考虑负相关性信息的协同过滤算法研究

为了研究Pearson负相关性信息对协同过滤算法的影响, 提出了一种考虑负相关性信息的协同过滤算法。该算法选取正相关用户作为最近邻居, 负相关用户作为最远邻居, 使用参数调节最近邻居和最远邻居在推荐过程中的作用。MovieLens数据集上的对比实验表明, 负相关性不仅可以提高推荐结果的准确性, 而且可以增加推荐列表的多样性; 进一步分析发现, 负相关性还可以大幅度提高不活跃用户的推荐准确性。该工作表明, 负相关性有助于解决推荐系统中准确性、多样性两难的问题和冷启动问题。     

融合核密度估计和奇异值分解的多样化推荐算法

现今的推荐算法大多以提高推荐列表准确率为目标,而对推荐的多样性考虑较少,这样会导致推荐结果新颖性不强,在考虑多样性的时候又会降低准确率.本文提出了一种融合兴趣分布与奇异值分解的多样化推荐算法(KDE-SVD),首先使用核密度估计的方式估计用户兴趣分布,得出用户在兴趣分布上相似的邻居,并使用兴趣分布上相似的邻居的评分对当前用户未评分的物品进行预评分,然后将上一步得到的预评分填入用户-评分矩阵,进行SVD分解,此时获取推荐列表即包含了兴趣相似邻居预评分而来的物品,保证推荐列表的多样性,也有SVD分解而得的行为相似邻居的物品,保证推荐列表的准确率.在实验数据集上实验表明,该本文算法能保证准确率的的情况下充分提高推荐多样性.     

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。     

基于用户相似度和信任度的药品推荐算法

为了解决协同过滤算法推荐精度低的问题,提出基于用户相似度和信任度的药品推荐算法。该方法通过离线使用DBSCAN算法对药品进行聚类来降低时间复杂度。引入共同评分药品阈值使用户相似度计算更准确,同时设置相似度阈值来限定相似性邻居的选取以克服KNN算法选取邻居的缺陷。根据用户的推荐可信度和评分可信度建立信任计算模型,计算基于相似邻居集的可信邻居集。通过两次邻居选择策略为目标用户产生药品推荐。仿真结果表明,该算法与其他算法相比在平均绝对误差、准确率和召回率上有更好的性能,提高了系统推荐精度。     

融合用户自然最近邻的协同过滤推荐算法

现有的基于近邻的协同过滤推荐方法如基于KNN、基于K-means的协同过滤推荐常用来预测用户评分,但该方法确定邻居个数K非常困难且推荐准确率不高,难以达到理想推荐效果。从选择邻居用户这一角度出发,提出一种融合用户自然最近邻的协同过滤推荐算法（Collaborative Filtering recommendation integrating user-centric Natural Nearest Neighbor,CF3N）,该算法首先自适应地寻找目标用户的自然最近邻居集,再融合目标用户的自然最近邻居集与活动近邻用户集,使用融合后得到的邻居集合预测目标用户评分。实验使用了MovieLens数据集,以RMSE和MAE为评测标准,比较CF3N、CF-KNN与INS-CF算法,结果显示在电影领域该算法的推荐准确率有显著提高。     

基于优化欧氏距离的协同过滤推荐

由于推荐系统中用户对项目的评价数据具有多样性和稀疏性的特点,传统的相似性度量算法不能有效查找相似邻居,本文提出一种基于优化欧氏距离的邻居相似度计算方法,在欧氏距离计算的基础上引入归一化处理和杰卡德相似系数,并最终作出评价预测和推荐。在典型数据集上的实验结果显示该算法能够有效提高协同过滤推荐系统的推荐性能。      

基于双重邻居选取策略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,但是传统的协同过滤推荐算法存在推荐精度低和抗攻击能力差的缺陷.针对这些问题,提出了一种基于双重邻居选取策略的协同过滤推荐算法.首先基于用户相似度计算的结果,动态选取目标用户的兴趣相似用户集.然后提出了一种用户信任计算模型,根据用户的评分信息,计算得到目标用户对兴趣相似用户的信任度,并以此作为选取可信邻居用户的依据.最后,利用双重邻居选取策略,完成对目标用户的推荐.实验结果表明该算法不仅提高了系统推荐精度,而且具有较强的抗攻击能力.     

动态自适应的混合智能协同推荐算法

针对当前协同过滤推荐算法存在数据稀疏、用户兴趣变化和时效性不明显、推荐质量差等问题,提出了一种动态自适应的混合智能协同过滤推荐算法。首先利用修正核模糊聚类算法进行聚类分析,得到目标用户初始邻居集,缩小计算范围;重新定义了初始等价关系和等价关系相似性,提出了动态x近邻算法,得到准确邻居集并用预测评分填充矩阵,优化数据质量;最后引入用户兴趣变化因子和评价时效,挖掘用户潜在的兴趣变化,得到较好的推荐结果。实验结果表明,该算法能够得到更准确的最近邻居集,提高预测准确率和推荐质量,为用户提供更好的个性化推荐。     

分步筛选邻居的协同过滤改进算法

为了解决协同过滤算法用户邻居筛选的优化问题,提高推荐结果的准确性,提出了一种分步筛选邻居的协同过滤改进算法。该算法首先采用改进的 Pearson 系数法计算用户间的相似度,降序排列后,计算用户特征值,大于用户特征阈值的用户进入下一层筛选;然后选择对优先项目集有过评分的用户形成最终的邻居集;最后进行预测评分得到推荐。实验结果表明,该算法能够有效地获取用户最近邻居集,改善准确性,并且稳定性良好。     

基于相关均值的协同过滤推荐算法

针对在用户评分数据极端稀疏环境下传统协同过滤推荐算法存在的弊端,从提高邻居用户识别准确性出发,对传统相似性度量方法进行改进,在此基础上提出一种基于相关均值的推荐算法。实验结果表明,该算法能增强邻居用户在推荐中的影响力,有效提高推荐精度,改善推荐质量。     

基于权邻域的代表性用户抽样算法

代表性用户抽样方法在社会网络分析领域中得到广泛的应用，如何使其抽取的子集代表网络中所有用户具有重要的研究意义。现有方法较少关注网络拓扑结构中用户潜在的大量有用信息，通过对统计分层抽样模型进行优化，提出了一种基于权邻域的代表性用户抽样算法。为了从网络拓扑结构中获得用户更多有价值的内容，该算法使用权邻域对用户代表度计算方法进行改进，同时与用户属性相结合。之后根据用户属性值将用户分成不同属性组，计算用户在每个属性组的代表度。接着通过质量函数来衡量代表性用户的代表程度。采用启发式贪心算法抽取代表性用户。在4个数据集上与6种传统抽样算法进行实验比较，结果表明基于权邻域的代表性用户抽样算法在精确率、召回率和F1-Measure评价指标上均有提升。     

一种邻居动态调整的粒子群优化算法

为了达到全局寻优能力与寻优速度的平衡,提出一种邻居动态调整的粒子群优化算法。该算法依据粒子的多样性变化和进化状态,实现邻居结构的动态改变。算法引入种群熵评估粒子的多样性,定义粒子邻居扩充因子和局部影响因子来描述粒子的进化状态,并提出邻居扩充与约束策略来控制好粒子的影响力。实验结果表明,该算法具有较强的全局寻优能力和较好的寻优速度。     

基于变异算子和邻域值自适应的MOEA/D算法

基于分解的多目标进化算法（MOEA/D）在解决多目标问题时，具有简单有效的特点。但多数MOEA/D采用固定的控制参数，导致全局搜索能力差，难以平衡收敛性和多样性。针对以上问题提出一种基于变异算子和邻域值自适应的多目标优化算法。该算法根据种群中个体适应度值的分散或集中程度进行判断，并据此对变异算子进行自适应的调节，从而增强算法的全局搜索能力；根据进化所处的阶段以及个体适应度值的集中程度，自适应地调节邻域值大小，保证每个个体在不同的进化代数都有一个邻域值大小；在子问题邻域中，统计子问题对应个体的被支配数，通过判断被支配数是否超过设定的上限，来决定是否将Pareto支配关系也作为邻域内判断个体好坏的准则之一。将提出的算法与传统的MOEA/D在标准测试问题上进行对比。实验结果表明，提出的算法求得的解集具有更好的收敛性和多样性，在求解性能上具有一定的优势。     

Tourism Route Recommendation Based on A Multi-Objective Evolutionary Algorithm Using Two-Stage Decomposition and Pareto Layering

Tourism route planning is widely applied in the smart tourism field. The Pareto-optimal front obtained by the traditional multi-objective evolutionary algorithm exhibits long tails, sharp peaks and disconnected regions problems, which leads to uneven distribution and weak diversity of optimization solutions of tourism routes. Inspired by these limitations, we propose a multi-objective evolutionary algorithm for tourism route recommendation(MOTRR) with two-stage and Pareto layering based on decom...     

基于分段混合蛙跳算法的旅行商问题求解

针对旅行商问题(TSP)在搜索后期解的多样性和精度下降的问题,提出一种解决TSP问题的分段混合蛙跳算法(S-SFLA)。该算法在搜索初期利用逆转变异算子减少交叉路径,在搜索的后期引入邻域搜索(个体邻域,局部最优领域,全局最优邻域)增加种群多样性。在整个搜索过程中记忆全局历史最优解与局部历史最优解,进行全局更新和局部更新,避免迂回搜索。在局部更新中,每一个青蛙都有机会得到更新。实验结果表明,与遗传算法、蚁群算法、基本蛙跳算法相比,S-SFLA算法在求解中等规模的TSP问题上具有更快的搜索速度和更高的求解精度。     

基于异构邻域聚合的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤算法使用one-hot编码生成的特征向量信息量稀少,对异构行为数据仅挖掘不同行为间的联系而忽略用户间行为的联系.针对上述问题,文中提出基于异构邻域聚合的协同过滤推荐算法.首先,使用图对用户和项目的异构交互进行建模,并利用图的连通特性构建邻域.然后,使用轻量级图卷积方法整合邻域信息,融入目标用户和目标项目的特征向量.最后,将融合邻域信息的用户与项目的特征向量输入多任务异构网络进行训练,通过丰富特征向量信息的方法缓解数据稀疏问题.在数据集上的实验证实文中算法的性能较优.     

区分交互意图的图卷积协同过滤算法

近几年提出了一些基于图卷积网络的协同过滤推荐模型,然而大部分模型将邻域权重视为常量且不区分用户和物品间的交互关系,无法获取令用户满意的推荐列表。因此,为了得到用户和物品更准确的嵌入表示,提出一种区分交互意图的图卷积协同过滤推荐算法MiGCCF(multi-intention graph convolutional collaborative filtering)。该算法将交互关系进行分解,细粒度分析用户与物品间的交互意图,并引入注意力机制,在消息传播过程中赋予邻域可学习的注意力权重,挖掘用户对于不同交互物品的喜爱度。在Gowalla与Amazon-book上的实验表明,该算法相比于基准算法,在两个数据集上的HR@50和NDCG@50指标分别提高了12.5%和8.5%,具有更好的性能表现。     

求解柔性作业车间调度问题的新型改进Jaya算法

为有效解决复杂的柔性作业车间调度问题,以最小化最大完成时间为目标,提出了一种结合了变邻域搜索算法的新型改进Jaya算法来求解。为不断挖掘和优化探索最优解,提高算法求解的结果质量,通过Jaya算法的原理重新提出一种解的更新机制,此外在Jaya算法原理的基础上嵌入一种变邻域搜索策略,并在传统邻域结构的基础上重新设计了两种新型邻域结构,扩大了邻域搜索范围,增强了Jaya算法的局部搜索能力,避免算法因失去解的多样性从而陷入局部最优。运用基准算例对该算法的求解性能进行了验证,并与其他算法的仿真结果进行对比,结果表明该改进算法的求解效率更高。     

考虑加热炉生产因素的热轧板坯轧制计划模型与算法

加热炉生产是影响热轧机组利用率和轧制计划质量的重要环节之一.通过分析加热炉对热轧生产的影响,抽取板坯标准在炉时间和出炉温度这两个关键因素,建立热轧板坯轧制计划的整数规划模型,并提出自适应邻域搜索算法.在算法中设计约束满足策略、自适应搜索策略和反向学习邻域搜索策略.约束满足策略针对目标特征和加热炉因素设计两种值选择规则,用于生成高质量初始解;自适应搜索策略能够自主选择邻域结构和终止邻域搜索,有效优化邻域结构选择方式和算法收敛速度;反向学习邻域搜索策略基于反向学习技术增强解空间多样性,提高全局搜索能力.基于实际生产数据设计多种规模的实验,通过实验验证了算法的有效性.     

基于环形邻域的混沌粒子群聚类算法

针对标准粒子群优化（PSO）算法早熟收敛及易陷入局部极值的缺点,提出一种基于环形邻域的混沌粒子群优化算法RCPSO,并将其应用于求解数据聚类问题,而且通过在4个数据集上进行仿真实验验证了算法的有效性。实验表明,当邻域大小为整个种群规模的1/3时,基于静态邻域和基于随机邻域的算法在4个数据集上的整体聚类效果均达到最好。RCPSO算法利用适当规模的环形邻域提高了粒子群的全局寻优能力,并利用混沌因子增强了粒子收敛过程中种群的多样性,从而避免算法的早熟收敛。另外,与K-means、PSO、K-PSO及CPSO算法的实验结果进行比较表明,RCPSO算法在错误率方面表现得更好,因此该算法为聚类问题提供了一种切实有效的解决方法。