一种改进相似性度量的协同过滤推荐算法

协同过滤算法是目前电子商务推荐系统中最重要的技术之一,其中相似性度量方法的效果直接决定了推荐系统的准确率。传统的相似性度量方法主要关注用户共同评分项之间的相似度,却忽视了用户共同评分项和用户所有评分项之间的关系。用户共同评分项和用户所有评分项之间的关系可以通过Tanimoto系数来计算,然而Tanimoto系数是基于二值模式下的运算,因此直接运用于推荐系统中的效果并不理想。基于上述问题提出了修正的Tanimoto系数,并将用户共同评分项和用户所有评分项之间的关系融入到传统的相似性度量方法中。实验表明该算法在一定程度上提高了推荐的效率和准确度。     

基于协同过滤的电子商务智能推荐方法研究

为获得更加理想的电子商务推荐结果,提出一种基于协同过滤的电子商务智能推荐方法.该方法收集电子商务用户相关信息,并对信息进行预处理,计算电子商务用户对项目评分,构建电子商务用户评分矩阵,采用余弦算法根据用户评分矩阵计算用户之间的相性度,基于用户相似度进行电子商务智能推荐.为了与其他方法进行比较,开展仿真实验.实验结果表明...     

基于领域最近邻的协同过滤推荐算法

协同过滤是目前电子商务推荐系统中广泛应用的最成功的推荐技术,但面临严峻的用户评分数据稀疏性和推荐实时性挑战.针对上述问题,提出了基于领域最近邻的协同过滤推荐算法,以用户评分项并集作为用户相似性计算基础,将并集中的非目标用户区分为无推荐能力和有推荐能力两种类型;对于前一类用户不再计算用户相似性以改善推荐实时性,对于后一类用户则提出"领域最近邻"方法对并集中的未评分项进行评分预测,从而降低数据稀疏性和提高最近邻寻找准确性.实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量.     

引入评分偏置的二项矩阵分解推荐算法

针对推荐系统中的评分预测问题,在矩阵分解的基础上实现了一种修正的二项矩阵分解算法。假设用户对物品的评分基于二项分布,由于用户的评分习惯存在差异,物品的受欢迎程度也存在差异,导致用户—物品评分矩阵存在偏置量。通过引入偏置量对矩阵分解和评分预测进行修正,采用最大后验估计建模,并通过随机梯度下降算法优化模型。实验结果表明,在MovieLens 100K数据集上,引入评分偏置的二项矩阵分解算法在推荐精度、离线计算时间等方面均优于传统的二项矩阵分解算法。     

基于知识的电子商务智能推荐系统平台设计

分析了传统推荐技术存在的不足,阐述了基于知识的推荐技术的特点及其发展。针对现有基于知识的电子商务推荐系统中存在的不足,提出了基于知识的电子商务智能推荐需要解决的基本问题,设计了基于知识的电子商务智能推荐平台的逻辑框架,并阐述了其工作原理。     

基于核方法的User-Based协同过滤推荐算法

作为在实际系统中运用最为广泛和成功的推荐技术,协同过滤算法得到了研究者们的广泛关注.传统的协同过滤算法面临着数据稀疏和冷启动等问题的挑战,在计算用户之间相似度时只能考虑有限的数据,因此难以对用户之间的相似度进行准确的估计.提出了一种基于核密度估计的用户兴趣估计模型,并基于此模型,提出了一种基于核方法的user-based协同过滤推荐算法.通过挖掘用户在有限的评分数据上表现出来的潜在兴趣,该算法能更好地描述用户兴趣在项目空间上的分布,进而可以更好地估计用户之间的兴趣相似度.实验表明,该算法可以有效地提高推荐系统的性能,尤其在数据稀疏的情况下能显著地提高推荐结果的质量.     

基于智能多agent的推荐系统

针对传统推荐系统存在的用户评分稀疏性和系统扩展性问题,提出了一种基于智能多agent的推荐系统MASRS。首先采用余弦公式处理用户一项评分矩阵得到用户初始邻居集;然后将用户评分映射到相应项的属性值上,生成用户一属性值偏好矩阵UPm,并基于此矩阵进行用户相似性度量,得到用户产品推荐集,该方法有效缓解用户评分稀疏性问题;通过智能多agent架构推荐系统,使大量复杂计算在线下进行,从而改善系统存在的扩展性问题。同时实验表明新系统在推荐精度上收敛性更好。     

基于近邻关系的个性化推荐算法研究

协同过滤是目前电子商务推荐系统中广泛应用的最成功的推荐技术,但面临严峻的用户评分数据稀疏性和推荐实时性挑战。针对协同过滤中的数据稀疏问题,提出了一种基于最近邻的个性化推荐算法。通过维数简化技术对评分矩阵进行优化,降低数据稀疏性;采用一种新颖的相似性度量方法计算目标用户的最近邻居,产生推荐预测。实验结果表明,该算法有效地解决了数据稀疏,提高了推荐系统的推荐质量。     

一种基于聚类和协同过滤的组合推荐算法

协同过滤技术是目前电子商务推荐系统中最为主要的技术之一,但随着系统规模的日益扩大,它面临着算法可扩展性和数据稀疏性两大挑战。针对上述问题,本文提出了一种基于聚类和协同过滤的组合推荐算法。首先利用聚类对项目进行分类,在用户感兴趣的类里进行推荐计算,有效地解决了算法的可扩展性问题;接着在每一类中使用基于项目的协同过滤对未评价的项目进行预测,把较好的预测值填充到原用户-项集合中,有效地缓解了数据稀疏性问题;最后根据协同过滤推荐在相似项目的范围内计算邻居用户,给出最终的预测评分并产生推荐。实验结果表明,本算法有效地解决了上述两个问题,提高了推荐系统的推荐质量。     

一种基于改进的巴氏系数的协同过滤推荐算法

传统基于邻居的协同过滤推荐方法必须完全依赖用户共同评分项,且存在极为稀疏的数据集中预测准确性不高的问题。巴氏系数协同过滤算法通过利用一对用户的所有评分项进行相似性度量,可以有效改善上述问题。但该种方法也存在两个很明显的缺陷,即未考虑两个用户评分项个数不同时的情况以及没有针对性地考虑用户偏好。在巴氏系数协同过滤算法的基础上进行了改进,既能充分利用用户的所有评分信息,又考虑到用户对项目的积极评分偏好。实验结果表明,改进的巴氏系数协同过滤算法在数据集上获得了更好的推荐结果,提高了推荐的准确度。     

融合上下文信息与核密度估计的协同过滤推荐

随着互联网信息技术的迅速发展,网络数据量快速增长,如何在海量数据中找到用户感兴趣的信息并实现个性化推荐是目前重要的研究方向。协同过滤算法作为推荐系统中的经典方法被广泛应用于不同场景,但是仍然存在数据稀疏,以及在计算相似度时不能考虑到所有数据的问题,只能够利用具有共同评分的数据,严重影响了推荐的精确度。针对上述存在的问题,提出了一种融合上下文信息与核密度估计的协同过滤个性化推荐算法。该算法通过对用户和项目各自的上下文信息和已经存在的用户评分数据进行处理,通过核密度估计构建用户和项目的兴趣模型,充分挖掘了用户和项目的兴趣分布,以获得更准确的用户和项目兴趣相似度,降低预测评分误差。在公开的数据集上验证表明,将该算法对比传统的协同过滤算法,有效提高了推荐的精确度。     

电子商务推荐系统研究

目前，电子商务网站之间的竞争日益加剧，赢得这场竞争的关键之一是如何更好地了解用户需求以提供更令人满意的服务，于是以AI领域的agent技术为依托，电子商务推荐系统就逐步发展起来。本文首先介绍推荐系统的表现形式，然后分类研究各种主流推荐技术，并在此基础上深入分析和比较这几种推荐技术的异同及其应用范围，最后探讨实
际应用效果最好的混合推荐系统技术。     

融合正态分布函数相似度的协同过滤算法

传统协同过滤推荐算法的相似度量方法仅考虑用户间共同评分,忽略了用户间潜在共同评分项等信息量对推荐结果的影响。针对上述问题,设计了一种正态分布函数相似度量模型,此模型考虑了用户间的共同评分、共同评分项目数、以及用户的评分值,据此提出了融合正态分布函数相似度的协同过滤算法,该算法通过综合多种评分因素利用正态分布函数和修正的余弦相似度共同度量用户间的相似关系。实验结果表明,在两种数据集上与几种不同的推荐算法相比,该算法的相似度量方法提高了目标用户查找邻近用户集合的准确率,提高了系统的推荐质量。     

基于模糊聚类的协同过滤推荐方法

推荐系统是利用用户的历史偏好信息实现个性化服务的系统,它已经成为电子商务和信息获取领域中的重要应用。文中提出了一种通过模糊聚类的方法将项目属性特征的相似性与基于项目的协同过滤推荐技术相结合的推荐方法,首先应用模糊聚类技术对项目聚类,得到项目在属性特征上的相似关系群,然后与用户一项目评分矩阵中的协同相似关系群组合得到综合相似关系群,最后,利用综合相似关系群为目标用户推荐项目。实验结果表明,该方法不仅可有效改善基于项目的协同过滤推荐算法面临的“冷启动”问题,而且确实提高了推荐系统的推荐精度。     

一种基于多类型情景信息的兴趣点推荐模型

随着位置社交的快速发展,推荐系统融合基于位置服务的兴趣点推荐成为一个重要的研究热点。当前最新的兴趣点推荐工作开始融合地理、文本和社交信息进行推荐,但是还存在信息挖掘不充分的情况。为此,提出了改进的多类型信息融合的联合概率生成的兴趣点推荐模型。首先,提出了自动学习文档话题数目的分层狄利克雷过程主题模型,学习用户和兴趣点相关兴趣话题;同时,利用由签到分布决定带宽大小的核密度估计法,个性化地理信息对用户签到行为的影响;而且,还融合了用户位置访问序列中,已访问兴趣点对待访问兴趣点的影响,即序列模式的影响;然后,综合考虑了用户社交关系的影响;最后,基于联合概率生成模型,融合文本、地理、社会和序列信息,提出TGSS-PGM兴趣点推荐模型,依据计算结果从而生成兴趣点推荐列表推荐给用户。实验结果表明,该模型在推荐准确率等多种评价指标上都取得了更好的结果。     

基于双层注意力机制的深度学习电影推荐系统

传统协同过滤技术仅使用用户对物品的评分矩阵,没有充分利用用户和物品的其他多种特征,而且由于评分矩阵非常稀疏,导致推荐系统的推荐准确率严重下降。近几年深度学习技术在机器学习的多个领域取得了显著的成就,本文针对传统协同过滤推荐系统的问题,提出一种基于双层注意力机制的深度学习推荐系统。以电影推荐为例,使用深度学习框架处理推荐系统中的多种输入特征信息,同时引入双层注意力机制,分别学习用户和电影每个特征之间的偏好以及用户与其观影列表中每一部电影间的偏好,从而尽可能多地利用用户和电影的特征数据,学习用户的行为偏好,在一定程度上改善了推荐的效果。     

基于属性优化矩阵补全的抗托攻击推荐算法

托攻击是当前推荐系统面临的严峻挑战之一。由于推荐系统的开放性,恶意用户可轻易对其注入精心设计的评分从而影响推荐结果,降低用户体验。基于属性优化结构化噪声矩阵补全技术,提出一种鲁棒的抗托攻击个性化推荐（SATPR）算法,将攻击评分视为评分矩阵中的结构化行噪声并采用L2,1范数进行噪声建模,同时引入用户与物品的属性特征以提高托攻击检测精度。实验表明,SATPR算法在托攻击下可取得比传统推荐算法更精确的个性化评分预测效果。     

基于单值中智集的协同过滤推荐算法

为缓解推荐系统中用户模糊评价带来的推荐准确性低的问题,构建基于单值中智集的协同过滤推荐模型.首先,构建用户—项目评分矩阵,划分用户评分等级,并将用户评分按照单值中智计算公式转换得到评分对应的真值隶属度、不确定值隶属度、非真值隶属度.然后,引入极端评价计算公式,将其作为极端评分惩罚系数,得到基于单值中智数分数的相似度计算公式.最后,结合杰卡德相关系数得到最终用户相似度.基于单值中智集的协同过滤推荐方法在公开数据集MovieLens上比较验证,实验结果发现融合单值中智集的方法在RMSE、MAE评价指标上均比其他方法有2％～3％的提升,能够有效提高推荐精度,更好地处理模糊问题.     

基于用户聚类的电子商务推荐系统

协同过滤是推荐系统中采用最为广泛和成功的推荐技术,但随着电子商务系统用户数目和商品数目的增加,在整个用户空间上搜索目标用户的最近邻居的耗时也急剧增加,导致系统性能下降.提出了一种基于用户项目类偏好值矩阵聚类的合作推荐方法,解决了"冷开始"问题,并且由于只在目标用户所属类别中搜索其最近邻居,减少了搜索空间,有效地提高推荐系统的实时响应速度.     

基于改进CAMShift的运动目标跟踪算法

针对视频序列图像目标跟踪中Mean Shift算法提取目标颜色特征易受背景影响的问题,首先选取非线性核密度估计方法用来进行运动目标的检测,然后采用CAMShift方法对检测到的目标进行跟踪,并结合非线性核密度估计的检测结果对目标直方图进行自适应更新。还针对目标的遮挡问题给出解决方法。实验结果表明,引入背景减法与CAMShift相结合的策略,能够实现运动目标的自动跟踪,并实现目标直方图的自适应更新。该算法的可靠性能满足实时检测的要求,较好地解决了光照变化、阴影及遮挡等造成的影响。