基于相似度优化和流形学习的协同过滤算法改进研究

协同过滤算法中存在着数据稀疏性和可扩展性问题,由于用户和项目数据量巨大致使数据十分稀疏,且不同数据集中数据存在差异,致使现有算法中的相似度计算不够准确和用户聚类效果不佳,对推荐算法准确率产生了显著影响。为了提高相似度计算和最近邻居搜索的准确率,提出了一种基于相似度优化和流形学习的协同过滤算法。通过加权因子优化相似度计算,结合流形学习对稀疏的用户评分数降维后进行谱聚类,通过获得的全局最优解提高聚类所得目标用户最近邻居的准确率,进而提高协同过滤推荐精度。在Epinions数据集和MovieLens数据集上进行实验,结果表明,提出的算法可以有效降低协同过滤算法的平均绝对误差和均方根误差,提高召回率,拥有更高的推荐准确率。     

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。     

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。     

结合项目相似度的协同过滤算法

传统的协同过滤算法因为数据集稀疏性的增加而导致推荐准确性降低。针对该问题提出一种结合项目相似度的协同过滤推荐算法。首先计算项目之间的相似度,然后根据项目之间相似度,预测用户未评分项目评分估值,以减小目标用户与候选最近邻居所形成的数据集稀疏性,最后根据用户相似度获得项目推荐集。实验结果表明,该算法能提高寻找最近邻居的准确性,从而改善协同过滤的推荐质量。     

改进加权Slope one协同过滤推荐算法研究

协同过滤推荐是最成功的推荐技术之一,但数据稀疏性问题导致推荐准确度和推荐效率不高.针对这个问题,提出了一种改进的加权Slope one协同过滤推荐算法.计算用户之间的评分相似度,找出每个用户的最近邻;根据最近邻用户评分,使用基于用户的协同过滤和改进的加权Slope one算法的加权评分预测目标用户的未评分项目;给出推荐.实验过程中采用MovieLens数据集作为测试数据.实验结果表明:与原算法相比,算法提高了预测准确度,有效提高了推荐性能.     

基于改进最近邻的协同过滤推荐算法

针对当前协同过滤推荐算法易受数据稀疏性与冷启动的问题,提出了一种改进最近邻的协同过滤推荐算法。建立用户-项目评分矩阵,并度量项目之间、用户之间的相似性,获取项目和用户的最近邻居,其中最近邻居的最优参数k值采用粒子群算法选择,在MovieLens和Book-Crossing数据集上进行了仿真对比实验。结果表明,相对于其他协同过滤推荐算法,该算法降低了平均绝对误差值,提升了推荐准确度,达到提高推荐质量效果的目的。     

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.     

使用二分图网络提高协同推荐的准确性

协同过滤是推荐系统中广泛使用的最成功的推荐技术,但却面临着严峻的稀疏性问题.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.使用二分图网络缓解协同过滤推荐系统中的稀疏性问题,即将用户和项目抽象为二分图网络中的节点,重新分配项目资源并计算项目间资源贴近度,据此填充用户未评分项目,将稀疏评分矩阵转化为完全矩阵.采用近邻传播聚类对评分矩阵进行聚类,提高算法的可扩展性.最后提出了两种不同的在线推荐策略:(1)通过加权目标用户所在类的邻居用户评分产生推荐(BNAPC1);(2)通过各个类的总体偏好产生推荐(BNAPC2).在MovieLens和Netflix数据集上进行了实验,结果表明BNAPC1的预测精度优于BNAPC2,且与其他几种常用的推荐算法相比仍具有一定优势.     

非线性组合的协同过滤推荐算法

协同过滤是目前最流行的个性化推荐技术,但现有算法局限于用户项目评分矩阵,存在稀疏性、冷开始问题,邻居相似性只考虑用户共同评分项目,忽略项目属性、用户特征相关性;同等对待用户不同时间的兴趣偏好,缺乏实时性。针对这些问题,提出一种非线性组合的协同过滤算法,改进基于项目属性、用户特征的邻居相似性计算方法,获得更加准确的最近邻居集;初始预测评分填充矩阵,以增强其稠密性;最终预测评分增加时间权限,使用户最新兴趣权重最大。实验表明,该算法通过有效降低稀疏性、冷开始和实现实时推荐,提高了预测精度。     

基于单分类的协同过滤推荐算法

随着电子商务推荐系统中用户和商品数目的增加,用户商品评分数据集的稀疏性会导致协同过滤推荐算法的推荐质量下降.针对该问题,提出一种基于单分类的协同过滤推荐算法.根据目标用户评分商品对应的类别,选择候选最近邻居集,采用单分类预测用户对商品的评分,以减小目标用户与候选最近邻居所形成的数据集稀疏性.实验结果表明,该算法能提高寻...     

News item

Direct and indirect Fredholm integral equations of the first and second kind arising from the solution of the heat conduction problem using the boundary element method are tested for their applicability and solved numerically. Due to the advantages and disadvantages of the numerical solution of individual integral equations the most suitable direct and indirect equations are chosen for the Dirichlet, the Neumann and for the mixed problem respectively, and these are compared with each other. Finally examples are presented, including numerical results.     

Learned student models with item to item knowledge structures

Probabilistic and learned approaches to student modeling are attractive because of the uncertainty surrounding the student skills assessment and because of the need to automatize the process. Item to item structures readily lend themselves to probabilistic and fully learned models because they are solely composed of observable nodes, like answers to test questions. Their structure is also well grounded in the cognitive theory of knowledge spaces. We study the effectiveness of two Bayesian frameworks to learn item to item structures and to use the induced structures to predict item outcome from a subset of evidence. One approach, Partial Order Knowledge Structures (POKS), relies on a naive Bayes framework whereas the other is based on the Bayesian network (BN) learning and inference framework. Both approaches are assessed over their predictive ability and their computational efficiency in different experimental simulations. The results from simulations over three data sets show that they both can effectively perform accurate predictions, but POKS generally displays higher predictive power than the BN. Moreover, the simplicity of POKS translates to a time efficiency between one to three orders of magnitude greater than the BN runs. We further explore the use of the item to item approach for handling concepts mastery assessment. The approach investigated consist in augmenting an initial set of observations, based on inferences with the item to item structure, and feed the augmented set to a BN containing a number of concepts. The results show that augmented set can effectively improve predictive power of a BN for item outcome, but that improvement does not transfer to the concept assessment in this particular experiment. We discuss different explanations for the results and outline future research avenues.     

基于项集优化重组的频繁项集发现算法

发现频繁项集是关联规则挖掘的主要途径,也是关联规则挖掘算法研究的重点。关联规则挖掘的经典Apriori算法及其改进算法大致可以归为基于SQL和基于内存两类。为了提高挖掘效率,在仔细分析了基于内存算法存在效率瓶颈的基础上,提出了一种发现频繁项集的改进算法。该算法使用了一种快速产生和验证候选项集的方法,提高了生成项目集的速度。实验结果显示该算法能有效提高挖掘效率。     

基于资源的协作过滤推荐算法研究

协作过滤是当今应用最为普遍的个性化推荐算法,然而数据的稀疏性和算法的可扩展性一直是协作过滤算法所面临的两大问题。提出了一种新的推荐算法——基于资源的协作过滤算法。该算法在对资源项目依内容划分的基础上,将用户—项目评分矩阵转换为用户—资源类别评分矩阵,然后对用户聚类,在目标用户所在的簇中寻找其最近邻居并产生推荐。实验表明,该算法不仅降低了数据的稀疏性和维度,缩小了目标用户最近邻的查找范围,算法的扩展性得到了有效改善,而且提高了最近邻的准确度,推荐精度较以往传统算法有明显提高。