基于社交网络信任关系的服务推荐方法

随着服务型计算的兴起,大量跨领域电子服务应运而生。用户要从众多服务中挑选出适合自己且可信的服务十分困难,因而提出高效的服务推荐算法十分必要。传统的协同推荐方法存在冷启动、数据稀疏以及实时性不好等问题,在评分数据较少时推荐效果不佳。为获得更好的推荐结果,文中在社交网络中使用信任传递机制,建立信任传递模型,由此获取任意用户间的信任度。另一方面,设计了相似性判定指标,凭借系统评分数据,求得用户间的偏好相似度。在得到用户间信任度和偏好相似度的基础上,根据社交网络的特性,动态结合两部分指标以获得综合推荐权重,再以此权重替代传统相似度衡量标准进行基于用户的协同过滤推荐。所提方法能在解决传统推荐算法问题的基础上进一步提升推荐效果,并以准确率、覆盖率为标准在Epinions数据集上进行验证,获得了较好的效果。     

基于共同用户和相似标签的好友推荐方法

针对目前的社交网络好友推荐方法用户兴趣不明显、用户之间相关性较差等问题,提出一种基于共同用户和相似标签的协同过滤算法。抽取共同关注用户作为共同项目,加入体现用户兴趣的自定义标签数据,并对标签进行相似度计算处理,以扩充稀疏矩阵,改善协同过滤推荐方法。实验结果表明,与单指标的协同过滤推荐算法相比,基于共同用户和相似标签的好友推荐方法更好地体现了用户兴趣,同时在推荐准确率和平均准确率上都有较大提高。     

基于社交网络的信息推荐系统

随着互联网的快速发展,从海量信息中获取感兴趣的信息越来越困难。推荐系统正是解决这一难题最热门的技术之一。数据稀疏性问题是当前推荐系统所面临的主要问题之一。为了缓解数据稀疏性的问题,本文借助社交网络,提出了一种融合用户社交网络的推荐算法,将用户在社交网络中的亲密度引入推荐系统。在实验部分,本文采用百度电影推荐算法创新大赛的数据集,设计实验验证了提出算法的有效性。实验结果表明,本文提出的算法能够有效地缓解传统协同过滤算法面临的数据稀疏性问题,明显提高预测的准确性。     

基于科研在线文档库平台的标签推荐系统

科研在线文档库是一个面向团队的文档协同与管理工具,为虚拟团队提供合作平台。它采用标签系统的方式组织其中的所有文档。在文档库的使用过程中,出现了无标签文档数量的累积以及用户为文档添加的标签质量偏低问题,影响文档的分类和共享。针对该问题,采用适用于科研在线文档库平台的标签推荐方法,包括协同过滤以及关键词抽取2个部分,促使用户为文档添加合格的标签,提高文档系统的使用效率。协同过滤推荐部分的实验采用准确率和召回率衡量标准,关键词抽取部分采用用户调查的实验方式,实验证明为每个文档提供3个候选标签能够得到理想效果。在实际使用环境中,该系统具有较高的精确度和可靠性,简单易于实现。     

基于协同过滤和标签的混合音乐推荐算法研究

结合音乐这一特定的推荐对象,针对传统单一的推荐算法不能有效解决音乐推荐中的准确度问题,提出一种协同过滤技术和标签相结合的音乐推荐算法。该算法先通过协同过滤技术确定相似用户,再通过相似用户对某一歌手的标签评分预测另一用户对该歌手的偏好程度,从而选择更符合用户喜好的音乐进行推荐,以此提升个性化推荐效率,为优化音乐推荐系统提供参考方法。     

一种解决新项目冷启动问题的推荐算法

推荐系统作为缓解信息过载问题的有效方法之一,在社交媒体中的作用日趋重要.但是,新项目冷启动和新用户冷启动问题是推荐技术面临的难题.为了解决新项目冷启动问题,提出了用户时间权重信息概念,该定义考虑到了用户评价时间与项目发布时间的时间间隔,根据用户时间权重值的大小,可以判断该用户是积极用户还是消极用户,以及用户对新项目的偏爱程度;利用三分图的形式来描述用户-项目-标签、用户-项目-属性之间的关系.在充分考虑用户、标签、项目属性、时间等信息基础上,获得个性化的预测评分值公式,提出了推荐算法.实验结果表明:所提出的方法能够实现满足不同用户、不同偏好的个性化推荐,在为用户推荐到合适项目的同时还能带来惊喜.比较实验说明,所提出的方法推荐准确度高,推荐新颖度高.交叉验证实验结果表明:该方法在解决推荐算法中的新项目冷启动问题上,无论是在推荐的准确度还是推荐项目的新颖度上都是有效的.     

融合社交信息的矩阵分解推荐方法研究综述

随着社交网络的发展,融合社交信息的推荐成为推荐领域中的一个研究热点.基于矩阵分解的协同过滤推荐方法（简称为矩阵分解推荐方法）因其算法可扩展性好及灵活性高等诸多特点,成为研究人员在其基础之上进行社交推荐模型构建的重要原因.本文围绕基于矩阵分解的社交推荐模型,依据模型的构建方式对社交推荐模型进行综述.在实际数据上对已有代表性社交推荐方法进行对比,分析各种典型社交推荐模型在不同视角下的性能（如整体用户、冷启动用户、长尾物品）.最后,分析基于矩阵分解的社交推荐模型及其求解算法存在的问题,并对未来研究方向与发展趋势进行了展望.     

基于协同过滤的社交网络热点信息个性化推荐研究

为提高推荐内容与用户需求内容的相似度,引进协同过滤算法,提出一种针对社交网络热点信息的个性化推荐方法。实验结果表明,该方法的实际应用效果较好,可以提高推荐内容与用户兴趣内容之间的平均绝对误差,为用户提供更加优质的推荐与推送服务,提高用户的满意度,具有一定的应用价值。     

基于用户属性和评分的协同过滤推荐算法

为解决协同过滤推荐系统数据稀疏和冷启动带来的问题,提出一种相似度计算和评分预测算法。结合用户评分相似度、兴趣倾向相似度和置信度3方面,更充分地利用用户评分信息,使得用户相似度的计算更准确、区分度更高;使用sigmoid函数,实现冷启动状态下用户相似度计算时用户属性和用户评分信息的平滑过渡。在MovieLens真实数据集上进行实验,实验结果表明,该算法可有效提高评分预测的准确性,在一定程度上解决冷启动的问题。     

基于项目属性的用户聚类协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是个性化推荐服务系统的关键技术,由于项目空间上用户评分数据的极端稀疏性,传统推荐系统中的用户相似度量算法开销较大并且无法保证项目推荐精度.通过对共同感兴趣的项目属性的相似用户进行聚类,构建了不同项目评价的用户相似性,设计了一种优化的协同过滤推荐算法.实验结果表明,该算法能够有效避免由于数据稀疏性带来的弊端,提高了系统的推荐质量.     

基于用户兴趣和社交信任的聚类推荐算法

个性化推荐系统中使用最广泛的算法是协同过滤算法,针对该算法存在的数据稀疏和扩展性差问题,提出了一种基于用户兴趣和社交信任的聚类推荐算法。该算法首先基于聚类技术根据用户评分信息将具有相同兴趣的用户聚为一类,并建立基于用户兴趣相近的邻居集合。为了提高兴趣相似度计算的准确性,采用了修正余弦计算公式来消除评分标准的差异问题。然后,引入信任机制,通过定义直接信任、间接信任、传递路径和计算方法来度量社交网络用户之间隐含的信任值,将社交网络转换为信任网络,依据信任程度来创建基于社交信任的邻居集合。通过加权的方式将基于两种邻居集合的预测值融合起来为用户产生项目的推荐。在Douban数据集上进行仿真实验,确定了最优的协调因子值和分类数值,并与基于用户的协同过滤算法和基于信任的推荐算法进行对比,实验结果表明,所提算法的平均绝对误差(MAE)减少了6.7%,准确率(precision)、覆盖(recall)和F1值分别增加了25%、40%和37%,有效提高了推荐系统的推荐质量。     

基于用户网络嵌入的民宿房源推荐方法

随着民宿行业的迅速发展,在线民宿订房系统开始流行起来。让用户在海量房源信息中快速找到所需房源是订房系统中待解决的问题。针对房源推荐中用户冷启动与数据稀疏性的问题,提出基于网络嵌入法的房源个性化推荐（UNER）方法。首先通过用户在系统中的历史行为数据及标签信息构建两类用户网络;然后基于网络嵌入法将网络映射至低维向量空间中,得到用户节点的向量表示并通过用户向量计算用户相似度矩阵;最后依据该矩阵为用户进行房源推荐。实验数据来源于贵州"水东乡舍"民宿订房系统。实验结果表明,相对于基于用户的协同过滤算法,所提方法的综合评价指标（F1）提升了20个百分点,平均正确率（MAP）提升11个百分点,体现出该方法的优越性。     

基于用户浏览行为的个性化推荐研究综述

研究如何充分利用海量用户浏览行为数据,构建更加精确的推荐算法和模型,以提高推荐系统性能,是目前个性化推荐领域研究的热点.针对这些问题,首先对用户的浏览行为进行了简要概括表述,给出了基于浏览行为推荐系统的总体框架,回顾总结了基于用户浏览行为的推荐系统的发展历程.对其关键技术和单一浏览行为量化方法与混合浏览行为量化方法进行总结、对比和分析.最后讨论了结合多源异构数据的浏览行为推荐的最新成果,总结了该领域未来研究难点和发展趋势.     

基于图卷积的双通道协同过滤推荐算法

在推荐系统中,利用图卷积网络等方法提取图的高阶信息缓解了冷启动问题。为了在此基础上融合神经网络协同过滤的深层特征提取能力,提出一种基于图卷积的双通道协同过滤推荐算法（GCNCF-2C）。首先,将推荐问题分为上游任务和下游任务;其次,在上游任务中,预训练编码器利用包含残差的一维卷积层和多个图卷积层在两个独立通道中对节点特征和图高阶特征进行分离提取,形成节点的特征表示;最后,解码器通过节点特征进行评级预测,进行端到端的训练。在数据集MovieLens-100K和MovieLens-1M上的实验表明,该算法相比于基线模型在两个数据集上的RMSE指标平均提高1.72%和1.76%,MAE指标平均提高2.7%和1.98%,同时在基于用户和项目的冷启动实验中RMSE指标平均提高5.9%,具有更好的综合性能。     

基于增量学习的混合推荐算法

推荐系统是自适应信息系统中的个性化服务模块,可以根据目标用户的信息需求提供个性化的信息服务。针对传统协作过滤算法存在的用户兴趣描述粒度过大问题,以及稀疏评分矩阵造成相似度计算不准确的问题,提出了一种基于增量学习的混合推荐算法WHHR,该算法通过Widrow-Hoff增量学习构建基于内容的用户模型,并结合协作过滤推荐机制实现评分预测。实验验证了WHHR算法在收敛速度和推荐准确性方面较类似推荐算法有较大提高。     

基于用户关注度的个性化新闻推荐系统

为满足用户需求,以用户为中心,解决用户关注度不断变化、数据稀疏性、优化时间和空间效率等问题,提出基于用户关注度的个性化新闻推荐系统。推荐系统引入个人兴趣和场景兴趣来描述用户关注度,使用雅克比度量用户相似性,对相似度加权求和预测用户关注度,从而提供给用户经过排序的新闻推荐列表。实验结果表明,推荐系统有效地提高了推荐精准度和覆盖度,改善了系统可扩展性和自动更新能力,具有良好的推荐效果。     

结合用户信任模型的协同过滤推荐方法研究

协同过滤推荐是当前最成功的推荐技术之一,在电子商务推荐服务中得到了广泛的应用,它根据和目标用户具有相似行为的用户对项目的评价来进行推荐。鉴于传统的协同过滤推荐算法过于强调相似性的作用,并且和用户的认知习惯矛盾,引入了社会学中较成熟的信任机制来改进传统算法。实验结果表明,改进方法是有效的,它和传统的协同过滤推荐算法相比有更好的推荐质量。     

基于改进Canopy聚类的协同过滤推荐算法

推荐系统通过建立用户和信息产品之间的二元关系,利用用户行为产生的数据挖掘每个用户感兴趣的对象并进行推荐,基于用户的协同过滤是近年来的主流办法,但存在一定局限性：推荐时需要考虑全部用户,而单个用户往往只与少部分用户类似。为了解决这个问题,提出了基于改进Canopy聚类的协同过滤推荐算法,将用户模型数据密度、距离与用户活跃度结合,计算用户数据权值,对用户模型数据进行聚类。由于结合了Canopy的聚类思想,同一用户可以属于不同的类,符合用户可能对多领域感兴趣的情况。最后对每个Canopy中的用户进行相应的推荐,根据聚类结果与用户评分预测用户可能感兴趣的对象。通过在数据集MovieLens和million songs上与对比算法进行MAE、RMSE、NDGG三个指标的比较,验证了该算法能显著提高推荐系统预测与推荐的准确度。