研究项目之间的相似度,并根据项目历史评分用户的特征构造项目的扩充属性,可用于从项目受众类型的角度衡量项目相似度;其次考虑到用户存在主观偏好的情况,使用支持向量机为每个用户训练标签偏好预测模型,可用于项目预测评分的修正,提高推荐的个性化程度和准确度.基于MovieLens数据集的实验结果表明,所提算法能更准确地计算项目间的相似度,且能根据用户的个性化偏好得出更精确的预测评分.     

基于用户引力的协同过滤推荐算法

针对传统的基于用户的协同过滤推荐算法存在用户兴趣偏好模型过于粗糙和邻居集不够准确等问题,本文提出了一种新的协同过滤推荐算法,命名为基于用户间引力的协同过滤推荐算法。该算法认为用户使用的社会标签可以反映用户的喜好类型及喜好程度,利用社会标签构建用户喜好物体模型,并计算它们之间的万有引力,把万有引力的大小作为用户相似性的度量,在此基础上获得目标用户的邻居用户和评分预测,把获得预测评分高的若干项目推荐给用户。实验结果说明本文的算法可以获得较其它算法较优的推荐性能。     

融合影响因子的加权协同过滤算法

现有的协同过滤算法在计算用户间或项目间相似度时,由于数据集稀疏导致相似度差值过小,难以找出真正的相似用户与相似项目。为此,提出一种融合影响因子的加权协同过滤算法。利用基于用户间与项目间共同评分用户个数的影响因子,修正用户及项目相似度,并分别定义基于项目与用户的预测评分计算算法,将项目间与用户间的共同评分项作为加权系数,得出最终的预测评分算法,根据最终预测评分,采用TopN算法进行推荐。在真实数据集上的实验结果表明,该算法在不同邻居数上的平均绝对误差小于0.78,明显提高了推荐质量。     

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.     

结合用户聚类和项目类型的协同过滤算法

为了解决协同过滤算法中数据稀疏性问题,提高推荐效果,提出一种改进的协同过滤算法.该算法首先通过一种新的相似度计算方法来计算项目类型相似度,将相似度大于某阈值的项目作为目标项目的邻居;然后根据目标用户对邻居项目的评分信息来预测该用户对目标项目的评分值,并将预测值填入稀疏的用户项目评分矩阵;最后对填充后的评分矩阵采用基于用户聚类（K-means聚类）的协同过滤算法做出最终的预测评分进行推荐.在Movielens数据集上进行实验验证,结果表明该算法能够很好地缓解数据稀疏性、降低计算复杂度,提高推荐精度.     

一种改进的Slope One协同过滤算法

相对传统的基于用户项目评分的协同过滤算法,Slope One算法简单、高效。但该算法依赖于大量用户对待预测项目的评分,如果对预测项目评分的用户较少,没有考虑用户本身的喜好,将对评分预测的结果有影响。因此,引入描述关键字的语义相似度,利用关键字相似性度量项目间的相似程度,并结合该用户对其他项目的评分,提出一种基于项目语义相似度的改进Slope One算法,并在标准的MovieLens数据集上进行预测实验。实验数据表明,相对于原算法,改进的算法在一定程度上提高了预测的准确性。     

一种基于项目属性评分的协同过滤推荐算法

协同过滤是电子商务推荐系统中应用最成功的推荐技术之一,但面临着严峻的用户评分数据稀疏性和推荐精度低等问题。针对数据稀疏性高和单一评分导致的推荐精度低等问题,提出一种基于项目属性评分的协同过滤推荐算法。首先通过均值法或缩放法构造用户-项目属性评分矩阵将单一评分转化为多评分;其次基于每个属性评分矩阵,计算用户间的偏好相似度,得到目标用户的偏好最近邻居集;然后针对每个最近邻居集,在用户-项目评分矩阵上完成对目标用户的初步评分预测;最后,将多个初步预测评分加权求和作为综合评分,完成推荐。在Movie Lens扩展数据集上的实验结果表明,该算法能有效提高推荐精度。     

融合用户偏好和多交互网络的协同过滤算法

推荐系统中的辅助信息可以为推荐提供有用的帮助,而传统的协同过滤算法在计算用户相似度时对辅助信息的利用率低,数据稀疏性大,导致推荐的精度偏低.针对这一问题,本文提出了一种融合用户偏好和多交互网络的协同过滤算法(NIAP-CF).该算法首先根据评分矩阵和项目属性特征矩阵挖掘出用户的项目属性偏好信息,然后使用SBM方法计算用户间的项目属性偏好相似度,并用其改进用户相似度计算公式.在进行评分预测时,构建融合用户-项目属性偏好信息的多交互神经网络预测模型,使用动态权衡参数综合由用户相似度计算出的预测评分和模型的预测评分来进行项目推荐.本文使用MovieLens数据集进行实验验证,实验结果表明改进算法能够提高推荐的精度,降低评分预测的MAE和RMSE值.     

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。     

Personalized recommendation based on review topics

The traditional collaborative filtering algorithm is a successful recommendation technology. The core idea of this algorithm is to calculate user or item similarity based on user ratings and then to predict ratings and recommend items based on similar users’ or similar items’ ratings. However, real applications face a problem of data sparsity because most users provide only a few ratings, such that the traditional collaborative filtering algorithm cannot produce satisfactory results. This paper proposes a new topic model-based similarity and two recommendation algorithms: user-based collaborative filtering with topic model algorithm (UCFTM, in this paper) and item-based collaborative filtering with topic model algorithm (ICFTM, in this paper). Each review is processed using the topic model to generate review topic allocations representing a user’s preference for a product’s different features. The UCFTM algorithm aggregates all topic allocations of reviews by the same user and calculates the user most valued features representing product features that the user most values. User similarity is calculated based on user most valued features, whereas ratings are predicted from similar users’ ratings. The ICFTM algorithm aggregates all topic allocations of reviews for the same product, and item most valued features representing the most valued features of the product are calculated. Item similarity is calculated based on item most valued features, whereas ratings are predicted from similar items’ ratings. Experiments on six data sets from Amazon indicate that when most users give only one review and one rating, our algorithms exhibit better prediction accuracy than other traditional collaborative filtering and state-of-the-art topic model-based recommendation algorithms.     

基于模糊簇的个性化推荐方法

提出了一种运用模糊聚类方法将项目属性特征的相似性与协同过滤推荐算法相融合的推荐方法,此方法将用户对单个项目的偏好转化为对相似群组的偏好,目的是构造密集的用户-模糊簇的偏好信息,同时利用项目之间在相似群组的相似性来初步预测用户对未评价项目的评分,在此基础之上再完成基于用户的协同过滤推荐算法。实验结果表明,该方法确实可提高协同过滤推荐算法的推荐精度。     

基于多层次混合相似度的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法在数据稀疏的情况下存在的性能缺陷和相似性度量方法的不足,为了提高推荐精度,改进原算法得到了一种基于多层次混合相似度的协同过滤推荐算法。该算法主要分为三个不同的层次：首先采用模糊集的概念将用户评分模糊化,计算用户的模糊偏好,并结合用户评分的修正余弦相似度和用户评分的Jarccad相似度总体作为用户评分相似度;再对用户评分进行分类来预测用户对项目类别的兴趣程度,从而计算出用户兴趣相似度;然后利用用户的特征属性来预测用户之间的特征相似度;其次根据用户评分数量来动态地融合用户兴趣相似度及用户特征相似度;最后融合三个层次的相似度作为用户混合相似度的结果。利用MovieLens公用数据集对改进前后的算法进行对比实验,结果表明：当在邻居集合数量较少时,改进的混合算法相对修正余弦相似度算法的平均绝对偏差（MAE）下降了5%左右;较改进的修正的Jaccard相似性系数的协同过滤（MKJCF）算法也存在略微的优势,随着邻居集合数的增加MAE也平均下降了1%左右。该算法采用多层次的推荐策略提高了用户的推荐精度,有效地缓解了数据稀疏性问题和单一度量方法的影响。     

一种融合信任和用户情感偏好的协同过滤算法

以调节用户情感为应用背景,为使资源满足用户情感需求,提出一种融合信任和用户情感偏好的协同过滤算法.首先,针对现有协同过滤中用户偏好模型扩展性不足的问题,提出融合评分和信任的用户偏好模型,依据评分数据集设定共同评分资源数目的阈值,有策略地选择用户间评分相似度和信任值,计算用户偏好程度;其次,定制资源的情感内涵特征,在资源集合生成过程中,通过引入用户对资源情感内涵的偏好度量机制,弥补了以往协同过滤推荐对用户情感的忽略.最后,实验结果表明,该算法有效地解决了协同过滤中用户偏好模型扩展性不足的问题,提高了分类准确度,增加了用户选中满意资源的机会.     

基于二分图划分联合聚类的协同过滤推荐算法

准确而积极地向用户提供他们可能感兴趣的信息或服务是推荐系统的主要任务。协同过滤是采用得最广泛的推荐算法之一,而数据稀疏的问题往往严重影响推荐质量。为了解决这个问题,提出了基于二分图划分联合聚类的协同过滤推荐算法。首先将用户与项目构建成二分图进行联合聚类,从而映射到低维潜在特征空间;其次根据聚类结果改进2种相似性计算策略:簇偏好相似性和评分相似性,并将二者相结合。基于结合的相似性,分别采用基于用户和项目的方法来获得对未知目标评分的预测。最后,将这些预测结果进行融合。实验结果表明,所提算法比最新的联合聚类协同过滤推荐算法具有更好的性能。     

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。     

基于多序选择域的协同过滤推荐算法

传统的基于用户评分的协同过滤推荐系统无法找到合适的评分标准,对大量的评分数据挖掘不足,影响了用户的个性化表达。针对该问题,提出一种基于多序选择域的协同过滤推荐算法,采用选择域滑动匹配寻找项目关联性算法计算偏爱比较值,通过相似特征矩阵进行未评价项目的预测评价。实验结果表明,该推荐算法通过预测未评价项目可有效缓解数据的稀疏性,提高了推荐质量。     

对一个口令认证协议的可攻击性分析及改进

传统的基于用户评分的协同过滤推荐系统无法找到合适的评分标准,对大量的评分数据挖掘不足,影响了用户的个性化表达。针对该问题,提出一种基于多序选择域的协同过滤推荐算法,采用选择域滑动匹配寻找项目关联性算法计算偏爱比较值,通过相似特征矩阵进行未评价项目的预测评价。实验结果表明,该推荐算法通过预测未评价项目可有效缓解数据的稀疏性,提高了推荐质量。