一种基于用户特征和时间的协同过滤算法

协同过滤是个性化推荐系统中采用最广泛的推荐技术,但已有的方法是将用户不同时间的兴趣等同考虑,时效性不足,而且相同用户特征的用户兴趣存在着很大的相似性,针对此问题,提出一种基于用户特征和时间的协同过滤算法,使得越接近采集时间的用户兴趣,在推荐过程中具有更大的权值,并且根据用户的特征来来提高相似用户集的采集,从而提高推荐的准确性.     

基于用户特征和时间权重的协同过滤算法

为了解决传统算法中寻找最近邻居不准确和用户兴趣随时间变化而迁移的问题,提出一种基于用户特征和时间权重的协同过滤算法。文中首先把Movie Lens数据集中用户特征信息数字化,求出用户特征相似性,将其加入到修正的余弦公式中,得到一种新的用户相似度,以找到更加准确的最近邻居集;然后通过引入时间函数来反应用户的兴趣迁移,再根据预测评分公式来获得更加准确的预测评分;最后给用户生成一个较可靠的推荐结果。实验结果表明,该方法取得了较好的效果且平均绝对误差(MAE)值达到72.57%。     

基于用户兴趣变化的协同过滤推荐算法

协同过滤算法是在众多应用领域中最成功的个性化推荐技术之一,但传统协同过滤算法不能及时反映用户的兴趣变化,致使预测结果不准确。针对这个不足,提出一种基于用户兴趣变化的改进协同过滤算法。改进算法提出一种基于时间的权重函数,用于研究用户在不同时间段的兴趣变化,通过用户兴趣之间的相似性,最后生成推荐结果。实验结果验证了改进算法在推荐的准确性方面得到显著提高。     

一种改进的协同过滤图书推荐算法

随着图书馆文献资源和评价信息的日益丰富和增长,图书推荐系统已成为目前最受读者欢迎的应用。传统的推荐算法通常采用协同过滤算法基于相似性为用户推荐适合的书单,但评价数据的稀疏特征和推荐中过拟合等因素会影响推荐系统的准确性,导致推荐的质量较差。为此,提出一种基于用户数据处理的增强协同推荐算法,通过剔除不相关用户来降低稀疏性和过拟合问题,并基于图书馆采集的评价信息作为验证数据,将该算法与传统算法进行比较,实验表明,在RSME、准确率和召回率等指标方面有较大的提升。     

融合项目聚类和时间权重的动态协同过滤算法

传统基于项目的协同过滤算法离线计算项目间的相似度,提高了向用户推荐的速度,但极大的数据稀疏度影响了推荐质量,且该算法也忽略了用户兴趣随时间变化这一现象. 针对上述问题,提出了一种融合项目聚类和时间权重的动态协同过滤算法,根据用户偏好对项目进行聚类,找出类别偏好相似的候选邻居,再在候选邻居中搜寻最近邻,排除与目标项目共同评分较少的项目干扰,提高了搜寻相似项目的准确性. 同时,引入时间权重来反映用户兴趣随时间的变化,从整体上提高推荐质量. 在MovieLens数据集上进行实验,实验结果表明,本文所提出算法的推荐质量较传统的协同过滤算法有显著提高.     

基于大数据集的混合动态协同过滤算法研究

协同过滤已在推荐系统中广泛使用,但传统算法存在一定的局限性,如不能较好地适应用户-项目评分矩阵数据集的稀疏性、计算项目相似性时未考虑项目的分类及用户对项目评分和兴趣的时变性等因素。针对这些局限性在传统协同过滤算法基础上提出一种基于大数据集的混合动态协同过滤算法。该算法在计算项目的相似性时引入了时间衰减函数,并综合考虑项目评分的相似性和项目分类的相似性,两者在项目综合相似性中所占权重可以自适应动态调节。算法还在相似性计算和近邻项目选取上做了一些改进。实验表明该算法比传统推荐算法质量有所提高。     

一种改进的协同过滤推荐算法

针对User-based协同过滤推荐和Item-based协同过滤推荐算法的不足,提出了一种改进的推荐算法。该算法融合User-based协同过滤推荐和Item-based协同过滤推荐算法思想,通过形成项目相似集来填充用户评分矩阵,并利用高评分阈值来计算用户相似性,有效改善了传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性和实时性。实验结果表明,该算法可以显著提高推荐系统的推荐质量。     

一种基于用户兴趣联合相似度的协同过滤算法

在推荐系统中数据稀疏性和推荐时效性是经常面对的问题,为了更好地反映不同用户在不同阶段的邻域相关性,从而能够挖掘出评分项目中所隐含的个性化信息,在基于用户的协同过滤算法预测评分过程中将联合相似度与用户兴趣的时序信息相结合,首先融合覆盖评分信息的用户间的协同相似度、偏好相似度和轨迹相似度等3种相似度,通过参数调节不同度量的权重及相似度阈值形成联合相似度以获取用户有效的邻居数目;其次在联合相似度计算过程中引入反映时间权重的Logistic函数以提高推荐的时效性;最后进行实验,结果表明,所提出的方法与经典算法相比,不仅提高了精度,而且可以更有效地预测用户的真实评分。     

基于双因子混合加权相似度的协同过滤推荐算法

针对在数据稀疏和冷启动情况下,使用协同过滤推荐算法中传统相似度算法产生相似度不准确的问题,本文将传统相似算法中修正余弦相似度算法与基于用户属性的相似度算法加权混合,引入双因子作为权重,双因子用sigmoid函数定义,以阈值与读者借阅量的差值为变量,当读者借阅量大于(小于)阈值时,数据不稀疏(稀疏),修正余弦相似度算法权重自动增加(降低),基于用户属性相似度算法的权重自动降低(增加)。这种自动调整2种相似度算法权重的方法,既考虑了传统相似算法的优点,又避免其缺点。通过实验证明,改进后的算法提高了相似度计算的准确性,提高了推荐精度,在一定程度上解决了数据稀疏和冷启动下产生的相似度不准确问题。     

一种改进的协同过滤推荐算法

电子商务的蓬勃发展,使网站中能够提供的商品种类日益繁多,如何迎合客户的兴趣来推荐商品,成为当前电子商务亟待解决的重点问题.协同过滤作为目前推荐系统应用中最为成功的个性化推荐技术,也得到了越来越多研究者的关注.文章在简要介绍传统协同过滤推荐算法的基础上,重点对推荐算法无法适用于用户多兴趣下的推荐问题进行了剖析,提出了一种基于用户多兴趣的协同过滤推荐改进算法.通过实验仿真,验证了该算法的有效性.     

改进的基于用户的协同过滤算法

在推荐系统中,协同过滤算法是应用最广泛和最成熟的推荐算法之一。但是传统的协同过滤算法,在计算用户之间的相似度和评分推荐两个指标上存在着很多不足之处。通过决策树策略找寻了评分和共现值之间的规则,有效的改善了Salton相似度的准确性。同时,根据艾宾浩斯遗忘规律得到启发,引入了时间模型作为评分的权重,有效的解决了用户的兴趣迁移。在仿真实验中,测试了在不同邻居个数下传统算法和改进算法的平均绝对误差。实验证明,改进的协同过滤算法能够降低预测评分的平均绝对误差,提高推荐的准确率。     

改进的协同过滤算法

针对传统的CF（Collaborative Filtering）算法和基于项目评分的CF算法中存在的数据稀疏、扩展性及计算效率低的问题,通过引用评价系数,对其相似性计算和推荐集的选取方法进行了改进,提出了一种改进的基于相关相似性的CF算法,产生更为准确的用户兴趣度预测,从而提高系统推荐的质量与推荐效率。对改进算法进行实验和性能对比与评价的结果表明,改进算法与传统算法相比,能显著提高推荐精度,平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error）为0．53～0．77。     

融合用户和项目相关信息的协同过滤算法研究

针对User-based协同过滤和Item-based协同过滤算法的不足，提出了一种新的推荐算法。该算法融合用户-项目评分数据集所包含的用户相关和项目相关的信息来推荐商品，并且利用模糊聚类技术分别将相似的项目和相似的用户聚类，改善传统推荐算法的数据稀疏性和可扩展性问题。实验结果表明，将用户相关和项目相关的信息融合能够提供更好的推荐。     

基于辅助项目评分的协同过滤推荐算法

协同过滤技术是目前电子商务推荐系统中主要的技术之一,随着系统规模的日益扩大,其面临数据稀疏性和冷开始等问题。针对上述问题,提出了一种改进的协同过滤推荐算法。新算法是在传统协同过滤推荐算法的基础上增添辅助项目评分支持环节,加入辅助项目的评分信息对产品项目评分数据库进行补充。实验结果表明,改进的算法有效地解决了由于产品评分数据的稀疏而造成的推荐质量下降的问题,提高了推荐系统的推荐质量。对经济实力较弱的企业通过推荐系统推动电子商务的发展具有一定的参考价值。     

基于协同过滤算法的个性化推荐系统的设计及实施

Internet的发展导致了信息资源的膨胀,用户希望能通过自动化的工具来发现期望的信息资源,为了满足用户的这个需求,个性化推荐系统就随之产生了。个性化推荐系统所采用的推荐算法决定了推荐系统的优劣,本文主要设计了基于协同过滤算法的个性化推荐系统模型,并将该模型应用于相应的网站中。     

基于客户顾目的聚类协同过滤组合推荐算法研究

通过分析传统协同过滤存在的稀疏性、冷启动及实时性问题的根源后,提出一种改进的基于客户颅目的聚类协同过滤组合推荐算法;算法通过运用聚类技术和基于用户的协同过滤算法来预测计算邻居用户,并给出未评分的目标项目的最终预测评分以得到推荐列表,弥补协同过滤推荐在新项目推荐方面的不足的同时稀疏问题也迎刃而解;在预测评分中增加时间权重...     

基于BP神经网络的协作过滤推荐算法

研究、探讨了协同推荐问题,提出了一种基于两层面的多个后向传播(BP)神经网络的协作过滤推荐算法(TMNN-CFRA). 两层面的多个BP神经网络协同工作,高层面BP网反向误差传播直至低层面多个人工神经网络(ANN)进行网络权值修正,以此为基础,借助用户评价等特征前向给出项目推荐. 标准评测集Movielens上的实验评测表明了TMNN-CFRA的可行性和有效性.