一种基于情景的协同过滤推荐算法

针对协同过滤推荐算法中数据极端稀疏所带来的推荐精度低下的问题,文中提出一种基于情景的协同过滤推荐算法。通过引入项目情景相似度的概念,基于项目情景相似度改进了用户之间相似度的计算公式,并将此方法应用至用户离线聚类过程中,最终利用用户聚类矩阵和用户评分数据产生在线推荐。实验结果表明,该算法能够在数据稀疏的情况下定位目标用户的最近邻,一定程度上缓解数据极端稀疏性引起的问题,并减少系统在线推荐的时间。     

基于项目特征聚类的协同过滤推荐算法

提出基于项目特征聚类的Item-based协同过滤推荐算法.该算法首先根据项目的属性特征对项目进行聚类,形成其特征相似群,然后采用一种基于预评分的相似性度量方法计算目标项的最近邻居,最终产生推荐.经实验验证该算法可以有效解决用户评分数据稀疏性和冷启动的难题,而且可以显著提高系统推荐质量.     

一种巴氏系数改进相似度的协同过滤算法

针对传统协同过滤算法中评分数据稀疏性及所造成推荐质量不高的问题,提出一种巴氏系数(Bhattacharyya Coefficient)改进相似度的协同过滤算法。在基于近邻协同过滤算法基础上,首先利用Jaccard相似性来计算用户间的全局相似性;其次使用巴氏系数获得评分分布的整体规律,并结合Pearson相关系数来计算其局部相似性;最后融合全局相似性和局部相似性得到最终的相似度矩阵。实验结果表明,该算法在稀疏数据集上获得更好的推荐结果,有效地缓解了评分数据稀疏性问题,提高了推荐的准确度。     

基于人口统计学的改进聚类模型协同过滤算法

针对传统基于用户的协同过滤推荐算法在大数据环境下存在评分高维稀疏性、推荐精度低的问题,提出一种基于人口统计学数据与改进聚类模型相结合的协同过滤推荐算法,以提高推荐系统精度和泛化能力。该方法首先通过用户人口统计学数据属性,结合用户-项目评分矩阵计算各个用户间的相似度;然后对用户、项目进行分层近邻传播聚类,根据用户对项目的评分数据计算用户或项目之间的相似性,产生目标用户或项目的兴趣近邻;最后根据兴趣最近邻进行推荐。对Epinions,MovieLents等数据集进行仿真实验,仿真的结果表明, 与传统的协同过滤算法相比, 提出的算法提高了推荐精度,为传统的协同过滤推荐算法提供了参考。     

基于云模型的项目评分预测推荐算法

针对用户评分数据的极端稀疏性和传统计算项目相似性方法存在的弊端,提出一种基于云模型的推荐算法,利用云模型计算项目间的相似度来预测用户对未评分项目的评分,再通过云模型计算用户间的相似度,得到目标用户的最近邻居。实验结果表明,该算法不仅能有效解决用户评分数据的稀疏性问题,还能提高推荐系统的推荐质量。     

基于相似度优化和流形学习的协同过滤算法改进研究

协同过滤算法中存在着数据稀疏性和可扩展性问题,由于用户和项目数据量巨大致使数据十分稀疏,且不同数据集中数据存在差异,致使现有算法中的相似度计算不够准确和用户聚类效果不佳,对推荐算法准确率产生了显著影响。为了提高相似度计算和最近邻居搜索的准确率,提出了一种基于相似度优化和流形学习的协同过滤算法。通过加权因子优化相似度计算,结合流形学习对稀疏的用户评分数降维后进行谱聚类,通过获得的全局最优解提高聚类所得目标用户最近邻居的准确率,进而提高协同过滤推荐精度。在Epinions数据集和MovieLens数据集上进行实验,结果表明,提出的算法可以有效降低协同过滤算法的平均绝对误差和均方根误差,提高召回率,拥有更高的推荐准确率。     

结合项目相似度的协同过滤算法

传统的协同过滤算法因为数据集稀疏性的增加而导致推荐准确性降低。针对该问题提出一种结合项目相似度的协同过滤推荐算法。首先计算项目之间的相似度,然后根据项目之间相似度,预测用户未评分项目评分估值,以减小目标用户与候选最近邻居所形成的数据集稀疏性,最后根据用户相似度获得项目推荐集。实验结果表明,该算法能提高寻找最近邻居的准确性,从而改善协同过滤的推荐质量。     

基于项目属性的用户聚类协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是个性化推荐服务系统的关键技术,由于项目空间上用户评分数据的极端稀疏性,传统推荐系统中的用户相似度量算法开销较大并且无法保证项目推荐精度.通过对共同感兴趣的项目属性的相似用户进行聚类,构建了不同项目评价的用户相似性,设计了一种优化的协同过滤推荐算法.实验结果表明,该算法能够有效避免由于数据稀疏性带来的弊端,提高了系统的推荐质量.     

结合项目分类和云模型的协同过滤推荐算法

为了解决用户评分数据稀疏性问题和传统相似性计算方法因严格匹配对象属性而产生的弊端,结合项目分类和云模型提出了一种改进的协同过滤推荐算法。首先,按项目分类得到类别矩阵;然后利用云模型计算类内项目间的相似度并获取具有最高相似度的邻居项目的评分,为类内未评分项目进行预测填充;再利用云模型计算类内用户间的相似度得到用户邻居,最后给出最终的预测评分并产生推荐。实验结果表明,该算法不仅有效地解决了数据稀疏性及传统相似性方法存在的弊端,还提高了用户兴趣及最近邻寻找的准确性;同时,该算法只需计算新增用户或项目所在的类别即可,大大增强了系统的可扩展性。     

一种优化聚类的协同过滤推荐算法

针对传统的协同过滤推荐算法存在评分数据稀疏和推荐准确率偏低的问题,提出了一种优化聚类的协同过滤推荐算法。根据用户的评分差异对原始评分矩阵进行预处理,再将得到的用户项目评分矩阵以及项目类型矩阵构造用户类别偏好矩阵,更好反映用户的兴趣偏好,缓解数据的稀疏性。在该矩阵上利用花朵授粉优化的模糊聚类算法对用户聚类,增强用户的聚类效果,并将项目偏好信息的相似度与项目评分矩阵的相似度进行加权求和,得到多个最近邻居。融合时间因素对目标用户进行项目评分预测,改善用户兴趣变化对推荐效果的影响。通过在MovieLens 100k数据集上实验结果表明,提出的算法缓解了数据的稀疏性问题,提高了推荐的准确性。     

基于用户聚类与项目划分的优化推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法没有充分考虑用户属性及项目类别划分等因素对相似度计算产生的影响,存在数据稀疏性,从而导致推荐准确度不高的问题.提出一种基于用户属性聚类与项目划分的协同过滤推荐算法,算法对推荐准确度有重要影响的相似度计算进行了充分考虑.先对用户采用聚类算法以用户身份属性聚类,进而再对项目进行类别划分,在相似度计算中增加类别相似度,考虑共同评分用户数通过加权系数进行综合相似度计算,最后结合平均相似度,采用阈值法综合得出最近邻.实验结果表明,所提算法能够有效提高推荐精度,为用户提供更准确的推荐项目.     

一种基于局部近邻Slope One协同过滤推荐算法

经典的Slope One算法采用线性回归模型对目标项目进行预测评分,但在项目评分偏差表构建过程中产生了部分噪声数据,影响了算法的推荐性能。为了解决该问题,建立了一种基于局部近邻Slope One协同过滤推荐算法。算法计算了当前活跃用户针对不同推荐商品的近邻用户集,其邻居用户集根据目标项目的不同而动态变化;根据活跃用户关于不同目标项目的邻居用户数据来进一步优化项目之间的平均偏差,进而产生推荐。对比实验说明,该算法在MovieLens数据集上具有较高推荐精度。     

基于用户推荐影响度的并行协同过滤算法

基于共同评分与项目全集的相似度未甄别近邻的推荐影响力,导致推荐质量低,可扩展性差。为此,提出了一种基于推荐影响度的并行协同过滤算法。该算法通过非共同评分项目、共同评分项类以及用户访问次数来计算用户推荐新颖度与兴趣重合度以度量用户推荐能力,并融入相似性计算来抑制相似度高但推荐力不强的用户,避免在项目全集上计算相似度,从而提高推荐质量;通过MapReduce并行化,使其具备良好的实时性和可扩展性。实验结果表明,该算法在海量数据集上的推荐质量更高,可扩展性更强。     

An effective collaborative filtering algorithm based on user preference clustering

Collaborative filtering is one of widely used recommendation approaches to make recommendation services for users. The core of this approach is to improve capability for finding accurate and reliable neighbors of active users. However, collected data is extremely sparse in the user-item rating matrix, meanwhile many existing similarity measure methods using in collaborative filtering are not much effective, which result in the poor performance. In this paper, a novel effective collaborative filtering algorithm based on user preference clustering is proposed to reduce the impact of the data sparsity. First, user groups are introduced to distinguish users with different preferences. Then, considering the preference of the active user, we obtain the nearest neighbor set from corresponding user group/user groups. Besides, a new similarity measure method is proposed to preferably calculate the similarity between users, which considers user preference in the local and global perspectives, respectively. Finally, experimental results on two benchmark data sets show that the proposed algorithm is effective to improve the performance of recommender systems.     

基于模糊聚类的协同过滤算法

针对传统协同过滤算法普遍存在的稀疏性和扩展性问题,提出一种基于模糊聚类的协同过滤算法。利用模糊聚类的方法对项目进行聚类,通过用户-项目评分矩阵计算用户之间的相似度,从中选出与用户最相似的前k个用户,根据这k个用户对当前用户的未评分项目的打分进行预测,选出前n个推荐。实验结果证明,与基于用户的协同过滤算法相比,该算法能提高冷启动问题下的相似度计算精度。     

基于用户特征和项目属性的协同过滤推荐算法

在数据极度稀疏的环境下,仅仅依赖用户直接评分数据的传统协同过滤算法无法取得满意的推荐质量。提出基于用户特征和项目属性的协同过滤算法,在用户相似性计算过程中引入时间相关的兴趣度,使得最近邻的确定更加准确;预测评分时,通过衡量用户信任度来体现各邻居对目标用户最终推荐的贡献程度,并以用户对项目属性的偏好度代替评分数据对新项目进行推荐。基于MovieLens数据集进行的实验结果表明,改进后的算法有效解决了系统冷启动问题,明显提高了系统推荐的准确度。     

基于熵优化近邻选择的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐系统的近邻选择环节中不仅没有考虑目标项目对用户间相似性计算的影响,而且也未考虑邻居用户对目标用户的推荐贡献能力,导致既降低了相似性计算的准确性,也提高了近邻集合中伪近邻的比例。针对这些问题,提出了一种基于熵优化近邻选择的协同过滤推荐算法。算法首先使用巴氏系数计算项目间相似性,并以此为权重加权计算用户间相似性。其次引入熵描述用户评分分布特性,根据评分分布差异性衡量邻居用户的推荐贡献能力。最后,利用双重准则共同计算推荐权重,并构建近邻集合。实验结果表明该算法能够在不牺牲时间复杂度的条件下准确地选取近邻集合,提升推荐准确度。     

基于蜂群K-means聚类模型的协同过滤推荐算法

针对目前协同过滤推荐算法的推荐质量和推荐效率低的问题,提出了一种基于改进蜂群K-means聚类模型的协同过滤推荐算法。首先,根据用户属性信息,采用改进蜂群K-means算法对用户进行聚类,建立用户聚类模型;然后,计算目标用户与用户聚类模型中各聚类中心的距离,其中距离最近的类为目标用户的检索空间;最后,从检索空间中依据用户-项目评分矩阵通过相似度计算搜索目标用户的最近邻居,由最近邻居的信息产生推荐列表。实验结果表明,该算法降低了平均绝对误差值,缩短了运行时间,提高了推荐质量和推荐效率。     

基于内容预测和项目评分的协同过滤推荐

文中提出了一种基于内容预测和项目评分的协同过滤推荐算法，根据基于内容的推荐计算出用户对未评分项目的评分，在此基础上采用一种基于项目的协同过滤推荐算法计算项目的相似性，随后作出预测。实验结果表明，该算法可以有效解决用户评分数据极端稀疏的情况，同时运用基于项目的相似性度量方法改善了推荐的精确性，显著提高推荐系统的推荐质量。