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。     

一种改进的混合协同过滤推荐算法

传统协同过滤算法存在着相似度计算差和因数据稀疏而导致推荐信息不准确问题。文中通过改进相似度计算方法,提出新的混合协同过滤算法框架,以提高推荐质量。其中,对相似度计算方法的改进采用加权方式,而新的框架是将基于内存的两种协同过滤算法进行结合,最终得到一种混合协同过滤算法。通过Netflix提供的数据集进行实验,实验结果表明,该算法相比于传统协同过滤算法有更好的效果。     

基于组合优化理论的协同过滤推荐算法

针对传统推荐系统中的协同过滤推荐算法无法解决数据间的高度稀疏问题,采用余弦相似性度量运算的物品相似性误差较高,导致系统推荐质量降低,提出基于局部组合优化的协同过滤推荐算法,其改进了物品间相似性的运算,为了解决数据稀疏性问题,选择目标的近邻对象时利用局部优化方法选择推荐群,降低了预测的误差,确保误差值收敛到某固定值,并采用基于内容的方法调整协同过滤预测存在的异常预测结果。实验结果表明,所提算法抑制了数据稀疏性的不利影响,提高了协同过滤预测评分的准确度。     

协同过滤中的相似性度量方法的研究

现今,推荐系统越来越受到重视和普及,协同过滤算法是应用最为广泛的个性化推荐技术之一,对基于用户和项的协同过滤推荐算法进行简单的阐述之后,着重对相似性度量方法进行了研究,分别介绍了相关相似性、余弦相似性和调整的余弦相似性,在稀疏数据下对这3种相似性度量方法进行了分析与比较,在最终给出分析结论,并在此基础上提出了改进的相似性计算方法。     

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。     

一种改进的混合多因子推荐算法

在新闻网站、电子书城等应用中,为了提高计算用户间的相似性,在传统基于用户协同过滤和基于内容的混合推荐的基础上,引入人口统计信息和专家信任等因子,对混合推荐算法进行改进。最后,通过GroupLens提供的数据集对算法进行验证,与传统基于用户和基于项目的协同过滤算法相比,文中所提算法在准确率上有显著的提高。     

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。     

基于混合属性相似度的协同过滤推荐算法研究

协同过滤推荐算法是最常用的推荐算法,然而传统的基于项目的协同过滤推荐算法并没有充分利用用户信息,对此本文提出一种改进方案,提出在传统算法的基础上混合基于用户信息的项目属性相似度来改进算法从而进一步提升推荐的准确度。为了解决此方案带来的额外开销,文中同时提出一种分布式计算结构来提升计算效率。实验结果表明,该方法与传统的基于项目的协同过滤推荐算法相比,推荐准确度有明显提高。     

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。     

协同过滤推荐算法研究综述

协同过滤推荐算法是目前在推荐系统中应用最成功和广泛的技术之一。本文详细介绍了协同过滤推荐算法的分类和度量指标。同时，分析了协同过滤推荐算法中的问题以及相应的解决办法。最后阐述了协同过滤推荐系统中仍需解决的问题和未来可能的发展方向。