结合二部图投影与排序的协同过滤

协同过滤是推荐系统中应用最为广泛的方法.提出一类基于二部图一维投影与排序相结合的协同过滤算法,文中采用结构相似进行二部图投影并利用随机游走对节点排序.该方法不仅可以防止冷启动,具有较高准确度,且可扩展性良好.另外,该算法可以避免低覆盖率造成的推荐不准确.算法可以有两类不同的实现,分别是基于项协同过滤的项排序算法和基于用户协同过滤的用户排序算法,在标准数据集MovieLens上的测试表明了算法的有效性.     

基于改进加权二部图和用户信任度的协同过滤推荐算法

基于复杂网络物质扩散原理的二部图理论在协同过滤推荐领域的应用受到越来越多学者的关注,现有算法计算邻居用户时主要考察用户对项目的正向评价,未充分考虑用户的负向评价.为进一步提高推荐算法的准确度,提出了改进算法,将用户正向评价和负向评价量化成二部图上的路径权重,控制用户能量的分配,并在邻居用户预测评分阶段考虑用户的信任度,推荐结果更加准确.采用MovieLens和Eachmovie数据集对改进算法以及现有算法进行对比实验分析,证明改进算法具有更低的平均绝对偏差.     

融合初始资源与协同过滤的二部图推荐算法

推荐系统的产生主要是为了解决信息过载的问题。基于二部图网络与基于协同过滤的推荐算法是目前应用比较广泛的算法,二者都取得了一定的推荐效果。基于加权二部图网络的算法忽略对初始资源的配置,基于物品的协同过滤算法在推荐时也产生数据稀疏等问题。组合推荐算法融合初始资源配置以及基于物品的协同过滤算法来解决相关的问题,可以达到更好的推荐效果。算法实验在MovieLens数据集上实施,结果表明,与传统的推荐算法以及最近的组合推荐算法相比,该方法有更好的推荐效果。     

基于四部图的协同过滤推荐算法比较研究

推荐系统通常利用商品属性、用户信息以及用户对商品的已有评分来获取用户或者商品之间的相似度,进而预测未知评分。构造了关于这些信息的四部图,然后根据图中不同部分的组合获得了10类推荐算法,并比较了它们的时间复杂度。前两类算法基于用户与商品之间的关系,为经典的协同过滤算法。中间4类算法以用户或商品为中心,利用相应的标签信息进行相似度的计算并预测评分。后4类算法为中间4类算法的部分拓展,进一步考虑了评分信息。以MAE(mean absolute error)和RMSE(root-mean-square error)为评价指标,在两个Movie Lens数据集上的测试结果表明,商品之间的相似度比用户之间的相似度更可靠,商品标签也比用户标签更有用,而且某些信息的简单线性组合可以提高推荐质量。     

基于增强二部图网络结构的推荐算法

协同过滤推荐算法的数据稀疏性与冷启动问题影响和制约了推荐的质量.基于用户-项目二部图的信任计算可以有效的利用用户间的潜在联系提高推荐性能.提出一种融合基于二部图的增强繁殖信任与JMSD相关系数的推荐方法,包括对改进的加权用户-项目自适应繁殖信任度的计算,在此基础上融合用户偏好的增强信任度机制,以及线性加权JMSD相关系数,两组数据集下的对比实验表明,与三种基准算法对比改进的算法模型具有更低的平均绝对误差（MAE）,更高的召回率（Recall）,提高了推荐质量.     

基于项相关图的协同过滤算法

在电子商务中,准确的推荐结果可以提高商品的成交量,从而给企业带来更多的收益。为了提高推荐算法的准确性,提出了一种基于项相关图的协同过滤算法。以商品作为顶点,以共同购买两个商品的用户数作为连接这两个顶点的边,将用户-项评分矩阵转换成一个项相关图。根据项相关图确定项与项之间的相似性,设计了一种综合了项相关图相似性和平均值相似性的推荐算法。实验结果表明,提出的推荐算法具有很好的预测准确性,明显优于相关的项推荐算法。     

基于加权三部图的协同过滤推荐算法

针对基于用户的协同过滤算法推荐结果过度集中在热门物品,导致多样性和新颖性较低、覆盖率较小的问题,文中提出基于加权三部图的协同过滤推荐算法.在分析数据稀疏和附加信息较少的基础上引入标签信息,可同时反映用户兴趣和物品属性,利用用户、物品和标签三元关系构建三部图.通过三部图网络映射到单模网络的方法获得用户偏好度,构建用户偏好...     

基于图游走的并行协同过滤推荐算法

针对目前协同过滤推荐算法存在的数据稀疏性问题和可扩展性问题,本文进行了相关研究。针对稀疏性问题,在传统的皮尔逊相关相似度中引入交占比系数计算用户间直接相似度,该方法缓解了用户间共同评分项的占比问题;提出一种基于图游走的间接相似度计算方法,该方法根据用户间的直接相似度建立用户网络图,在用户网络图上通过游走计算用户间的间接相似度,并进行推荐。在Spark平台上实现本文方法的并行化,缓解了数据规模增加带来的可扩展性问题。实验结果表明:本文提出的算法在不同数据集上均取得了良好效果,有效地提高了推荐准确度,并且在分布式环境下具有良好的可扩展性。     

基于均衡接近度灰关联的增强二部图推荐算法

协同过滤推荐算法的数据稀疏性与冷启动问题影响和制约了推荐的质量,传统用户—项目二部图信任和相似度计算受局部个别点关联因素的消极影响。首先提出一种基于均衡接近度灰关联方法计算项目流行度的二部图信任推荐,在此基础上提出用户偏好的增强二部图直接信任度机制,然后通过JMSD相关系数作为全局信任推荐。在MovieLens数据集下的对比实验表明,与基准算法对比改进的算法模型具有更低的平均绝对误差（MAE）,提高了推荐质量,改善了冷启动问题。     

基于用户兴趣度的改进二部图随机游走推荐方法

传统的二部图随机游走算法主要采用基于共同项目的相似度计算,并且项目之间、用户之间的影响程度是对称的,这种对称信息不能体现用户兴趣,推荐精度不高。为了提高推荐准确性,提出一种基于用户兴趣度的二部图随机游走方法。采用共同项目和用户打分项目数量的共同性质体现用户兴趣度,分析信息的不对称性,并在二部图中随机游走。实验表明,基于用户兴趣度的二部图随机游走算法提高了预测准确率和命中率。     

基于图嵌入模型的协同过滤推荐算法

传统协同过滤算法存在严重的数据稀疏和冷启动问题。利用社交网络中的丰富信息为解决传统协同过滤算法的数据稀疏和冷启动带来了契机。然而,传统基于社交网络的协同过滤算法仅利用粗粒度、稀疏的用户信任关系来改进传统协同过滤算法,即用0或1表示用户之间信任程度。另外,传统基于社交网络推荐算法仅仅集成用户之间显式信任关系,而忽略用户之间隐式的信任关系。本文提出一种基于图嵌入模型的协同过滤推荐算法,即利用图嵌入模型技术学习社交网络中用户的低维特征表示,并根据用户的低维特征表示推导用户之间细粒度的信任关系。最后,根据信任用户和相似用户对目标物品的评分权重预测用户对目标物品的评分。在真实数据集上的实验结果表明,基于图嵌入模型的协同过滤算法的性能优于传统的协同过滤算法。     

基于融合元路径的图神经网络协同过滤算法

传统的协同过滤算法没有充分考虑用户和商品的交互信息,且面临数据稀疏、冷启动等问题,造成了推荐系统的结果不准确.在本文中提出了一种新的推荐算法,即基于融合元路径的图神经网络协同过滤算法.该算法首先由二部图嵌入用户和商品的历史互动,并通过多层神经网络传播获取用户和商品的高阶特征;然后基于元路径的随机游走来获取异质信息网络中...     

基于知识图谱与协同过滤的饮食推荐算法

针对传统的基于协同过滤的饮食推荐算法只利用用户-物品评分矩阵,没有考虑物品本身的语义信息而导致推荐精度不高的问题,本文通过构建知识图谱引入菜品间的语义信息作为重要推荐依据,提出一种基于知识图谱嵌入和协同过滤的个性化饮食推荐算法.通过在2个不同的低维连续的向量空间里表示出菜品实体及其关系,计算菜品间的语义相似度,将语义相...     

基于图注意力网络表示学习的协同过滤推荐算法

针对传统的基于模型的协同过滤推荐算法未能有效利用用户与项目的属性信息以及用户之间与项目之间的关系结构信息, 本文提出一种基于图注意力网络表示学习的协同过滤推荐算法. 该算法使用知识图谱表示节点的属性特征信息和节点间的关系结构信息, 并在用户和项目的同质网络上进行节点的图注意力网络表示学习, 得到用户和项目的网络嵌入特征表示, 最后构建融合网络嵌入信息的神经矩阵分解模型获得推荐结果. 本文在Movielens数据集上与相关算法进行对比实验, 实验证明该算法能优化模型的推荐性能, 提高推荐的召回率HR@K和归一化折损累计增益NDCG@K.     

基于图和改进K近邻模型的高效协同过滤推荐算法

在互联网高速发展的今天,推荐系统已成为解决信息过载的有效手段,能够缓解用户在筛选感兴趣信息时的困扰,帮助用户发现有价值的信息.推荐系统中的协同过滤推荐算法,因其领域无关性及支持用户发现潜在兴趣的优点被广泛应用.由于数据的规模过大且稀疏的特点,当前协同过滤在算法实时性、推荐精确度等方面仍有较大提升空间.提出了GK-CF方法,通过建立基于图的评分数据模型,将传统的协同过滤算法与图计算及改进的KNN算法结合.通过图的消息传播及改进的相似度计算模型对用户先进行筛选再做相似度计算;以用户-项目二部图的节点结构为基础,通过图的最短路径算法进行待评分项目的快速定位.在此基础上,进一步通过并行图框架对算法进行了并行化实现及优化.在物理集群环境下进行了实验,结果表明,与已有的协同过滤算法相比,提出的GK-CF算法能够很好地提高推荐的准确度和评分预测的准确性,并具有较好的算法可扩展性和实时性能.     

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。     

改进图卷积网络的协同过滤推荐模型

图卷积网络（GCN）已应用于各领域并取得巨大成功,其中包括推荐系统。推荐系统的核心目标是推测用户偏好从而主动为用户提供有价值有针对性的消息,协同过滤是经典且广泛应用的一种推荐方法。但基于GCN的推荐方法仍存在诸多问题,如GCN递归地合并来自不同阶邻域的消息,难以区分地混合不同的节点消息导致训练困难,以及过平滑等问题对推荐模型产生了很大的约束。与目前基于GCN的方法不同,针对以上问题,提出使用简单GCN模型分别汇总不同顺序的邻域消息用于协同过滤,然后以分层方式将它们聚合,无需引入其他模型参数。之后,将Dropout思想迁移至模型中,通过在每一层随机丢弃邻居消息来减轻过平滑的影响,很好地防止了过拟合并提升了模型性能。在三个数据集上进行的实验结果证明了所提模型的有效性。