基于标签聚类与项目主题的协同过滤推荐算法

传统基于项目的协同过滤算法在计算项目相似度时仅依靠评分数据,未考虑项目的自身特征。社会化标注的出现使得标签能在一定程度上反映项目特征,但标签具有语义模糊的特点,因此直接将标签纳入协同过滤算法存在一定问题。为解决上述问题,提出一种改进的基于项目的协同过滤推荐算法。该算法对标签进行聚类并生成主题标签簇,根据项目标注情况计算项目与主题间的相关度并生成项目-主题相关度矩阵,同时将其与项目-评分矩阵相结合来计算项目间的相似度,采用协同过滤完成对目标项目的评分预测,以实现个性化推荐。在Movielens数据集上的实验结果表明,该算法能够解决标签的语义模糊问题并提升推荐质量。     

用户和项目联合度对二分网络个性化推荐的影响

首先采用物质流动算法进行二部图相似系数投影,然后利用随机游走模型得到协同过滤结果。在计算相似系数时,采用了考虑用户和项目联合度分布特征的改进算法。通过数据模拟可知,在最优情况下推荐项目准确率提高了18. 19%,推荐项目多样性提高了21. 90%。对用户和项目联合度的分布进行了统计分析,结果表明,在最优情况下,其符合指数为--2. 33的指数分布。     

基于社会化标签和历史价格曲线的网络结构个性化推荐方法

社会化标签包含商品丰富的内容,体现用户对商品的个性偏好,而商品的历史价格曲线影响用户的购买倾向。为此,提出社会化标签和历史价格曲线的个性化推荐方法。将用户-标签-商品的三部图网络结构分解为用户-标签、标签-商品的二部图网络结构。在用户-标签二部图中,利用商品历史价格曲线的权重,基于商品历史价格曲线求得用户对标签的评分,并区分用户对标签的积极和消极兴趣。在标签-商品的二部图中,计算标签对商品的重要程度。综合2种方法进行商品推荐,实验结果验证了提出方法能够有效提高推荐的召回率和多样性。     

基于Web挖掘的个性化推荐算法研究

个性化推荐系统是根据用户的爱好,给用户推荐符合用户兴趣的对象的一种高级商务智能平台.论文重点探讨基于用户的协同过滤算法,介绍其基本思想和工作流程,并通过高级语言C＋＋来实现三种相似度计算方法,通过实验比较得出了最佳的计算方法,并设计实现了一个电子商务个性化推荐系统原型,对其他同类网站应用个性化推荐系统具有很好的参考价值.     

基于项目分层的个性化推荐方法

协同过滤目前较为成功地应用于个性化推荐系统中.但随着系统规模的扩大和待推荐项目的不断增加,协同过滤面临着稀疏性问题和新项目推荐问题,制约了推荐效果.在此分析了传统协同过滤推荐方法中存在的问题,提出一种基于项目分层的个性化推荐方法.采用了基于多层兴趣表示的用户相似性算法,并结合相似用户推荐项与项目相似性来推荐新项目.该推荐方法在稀疏数据集上能表现出较好的推荐质量,同时也能够有效地解决新项目推荐问题.     

基于兴趣标签的个性化新闻推荐系统

随着互联网的飞速发展所带来的“信息过载”问题使准确的新闻推荐技术变得越来越重要。提出基于兴趣标签的个性化新闻推荐系统,利用Hadoop大数据平台,采用基于项的协同过滤算法,通过收集用户的浏览记录和兴趣标签,挖掘用户的主题兴趣,建立用户的兴趣模型,提高个性化推荐系统的准确性和可扩展性,具有良好的推荐效果。     

基于加权二部图的个性化推荐算法

针对网络推断(NBI)算法的二部图实现算法忽略二部图权重而导致实际评分值高的项目没有得到优先推荐这一问题,提出加权网络推断(WNBI)算法的加权二部图实现算法。该算法以项目的评分作为二部图中用户与项目的边权,按照用户-项目间边权占该节点权重和的比例分配资源,从而实现评分值高的项目得到优先推荐。通过在数据集MovieLens上的实验表明,相比NBI算法,WNBI算法命中高评分值项目数目增多,同时在推荐列表长度小于20的情况下,命中项目的数量和命中高评分项目数量均有明显增加。     

融合“用户-项目-用户兴趣标签图”的协同好友推荐算法

随着社交网络的用户数量呈爆炸式增长,如何为用户推荐具有相同兴趣爱好的好友已成为当前研究的焦点。为此,提出了一种基于"用户-项目-用户兴趣标签图"的协同好友推荐算法。该算法首先利用基于"用户-项目-标签"的三部图物质扩散推荐算法来计算用户之间的相似度,并引入"用户-用户兴趣标签图"二元关系,通过用户的兴趣标签图来发掘用户的兴趣主题;然后根据用户主题分布,利用KL距离来计算用户之间的相似度;最后将两组结果采用调和平均数方式融合得到用户间的综合相似度,并进行好友的推荐。通过在Delicious和Last.fm数据集上的实验证明,该算法能有效提高Top-N推荐的准确率和召回率,同时通过在学术社交网站——学者网数据集上进行的学者推荐实验表明,该算法能有效提高核心用户的推荐度。     

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。     

基于标签混合语义空间的音乐推荐方法研究

目前,音乐越来越受到人们的青睐。如何为用户推荐符合用户需求的歌曲成为了很多音乐网站、电台以及其他相关音乐媒介关心的话题。针对这个问题,该文选取了社会化标签作为推荐方法的主要依据,首先将其分别映射到流派、情感和上下文信息三个语义空间中,然后在三个空间分别计算用户和歌曲的相似度,最后通过不同方法将三个空间的相似度进行融合从而对用户进行歌曲推荐。实验表明,融合不同空间相似度的推荐方法得到了很好的效果。     

基于信任偏好的个性化推荐

协同过滤推荐作为主流的个性化推荐方法在实际应用中存在一定缺陷, 在一些情况下得到的推荐结果不够准确。考虑到信任与用户偏好相似性的关系, 将信任引入到推荐模型中, 并同时考虑暗示用户偏好的多维因素, 提出基于信任偏好的个性化推荐方法, 以提高推荐系统的准确性, 并用实验验证了此方法的有效性。     

基于概念层次树的个性化推荐算法

改进了传统的协同过滤算法,提出了基于概念层次树的用户模型,利用该模型进行协同运算,使系统在用户共同评分项极其稀疏时也能产生推荐。在相似性计算和产生推荐阶段引入了概念分层思想,分别在商品种类上产生推荐,避免了推荐的单一现象。MovieLens数据集实验表明,改进后的算法在推荐质量上有了明显的提高。     

一种电影个性化推荐系统的研究与实现

在协作过滤算法研究的基础上,考虑到相似项目之间评分的相似性,将此因素加入过滤算法得到改进的协助过滤算法,提高了算法的准确度。综合内容和协作过滤的优缺点,提出一种具有自适应调节的混合过滤算法,提高了过滤性能和准确度。根据改进的算法,针对电影领域进行实验,证明了其可行性。     

层次凝聚算法在商品个性化推荐中的应用

商品的个性化推荐是电子商务个性化服务中非常重要的一个方面，而聚类协作过滤则是推荐系统中采用最为广泛的技术。在基于聚类协作过滤的商品个性化推荐中的聚类算法通常采用划分聚类，文章根据电子商务网站的特点，提出了用改进的Rock层次凝聚算法Improved-Rock实现基于购买商品类别相似性的用户聚类。模拟实验结果表明该算法的应用是有实际价值的。     

层次凝聚算法在商品个性化推荐中的应用

商品的个性化推荐是电子商务个性化服务中非常重要的一个方面,而聚类协作过滤则是推荐系统中采用最为广泛的技术。在基于聚类协作过滤的商品个性化推荐中的聚类算法通常采用划分聚类,文章根据电子商务网站的特点,提出了用改进的Rock层次凝聚算法Improved-Rock实现基于购买商品类别相似性的用户聚类。模拟实验结果表明该算法的应用是有实际价值的。     

基于标签系统中聚类分析的个性化推荐算法

随着YouTube、Flickr和Last．fm等社会化网络的兴起,标签系统在日常生活中扮演着越来越重要的作用．为了给用户提供更优质的推荐,分析用户为不同资源打标签的行为就显得尤为重要．本文将主要的社区发现算法应用到标签系统中的聚类分析中,并比较它们在不同数据集上的表现,设计出针对标签系统的个性化推荐算法．实验结果表明,本文提出的算法能很好的发现不同用户的兴趣,提高推荐系统的质量．     

基于免疫算法的个性化推荐系统

针对个性化推荐系统中用户的多个不同需求,提出一种基于免疫算法的求解方法。该算法将要求解的个性化 推荐列表建模成一个最大化推荐准确性和多样性的多目标优化问题,采用基于用户的协同过滤技术对用户进行分类,设计了 适合推荐问题求解的抗体编码方式、克隆、变异算子。仿真实验结果表明,所提算法能够有效求得个性化推荐的最佳解,达到 可以同时为多个用户提供多个不同推荐的需求。     

用户兴趣对个性化推荐的影响

利用用户-产品二部分图中度量同类节点相似性的加权映射方法,研究了用户的兴趣对基于物质扩散的个性化推荐算法的影响并提出了相应的改进算法,其中用户的兴趣定义为用户所选择过产品的平均度。该算法中在推荐过程中假设用户收集产品被赋予的推荐强度应由用户的兴趣点和产品自身的度一起决定。数值实验结果显示该算法可以提高原物质扩散算法的准确度。进一步,当数据集稀疏的时候,算法应该赋予与用户兴趣点相近的产品更大的推荐强度;随着数据集变得越来越稠密,应该赋予用户的兴趣点外的其他产品更多的权重以提高算法的准确度和推荐列表差异性。