融合朋友关系和标签信息的张量分解推荐算法

针对大众标注网站项目推荐系统中存在数据矩阵稀疏性影响推荐效果的问题,考虑矩阵奇异值分解(SVD)能有效地平滑数据矩阵中的数据,以及朋友圈能够反映出一个人的兴趣爱好,提出了一种融合朋友关系和标签信息的张量分解推荐算法。首先,利用高阶奇异值分解(HOSVD)方法对用户-项目-标签三元组信息进行潜在语义分析和多路降维,分析用户、项目、标签三者间关系;然后,再结合用户朋友关系、朋友间相似度,修正张量分解结果,建立三阶张量模型,从而实现推荐。该模型方法在两个真实数据集上进行了实验,结果表明,所提算法与高阶奇异值分解的方法比较,在推荐的召回率和精确度指标上分别提高了2.5%和4%,因此,所提算法进一步验证了结合朋友关系能够提高推荐的准确率,并扩展了张量分解模型,实现用户个性化推荐。     

基于张量分解的药品个性化推荐

在当前网购越来越流行的趋势下,网上买药也给很多病人带来了极大的便利.但是普通人在网上购买药品时普遍存在盲目购药、无法获得买药指导的问题,针对这一问题,提出首先根据药品的功能描述信息进行聚类,设计了基于用户相似度的协同过滤药品推荐算法;然后针对该算法的冷启动以及数据稀疏性等问题提出了基于张量分解的个性化药品推荐算法来对获取到的药品功能描述信息进行特征分析,构建标签特征向量,利用特征向量与用户对药品的评分值构建三阶张量,再利用张量分解方法对该三阶张量进行分解;最后得到推荐评估值,再利用该推荐评估值进行Top-N药品推荐.通过对真实的药品销售网站数据进行抓取并分析,构建了张量模型,并进行数据建模,与协同过滤的推荐结果相比,其得到了较好的推荐效果.     

基于改进鱼群算法与张量分解的社会化标签推荐模型

基于大众分类法(folksonomy)的标签应用已逐渐成为一种重要的互联网内容组织方式,但随着数据规模的海量增长,产生了严重的信息过载问题,而传统的基于“用户-项目”二元关系的个性化推荐算法难以有效应对由“用户-项目-标签”所构成的三元关系。通过对基本人工鱼群算法进行改进,提出一种对标签推荐系统初始数据集进行聚类分析的方法,用以降低标签推荐系统的数据分析规模。在此基础上,综合考虑标签推荐系统中的元素权重以及反映用户偏好的评分信息,将元素权重和评分等级进行加权处理,以处理结果作为张量中的元素,建立了一种新的加权张量模型,并利用动态增量更新的张量分解算法进行模型求解,进而完成个性化的推荐。最后在两个真实的实验数据集上对比分析了所提算法(FTA)与另外两个经典标签推荐算法的推荐性能,实验结果表明FTA算法在准确率和召回率上均具有较好的表现。     

基于位置聚类和张量分解的Web服务推荐算法

基于服务质量（QoS）的Web服务推荐能在众多功能相似的Web服务中发现最能满足用户非功能需求的Web服务,但QoS属性值预测算法仍存在预测准确度不高和数据稀疏性的问题。针对以上问题,提出了一种基于位置聚类和分层张量分解的QoS预测算法ClustTD,该算法基于用户和服务的位置属性将用户和服务聚类成多个局部组,分别对局部组和全局的用户、服务和时间上下文进行张量建模和分解,将局部和全局张量分解的QoS预测值进行加权组合,同时考虑了局部和全局因素,获得最终QoS预测值。实验结果表明,该算法具有较高的QoS预测准确率和Web服务推荐质量,并能在一定程度上解决数据稀疏性问题。     

基于平行因子分解的协同聚类推荐算法

针对三元组数据内在关联性复杂的特点,提出了基于平行因子分解(PARAFAC)的协同聚类推荐算法。该算法利用PARAFAC算法对张量进行分解,挖掘多维数据实体之间的相关联系和潜在主题。首先,利用PARAFAC分解算法对三元组张量数据进行聚类;然后,基于协同聚类算法提出了三种不同方案的推荐模型,并通过实验对三种方案进行了比较,得到了最优的推荐模型;最后,将提出的协同聚类模型与基于高阶奇异值分解(HOSVD)的推荐模型进行比较。在last.fm数据集上,PARAFAC协同聚类算法比HOSVD张量分解算法在召回率和精确度上平均提高了9.8个百分点和3.7个百分点,在delicious数据集上平均提高了11.6个百分点和3.9个百分点。实验结果表明所提算法能更有效地挖掘出张量中的潜在信息和内在联系,实现高准确率和高召回率的推荐。     

基于用户近邻的N维张量分解推荐算法

基于张量分解的推荐算法存在推荐精度较低和数据稀疏的问题。为此,在传统的张量分解模型基础上,引入用户近邻信息,提出一种新的N维张量分解算法。利用上下文感知信息,把隐式反馈信息作为张量的第3维度,以建立N维张量分解模型,为进一步提高推荐质量,加入用户近邻信息来优化N维张量分解模型,以提高张量分解推荐算法的准确率。实验结果表明,融合用户近邻的张量分解推荐算法比传统的张量分解算法具有更好的准确性,能有效解决稀疏性和准确性问题。     

基于标签和PageRank的重要微博用户推荐算法

海量的微博信息使新进用户很难获取到其感兴趣的内容,重要微博用户推荐为新用户提供了一条有效获取信息的途径。目前,由于 用户间的关系没有被充分考虑及缺乏对用户个性化标签的处理,导致重要微博用户推荐的准确率不高。为此,提出了一种基于标签和PageRank的重要微博用户推荐算法。该算法首先对个性化标签进行分词、去噪、设置权重等处理,并将其作为用户兴趣的代表;然后根据PageRank计算模型来分析用户间的关系,结合标签相似度计算向新用户推荐与其兴趣相似的重要微博用户。 实验表明,该算法由于融入了对微博用户关系和用户个性化标签的重要性分析,因此与基于标签和协同过滤的个性化推荐算法相比 具有更高的重要微博用户推荐准确率。     

基于标签分类的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤根据用户的行为去预测可能喜欢的产品,是当前应用最广泛的推荐算法之一。但随着用户规模的急剧扩大,有价值的信息占比较少,存在稀疏性等问题,导致推荐质量不高。针对这一问题,提出了一种基于标签分类的协同过滤推荐算法。将不完整的数据样本根据标签进行分类,使分解的矩阵依赖于类,随后使用迭代投影寻踪的方法计算类依赖矩阵的线性组合及其对应的权重。开放数据集实验表明,该方法在保持一定分类准确率的前提下,平均降低了35.23%的插补误差,优于传统协同过滤推荐算法。     

基于用户谱聚类的协同过滤推荐算法

针对电子商务系统中传统协同过滤推荐算法面临的稀疏性、准确性、实时性等问题,提出了一种基于用户谱聚类的协同过滤推荐算法。首先利用非负矩阵分解的方法对原始稀疏评分矩阵进行平滑处理,然后利用改进相似度的谱聚类方法将用户聚类,最后在用户所属类中寻找最近邻并产生推荐。用户谱聚类过程可离线完成,加快了在线推荐速度。在数据集MovieLens上的实验结果表明,该算法在平均绝对偏差、召回率、准确率等方面都有了较大改善,提高了推荐质量。     

融合项目标签信息面向排序的社会化推荐算法

近年来,推荐系统越来越受到人们的关注,按照应用场景主要分为评分预测和Top-K推荐。考虑到传统评分推荐系统和Top-K排序推荐系统只考虑用户和项目的二元评分信息,具有一定的局限性,因此扩展了一种基于列表排序学习的矩阵分解方法。一方面,充分考虑用户之间关注关系。首先通过用户之间的关注关系计算用户之间的信任度,接着通过用户之间的信任度在原始模型的损失函数中添加用户社交约束项,使相互信任的用户偏好向量尽可能接近。另一方面,计算项目所拥有标签的权重,并以此计算项目之间的标签相似度,再将项目的标签约束项添加至损失函数中。在真实Epinions和百度电影数据集中的实验结果表明,该方法的NDCG值和原始模型相比具有一定的提高,有效地提高了推荐准确率。     

基于标签信息特征相似性的协同过滤个性化推荐

标签推荐系统旨在利用标签数据为用户提供个性化推荐。已有的基于标签的推荐方法往往忽视了用户和资源本身的特征,而且在相似性度量时仅针对项目相似性或用户相似性进行计算,并未充分考虑二者之间的有效融合,推荐结果的准确性较低。为了解决上述问题,将标签信息融入到结合用户相似性和项目相似性的协同过滤中,提出融合标签特征与相似性的协同过滤个性化推荐方法。该方法在充分考虑用户、项目以及标签信息的基础上,利用二维矩阵来定义用户-标签以及标签-项目之间的行为。构建用户和项目的标签特征表示,通过基于标签特征的相似性度量方法计算用户相似性和项目相似性。基于用户标签行为和用户与项目的相似性线性组合来预测用户对项目的偏好值,并根据预测偏好值排序,生成最终的推荐列表。在Last.fm数据集上的实验结果表明,该方法能够提高推荐的准确度,满足用户的个性化需求。     

基于聚类层次模型的视频推荐算法

目前推荐系统存在评论数据稀疏、冷启动和用户体验度低等问题,为了提高推荐系统的性能和进一步改善用户体验,提出基于聚类层次模型的视频推荐算法。首先,从相关用户方面着手,通过近邻传播（AP）聚类分析得到相似用户,从而收集相似用户中的历史网络视频数据,进而形成视频推荐集合;其次,利用用户行为的历史数据计算出用户对视频的喜好值,再把视频的喜好值转换成视频的标签权重;最后,通过层次分析模型算出视频推荐集合中用户喜好视频的排序,产生推荐列表。基于MovieLens Latest Dataset和YouTube视频评论文本数据集,实验结果表明所提算法在均方根误差和决策精度方面均表现出良好的性能。     

基于用户信任和兴趣的概率矩阵分解推荐方法

传统协同过滤推荐算法存在数据稀疏性、冷启动、新用户等问题.随着社交网络和电子商务的迅猛发展,利用用户间的信任关系和用户兴趣提供个性化推荐成为研究的热点.本文提出一种结合用户信任和兴趣的概率矩阵分解（STUIPMF）推荐方法.该方法首先从用户评分角度挖掘用户间的隐性信任关系和潜在兴趣标签,然后利用概率矩阵分解模型对用户评分信息、用户信任关系、用户兴趣标签信息进行矩阵分解,进一步挖掘用户潜在特征,缓解数据稀疏性.在Epinions数据集上进行实验验证,结果表明,该方法能够在一定程度上提高推荐精度,缓解冷启动和新用户问题,同时具有较好的可扩展性.     

一种社会化标注系统资源个性化推荐方法

目前许多基于社化化标注的个性化资源推荐方法均忽视了用户长短期兴趣和多义标签问题对推荐的不同影响,为此,设计区分用户长短期兴趣的指标——用户的标签偏好权重和资源偏好权重;在此基础上,提出一种结合基于内容和基于协同过滤方法优点的混合推荐方法,通过加入标注相同资源的标签向量相似度计算因子,来减小多义标签对推荐结果的影响。实验表明,将该方法引入社会化标注系统资源个性化推荐算法中,能提高推荐精度。     

融合层次聚类和粒子群优化的鲁棒推荐算法

针对现有的推荐算法面对托攻击时鲁棒性差的情况,提出一种融合层次聚类和粒子群优化的鲁棒推荐算法.首先,根据用户评分矩阵,使用层次聚类将用户聚为两类,并根据平均类内距离进行类别判定,对攻击概貌进行标记;然后,基于矩阵分解技术,引入粒子群优化技术进行特征矩阵初始化,为模型训练提供初始最优解;最后,根据攻击概貌标识结果构造标记函数,降低对模型训练过程的影响,实现对目标用户的鲁棒推荐.在公共数据集上将本文提出的算法和其他算法进行了实验对比分析,结果显示提出的算法在鲁棒性方面有很大的提升,推荐精度也有提高.     

Item recommendation using tag emotion in social cataloging services

Due to the overload of contents, the user suffers from difficulty in selecting items. The social cataloging services allow users to consume items and share their opinions, which influences in not only oneself but other users to choose new items. The recommendation system reduces the problem of the choice by recommending the items considering the behavior of the people and the characteristics of the items.In this study, we propose a tag-based recommendation method considering the emotions reflected in the user’s tags. Since the user’s estimation of the item is made after consuming the item, the feelings of the user obtained during consuming are directly reflected in ratings and tags. The rating has overall valence on the item, and the tag represents the detailed feelings. Therefore, we assume that the user’s rating for an item is the basic emotion of the tag attached to the item, and the emotion of tag is adjusted by the unique emotion value of the tag. We represent the relationships between users, items, and tags as a three-order tensor and apply tensor factorization. The experimental results show that the proposed method achieves better recommendation performance than baselines.     

Tag recommendation method in folksonomy based on user tagging status

A folksonomy consists of three basic entities, namely users, tags and resources. This kind of social tagging system is a good way to index information, facilitate searches and navigate resources. The main objective of this paper is to present a novel method to improve the quality of tag recommendation. According to the statistical analysis, we find that the total number of tags used by a user changes over time in a social tagging system. Thus, this paper introduces the concept of user tagging status, namely the growing status, the mature status and the dormant status. Then, the determining user tagging status algorithm is presented considering a user’s current tagging status to be one of the three tagging status at one point. Finally, three corresponding strategies are developed to compute the tag probability distribution based on the statistical language model in order to recommend tags most likely to be used by users. Experimental results show that the proposed method is better than the compared methods at the accuracy of tag recommendation.     

一种基于文本卷积神经网络的推荐算法

传统的矩阵因子分解模型不能有效提取用户和物品特征,而基于深度学习模型可以很好地提取特征信息。当前,主流的基于深度学习推荐算法只是单一地将神经网络的输出或物品特征与用户特征乘积的形式来做推荐预测,不能充分挖掘用户和物品之间的关系。基于此,本文提出一种基于文本卷积神经网络与带偏置项的奇异值分解(BiasSVD)结合的推荐算法,利用文本卷积神经网络(TextCNN)来充分提取用户和物品的特征信息,然后用奇异值分解方法来做推荐,深层次理解文档上下文信息,进一步提高推荐的准确性。将该算法在MovieLens的2个真实数据集上做广泛的评估分析,推荐的准确度要明显优于ConvMF算法及主流深度学习推荐算法。