一种改进的基于用户聚类的协同过滤推荐算法

为克服在线视频网站中出现的数据稀疏性和推荐实时性不佳的问题,本文提出一种基于用户聚类的改进算法.首先该算法以商品属性为辅助预填充矩阵空白,然后采用初始聚类中心优化的k-means算法在矩阵上对用户进行离线聚类,将兴趣点相同的用户聚集到同一类别中,最后在线寻找目标用户最近邻并产生推荐.本文采用MovieLens作为测试数据集,实验结果表明,本文算法可以有效缓解数据稀疏性及改善实时性,并在一定程度上提高推荐精度.     

一种基于用户和商品属性挖掘的协同过滤算法

为了解决传统协同过滤算法数据稀疏而导致的推荐不准确等问题,引入商品属性值的概念,根据改进后的用户相似度填充用户-属性矩阵,最后对物品兴趣程度及商品属性评分和进行加权推荐。通过在电影数据集MovieLens上的实验表明,改进后的算法能够显著提升推荐准确率。     

基于信任和图聚类的协同过滤推荐算法

推荐系统的作用是为用户提供个性化的建议或服务,从而帮助用户在大量数据中快速找到感兴趣的项目。在现有的推荐算法中,基于模型的协同过滤推荐算法是推荐系统中一种重要且被广泛使用的方法,它可以解决推荐系统中的冷启动和数据稀疏等部分问题。文中对传统的协同过滤算法进行了改进,将组合了信任信息和图聚类算法的协同过滤技术应用在推荐系统。该方法首先将用户/项目信息表示为图形,然后在图形上使用近似最密集子图查找算法来找到初始集群中心,接着应用迭代方法来更新集群中心直到合并集群。最后将找到的集群作为邻居,对未知项目预测评级并向活跃的用户推荐前N项。在不同的数据集中,对比不同聚类方法的评估结果来表明所改进的方法优于其它推荐方法。     

基于聚类和改进slope one的协同过滤算法

针对传统协同过滤算法存在推荐效率低问题,提出一种改进的CFKMWSO算法.首先对用户进行k-means++聚类,聚类后使用户相似度加权的slope one算法预测数据的缺失项,把预测值回填到用户-评分矩阵中,在新用户-评分矩阵中根据协同过滤算法对目标用户进行推荐.在Movie lens100k数据集上对CFKMWSO算...     

基于启发式聚类模型和类别相似度的协同过滤推荐算法

基于k-近邻的协同过滤推荐算法对于邻居数量k的确定过于主观,并且推荐时以k-近邻均值加权推荐不够准确．针对这两个问题,本文首先引入并改进最大最小距离聚类算法,进而设计启发式聚类模型将用户进行不规定类别数的自由聚类划分,目标用户所在类的用户为邻居用户,客观确定邻居数量;然后在推荐时定义类别相似度,针对性地建立目标用户未评分和评分项目的潜在类别关系,改进k-近邻均值加权算法．实验结果表明,该算法提高了推荐准确度（约0．035MAE）．     

基于用户过滤的校园无线网用户聚类方法

随着智能终端地普及,在校园无线网用户聚类研究中采用MAC地址作为用户区分已不能真实反映用户的行为,为此,提出了一个基于用户过滤的校园无线网用户聚类方法,该方法基于用户活跃度对用户行为数据进行过滤,在此基础上对校园无线网用户行为做进一步地聚类分析。实验结果表明了该方法的有效性。     

一种基于用户兴趣的协同过滤算法

针对评分数据矩阵的稀疏性导致推荐算法质量较低的问题,文章设计了一个改进的协同过滤算法:通过在算法中加入了用户兴趣的信息的方法,改进了用户相似度计算和扩展用户评分矩阵,从而改进了基于用户聚类的协同过滤算法。通过对比改进后算法的平均绝对偏差,该算法可以更准确地计算用户的相似性,并且降低数据稀疏性所带来的影响。实验的结果表明,该算法提高了协同过滤算法的准确性。     

基于个性化特征的协同过滤推荐算法

针对相似度特征点推荐方法对用户个性化需求匹配度不高的问题,提出基于个性化特征的协同过滤推荐算法。以社会网络为结构模型构建用户信息的评分模型和项目属性模型,采用信任度条件概率分析方法构建可靠性推荐模型,进行个性化特征分析和提取,实现个性化特征需求与项目兴趣点的合理匹配,实现协同过滤推荐,最后通过仿真实验进行测试分析。结果表明,采用该方法进行社会网络项目协同过滤推荐的用户评分高,平均绝对误差和均方根误差小,提升了推荐质量。     

基于用户行为的协同过滤推荐算法在视频推荐上的应用研究

随着互联网的快速发展,人们在网上观看视频的频率也越来越高,对于视频网站来说,如何利用网站本身产生的海量的用户行为数据提升用户的黏性,成为网站经营者需要深刻考虑的问题.为了更好地吸引用户、留住用户,推荐算法也越来越多地在各种网站上得到了利用.该课题将对用户的行为数据进行分析,再利用协同过滤推荐算法来构建模型从而实现对目标...     

基于用户相似度的协同过滤推荐算法简

协同过滤推荐算法通过研究用户的喜好,实现从海量数据资源中为用户推荐其感兴趣的内容,在电子商务中得到了广泛的应用。然而,当此类算法应用到社交网络时,传统的评价指标与相似度计算的重点发生了变化,从而出现推荐算法效率偏低,推荐准确度下降问题,导致社交网络中用户交友推荐满意度偏低。针对这一问题,引入用户相似度概念,定义社交网络中属性相似度,相似度构成与计算方法,提出一种改进的协同过滤推荐算法,并给出推荐质量与用户满意度评价方法。实验结果表明：改进算法能有效改善社交网络中的推荐准确性并提高推荐效率,全面提高用户满意度。     

基于用户模糊相似度的协同过滤算法

针对离散评分不能合理表达用户观点和传统协同过滤算法存在稀疏性等问题,借鉴年龄模糊模型,提出了梯形模糊评分模型。该模型将离散评分模糊化为梯形模糊数,考虑了评分模糊性和信息量,通过梯形模糊数来计算用户相似度,据此设计了协同过滤算法,并证明了该算法是传统协同过滤算法在模糊域的扩展。实验表明,该算法在数据稀疏且用户数远多于项目数时性能突出,并且算法运行时间远小于传统协同过滤算法。     

基于改进的协同过滤图书推荐算法

高校图书馆图书个性化推荐没有得到很好的推广和实施,一个重要原因是用户对图书的评价不足.因此,提出了一种基于兴趣的高校图书推荐算法.该算法较好地解决了协同过滤算法无法使用和评分不足的问题.同时,将流行与反向流行的特征结合,使其更接近读者的行为.实验表明,该算法优于传统的协同过滤推荐算法,能够满足实际需求.     

基于邻近项目的Slope One协同过滤算法

协同过滤是个性化推荐系统中的常用技术,数据稀疏性是影响协同过滤算法预测准确度的主要因素。提出了改进的Slope One算法,在该算法中,首先根据用户历史评分计算项目间相似性,然后依据项目相似性选取当前活跃用户评价过的k个相似项目记为邻近项目集合,并计算目标项目与其邻近项目的评分偏差,最后以项目间相似性为权重,计算当前活跃用户对目标项目的评分预测值。该算法使用邻近项目进行计算,降低数据的稀疏性,同时减少了计算量。使用标准MovieLens数据集对该算法的预测结果进行验证,结果表明：相对于原算法,该算法提高了预测的准确性,与其他协同过滤算法相比,推荐准确度也有明显的提高。     

基于协同过滤的电子商务个性化推荐算法研究

采用基于使用者的协同过滤推荐算法进行电子商务个性化推荐,将获取的评价数据作为推荐算法的输入,根据使用者行为的相似性获取"最近邻居"集,统计其中各邻居对项目商品的评价分数,并以使用者对项目商品的评分形式和使用者关注度最高的多个项目商品推荐列表形式进行项目商品推荐。在获取"最近邻居"集的过程中,通过使用者特征集提升电子商务推荐系统推荐最近邻居的准确度,利用兴趣度随时间变化函数修正使用者评价矩阵,从使用者特性和兴趣两方面对协同过滤推荐算法进行个性化改进。研究结果表明,所提算法推荐项目商品所需时间始终低于对比算法,且采用该推荐算法后电子商务平台交易成功率由38.4%提升至87.2%。     

个性化推荐中基于用户协同过滤算法的优化

在个性化推荐系统中,基于用户的协同过滤算法,会将目标用户与其他所有用户进行比较,计算量非常大。为此,文中以推荐系统的效率为目标,提出了一种改进算法,通过预先计算用户相似度函数,取出匹配度最高的N个用户的数据生成推荐。实验结果表明,该方法在计算速度上有显著提高。     

结合关联规则填充的协同过滤改进算法

为了改善传统个性化推荐中协同过滤算法存在的诸如用户和项目评分矩阵稀疏、推荐准确度不高、冷启动等问题,提出一种结合关联规则填充对协同过滤推荐算法进行改进的方法。这种算法是在协同过滤算法的第一步前加入通过关联规则得到的结果,预测一些没有评分值的项目,将新得到的数据填充到原用户-项目评分矩阵中,降低评分矩阵的稀疏性,从而提供更多数据的相似性计算,在此基础上再结合基于传统项目的协同过滤算法对用户进行推荐。通过MovieLens数据集进行实验对比,结果显示文中提出的算法与传统算法相比,推荐系统的准确性和有效性显著提高。     

基于时间因子的Slope One协同过滤推荐算法

在个性化推荐系统使用的各种各样的技术中,协同过滤算法一直备受关注。然而在实际应用中,由于用户评价过的项目相对于总项目数可谓是冰山一角,数据的稀疏性严重影响了推荐系统的推荐质量。在加权Slope One算法的基础上提出一种改进算法,考虑了时间因子,从时间跨度和时间序列等角度重新评估已评分项目对未评分项目的评分权重。实验表明,算法在解决稀疏性的同时,拥有更高的准确率。     

一种基于用户信任机制的个性化协同过滤推荐算法研究

传统的协同过滤推荐算法产生的数据稀疏性和冷启动问题存在潜在安全危机,不利于个性化推荐质量的提高。文章引入基于用户兴趣度和满意度的信任机制,改进传统用户信任度,通过信任度权重因子ωi,j,优化用户综合信任度,以提升预测评分质量。仿真实验分别从算法的推荐准确率和推荐覆盖率展开分析,实验结果表明,当ωi,j取值在0.5时,推荐准确率和覆盖率较RTCR算法、Trust Impact MF算法、A&I-Based算法明显占优。     

一种改进相似度计算方法的协同过滤推荐算法

由于新用户和新项目的不断加入,传统的协同过滤推荐算法存在冷启动问题。针对该问题,提出了一种改进相似度计算方法的协同过滤推荐算法。首先根据项目的属性特征,计算项目的属性相似性,然后根据项目的用户评分,计算项目的得分相似性,按一定的权重比例将两种相似性组合起来作为最终的项目相似性。最后,根据项目相似性计算目标项目的邻居项目集,根据邻居项目集预测目标项目的用户评分。实验结果表明,新算法能提高推荐精度,并能在一定程度上解决冷启动问题。