基于MI聚类的个性化推荐算法研究

针对传统协同过滤推荐算法推荐效率低下,以及其在数据稀疏性和冷启动方面的不足,文中提出基于MI聚类的个性化推荐算法,该算法在协同过滤推荐的基础上,引入多示例形式的用户评分信息模型,用包来表示用户基本信息与历史行为数据,并通过相似度分层次加权对用户的未知项目评分进行预测,最终得出推荐项。实验仿真表明本文算法的准确度和召回率明显优于已有的算法,并且有效地缓解了冷启动和数据稀疏问题。     

基于协同过滤改进的电子商务个性化推荐算法的研究

协同过滤技术一直受到世界各方的广泛关注与研究,但是该算法本身存在冷启动,数据稀疏的情况下易引发推荐效果差等各种问题。针对上述问题,改进了分层聚类的准则,弥补两种常用的分层聚类算法的不足,并将这种优化后的准则与融合了基于用户和基于项目的推荐结合,提出一种带有改进后分层准则的分层聚类组合性协同过滤推荐算法。实验结果表明,该优化后的个性化推荐算法能将相似性把握更精确,推荐效果显著提升。     

结合SVD的协同过滤算法研究

在推荐系统的应用领域中,协同过滤算法是目前使用最为成功的技术之一.然而,随着数据量的不断增加,协同过滤技术面临着众多挑战,主要包括数据矩阵的稀疏性、冷启动以及系统扩展性等问题.针对数据矩阵稀疏性问题,提出了结合SVD矩阵分解技术与协同过滤结合的推荐算法,该算法相对于传统的协同过滤算法有着较高的推荐精度,能够产生高质量的推荐结果.     

基于项目与用户的组合推荐算法研究

协同过滤技术是当前推荐系统中应用最广泛的推荐技术之一,随着系统用户规模的激增,传统的协同过滤技术存在实时性差、可扩展性差、数据稀疏性等问题。为了解决上述问题,提出了一种基于项目与用户的个性化组合推荐算法。首先,利用项目聚类对未评分项目进行评分预测,并填充用户-项目评分矩阵;再将项目聚类结果与用户行为特征相结合并对其进行用户聚类;最后,根据近邻相似性计算实现TOP-N推荐。实验表明,提出的组合推荐算法显著提高了推荐系统的准确性与实时性。     

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。     

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。     

结合物品属性权重的混合推荐算法

自推荐系统被提出以来,各类算法层出不穷,各有利弊.数据稀疏性和冷启动问题是大部分推荐算法存在的缺点,将各类推荐算法混合,扬长避短,能很好的解决这些问题,传统的混合算法是将几种方法进行简单的线性组合.本文将物品属性权重引入相似性计算,再将改进的余弦相似性与之结合,生成一种动态的计算物品相似度的算法,将基于物品的协同过滤和基于内容的推荐的算法进行结合.实验数据表明该算法提高了推荐准确性的同时,还有效缓解了数据稀疏性和冷启动问题.     

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。     

基于多社交数据源的协同推荐方法研究

协同过滤推荐作为一种有效的推荐方法,普遍存在数据稀疏性和冷启动问题,利用社交网络的多项数据源对协同推荐方法进行了改进.为了克服评分矩阵的稀疏性问题,提出结合用户评分相似度和用户信任度选择推荐邻居,同时对用户相似度计算进行了改进;提出了一种简单有效的信任推理方法,能够识别出用户间隐含的间接信任关系,进一步缓解了数据稀疏性问题;为了解决推荐系统的冷启动问题,提出综合利用项目的类型属性信息和领域专家信息进行联合推荐.实验结果表明,提出的改进策略非常有效,在精度和召回率方面都较已有方法具有明显改善.     

基于用户兴趣传播的协同过滤方法

推荐系统帮助用户过滤无用信息并预测其可能感兴趣的产品。在推荐系统中,协同过滤是应用最为广泛的方法之一。然而,传统的协同过滤方法是在产品维度上计算用户相似度,而且在计算相似度时无法考虑邻居用户的影响。因此,该类方法往往受到高维度、数据稀疏等问题的困扰。为此,本文提出一种基于用户兴趣传播的协同过滤方法,在兴趣维度上计算用户相似度,同时考虑了兴趣在不同用户间的传播。该方法不仅可以有效防止冷启动和数据稀疏问题,而且具有较高的预测准确度。在标准数据集MovieLens上的测试结果表明了本文算法的有效性。