一种结合有效降维和K-means聚类的协同过滤推荐模型*

为了克服“维灾”所带来的问题,提出一种基于主成分分析的维数约简方法,并在转换后的低维向量空间上进行K-means聚类算法,以减少目标用户的最近邻搜索范围,代替在超高维空间上逐一寻找最近邻的过程。实验结果证明了新算法的有效性,特别在目标用户的历史评价信息较少的情况下,也能有较好的预测精度。     

基于SVD的K-means聚类协同过滤算法

针对基于内存的协同过滤算法在线计算量较大,数据稀疏且可扩展性较低的缺点,本文提出了一种基于SVD矩阵填充技术的K-means聚类协同过滤算法。本算法首先利用SVD降维方法对原始的高维稀疏矩阵进行预测填充,得到一个没有缺失值的评分矩阵,而后利用K-means聚类在填充完整的数据上对用户进行聚类,从而对完成对测试集上未知评分进行预测。该算法利用用户与项目之间的潜在关系克服了稀疏性问题,同时保留了聚类方法可离线建模、可扩展性好等优点。实验结果表明,该算法获得了更好的预测性能,同时具有良好的可扩展性。     

基于SVD与模糊聚类的协同过滤推荐算法

协同过滤为个性化推荐解决信息过载问题提供了方案,然而也存在着数据的稀疏性、可扩展性等影响推荐质量的关键问题.我们提出了一种基于奇异值分解（SVD）与模糊聚类的协同过滤推荐算法,通过引用物理学上狭义相对论中能量守恒的方法以保留总体特征值的数目,较为准确地确定降维维度,实现对原始数据的降维及其数据填充.另外,再运用模糊聚类的方法将相似用户进行聚类,从而达到减少邻居用户搜索范围的目的.在MovieLens与2013年百度电影推荐系统比赛等不同数据集上的实验结果表明,该算法能够提高推荐质量.     

基于项目特征聚类的协同过滤推荐算法

提出基于项目特征聚类的Item-based协同过滤推荐算法.该算法首先根据项目的属性特征对项目进行聚类,形成其特征相似群,然后采用一种基于预评分的相似性度量方法计算目标项的最近邻居,最终产生推荐.经实验验证该算法可以有效解决用户评分数据稀疏性和冷启动的难题,而且可以显著提高系统推荐质量.     

结合用户兴趣度聚类的协同过滤推荐算法

针对传统的协同过滤算法忽略了用户兴趣源于关键词以及数据稀疏的问题,提出了结合用户兴趣度聚类的协同过滤推荐算法。利用用户对项目的评分,并从项目属性中提取关键词,提出了一种新的RF-IIF （rating frequency-inverse item frequency）算法,根据目标用户对某关键词的评分频率和该关键词被所有用户的评分频率,得到用户对关键词的偏好,形成用户—关键词偏好矩阵,并在该矩阵基础上进行聚类。然后利用logistic函数得到用户对项目的兴趣度,明确用户爱好,在类簇中寻找目标用户的相似用户,提取邻居爱好的前◢N◣个物品对用户进行推荐。实验结果表明,算法准确率始终优于传统算法,对用户爱好判断较为准确,缓解了数据稀疏问题,有效提高了推荐的准确率和效率。     

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。     

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.     

基于聚类的协同过滤电子商务个性推荐系统的研究

根据目前电子商务网站中商品个性化推荐的现状,重点分析了比较常用的一种推荐方法——协同过滤推荐方法,发现了目前协同过滤算法在应用中所面临的挑战和问题,主要包括:推荐质量低、推荐效率低、数据稀疏性、冷启动等问题。针对这些问题本文提出了一种基于用户兴趣度的聚类分析协同过滤算法,有效的解决了目前算法中存在的数据稀疏性等问题,通过实验数据的分析对比,证明了算法的合理性和有效性。     

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。     

基于聚类免疫网络的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法进行聚类后出现的推荐精度下降问题,提出了一种利用独特型网络模型对基于用户聚类的协同过滤算法加以改进的新思路。通过引入人工免疫中动态调节抗体浓度使免疫网络保持稳定的原理来调整邻居用户的数目,以保证邻居用户的多样性达到提高精度的目的。实验结果表明,该算法相对于传统的基于聚类的协同过滤算法而言,在提高推荐速度的同时保证了推荐的精度。     

个性化服务中基于模糊聚类的协同过滤推荐

推荐系统是个性化服务中最重要的技术之一,协同过滤技术已经成功地应用于个性化推荐系统中。随着用户和商品数目日益增加,推荐系统的效能逐渐降低,实时性要求也难以保证。针对此缺点,本文使用了一种基于模糊聚类的协同过滤推荐,根据用户对项目评分的相似性对项目进行模糊聚类,并在此基础上搜索目标用户的最近邻居,从而缩小最近邻的查找范围并产生推荐结果。实验结果表明,该方法可以有效提高个性化服务中的实时响应速度。     

基于项目聚类的协同过滤推荐算法

推荐系统是电子商务中最重要的技术之一 ,协同过滤是推荐系统中采用最为广泛也是最成功的推荐技术 .随着电子商务系统用户数目和商品数目日益增加 ,在整个用户空间上寻找目标用户的最近邻居非常耗时 ,导致推荐系统的实时性要求难以保证 .针对上述问题 ,本文提出了一种基于项目聚类的协同过滤推荐算法 ,根据用户对项目评分的相似性对项目进行聚类 ,生成相应的聚类中心 ,在此基础上计算目标项目与聚类中心的相似性 ,从而只需要在与目标项目最相似的若干个聚类中就能寻找到目标项目的大部分最近邻居并产生推荐列表 .实验结果表明 ,本算法可以有效提高推荐系统的实时响应速度     

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。     

基于用户模糊聚类的两阶段协同过滤推荐

推荐系统中,随着用户数目和商品数目的日益增加,传统的协同过滤技术在生成推荐时的速度已经成为一种瓶颈。针对此问题,本文提出了一种基于用户模糊聚类的两阶段协同过滤推荐。两阶段分为离线和在线两个阶段。离线时,应用模糊聚类技术,对基本用户进行模糊聚类;在线时,利用已有的用户模糊聚类寻找目标用户的最近邻居,并产生推荐。实验表明,基于用户模糊聚类的两阶段协同过滤推荐不仅加快了推荐生成速度,还提高了推荐质量。     

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。     

基于模糊聚类的协同过滤算法

针对传统协同过滤算法普遍存在的稀疏性和扩展性问题,提出一种基于模糊聚类的协同过滤算法。利用模糊聚类的方法对项目进行聚类,通过用户-项目评分矩阵计算用户之间的相似度,从中选出与用户最相似的前k个用户,根据这k个用户对当前用户的未评分项目的打分进行预测,选出前n个推荐。实验结果证明,与基于用户的协同过滤算法相比,该算法能提高冷启动问题下的相似度计算精度。     

基于子空间聚类的协同过滤推荐算法

为了降低数据稀疏性对推荐算法效率产生的影响,提出一种基于子空间聚类的协同过滤推荐算法(SCUCF).该算法创建感兴趣、不感兴趣以及既不感兴趣也不不感兴趣三种类型被评价项目的不同子空间.利用项目子空间为目标用户绘制邻居用户树,以此来寻找目标用户的邻居.利用改进的用户相似性计算方法来确定推荐用户.通过MovieLens 1...     

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Web日志和聚类的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是目前应用最为成功的一种电子商务推荐方法,但协同过滤算法也存在数据稀疏性和缺乏个性化等问题,这些问题影响了推荐算法的效率和准确性.针对以上问题,提出了引入Web日志分析的方法,同时利用用户聚类等相关技术,不仅解决了数据稀疏的问题也提高了推荐的准确性.