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推荐算法通过历史数据发现用户的兴趣偏好,在数据资源中寻找用户的偏好信息,并对用户进行推荐。目前,推荐系统中的协同过滤算法在各领域应用广泛,由于数据稀疏性和冷启动,使得推荐质量有所下降,为提升推荐精度,有学者从相似度方向进行研究。总结了推荐系统中最广泛使用的协同过滤算法,以及推荐系统中常用的传统相似度算法;对比分析了基于Pearson相关系数的相似度、余弦相似度、修正的余弦相似度等的适用场景;从冷启动和数据稀疏等方面分析了相似度的研究现状,研究表明通过混合相似度计算用户相似性,提高了推荐质量。最后,总结了相关文献在改进后存在推荐效率低、复杂度增高的问题,在提高推荐精度和推荐效率方面对相似度改进进行了展望。 相似文献
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针对传统协同过滤推荐算法推荐精度较差的问题,提出一种融合多层混合相似度与信任机制的协同过滤算法。引入模糊集隶属函数用于修正用户的评分相似度,提取用户兴趣向量计算用户对不同类型项目的偏好程度,将二者动态融合得到用户混合相似度,将用户的混合相似度与信任度进行自适应模型融合。将算法应用于MovieLens公用数据集,实验结果表明,在数据较为稀疏时,改进算法相较于改进的余弦相似度算法,准确度提升约6.3%,与部分改进算法相比,推荐精度也有一定程度的提升。 相似文献
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电子商务环境下为用户提供高效的推荐是一个非常有意义的课题,然而稀疏性问题严重影响了推荐系统的推荐质量。为了有效解决这个问题,提出了一种基于信任传播的TSRCF协同过滤算法,在信任传播的基础上,提出了信任度,相似度,关系度的混合权重TSR,取代了传统的协同过滤算法的相似度,作为寻找邻居用户的标准。TSRCF算法在一定程度上缓解了稀疏性问题,帮助用户在信息过载的情境下得到高质量的推荐。在Epinions数据集和FilmTrust数据集上的仿真实验也验证了TSRCF算法比传统CF算法有更高的推荐精确度。 相似文献
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针对评分数据稀疏性和用户冷启动所导致的协同过滤推荐系统的准确度与覆盖率较低的问题,文中融合显性信任和隐性信任因素,提出了一种基于多重信任的协同过滤推荐算法。首先,依据用户间推荐评分的准确性与可依赖度因子,提出一种改进的均方差(Mean Squared Difference,MSD)信任度量方法,并在此基础上提出基于隐性信任信息的评分模型;其次,以最大信任传播距离为约束,提出一种显性信任信息的关系模型;最后,依据评分相似性与显性信任关系,利用0-1背包组合优化策略选择出目标用户的最优近邻集合,从而进行评分预测。在Epinions数据集上与多种主流算法的对比仿真实验结果表明,该算法通过引入有效评分和显性信任关系,极大地缓解了数据稀疏性和冷启动问题,并且在不牺牲覆盖率的条件下显著提升了推荐准确度。 相似文献
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针对传统协同过滤算法不能深度挖掘用户关系,以及无法对新项目进行用户推荐的问题,提出了基于信任和用户偏好的协同过滤(TIPCF)算法。首先,通过分析用户评分判断用户的可信度并量化用户间的信任程度,挖掘用户潜在的信任关系;其次,考虑到用户之间对于不同目标项目偏好程度的差异会对用户相似性产生影响,在传统用户相似性算法上添加用户偏好度改进相似性算法;然后,通过结合用户信任度和改进的相似度,使得最近邻的选取更加准确;最后,根据用户对项目属性的偏好对新项目进行推荐。Movielens数据集实验结果表明,与传统的协同过滤算法相比,TIPCF算法的平均绝对误差减少了6.7%;在推荐新项目时,TIPCF算法的平均绝对误差减少了10.7%。TIPCF算法不仅提高了推荐的准确度,而且增加了新项目的推荐概率。 相似文献
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协同过滤是目前应用最广泛和最成功的推荐技术之一。然而,目前该技术的发展面临着严重的冷启动和稀疏性问题,降低了其推荐质量,因此提出了一种基于信任网络随机游走模型的协同过滤推荐方法。该方法融合了基于信任和项目的协同过滤推荐方法,并引入了信任因子作为引导推荐的重要因素。随机游走模型不仅考虑了信任用户对目标项目的评分,也考虑了他们对与目标项目相似的项目的评分。随着随机游走深度的增加,以相似项目的评分信息来代替目标项目的评分信息的概率也逐渐增大。在Epinions真实数据集上的验证结果表明,该方法在推荐评价指标上比其他算法具有更好的推荐结果。 相似文献
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推荐系统在处理信息过载的问题上有着显著的作用,但是推荐系统也存在不足之处,在于它的数据稀疏性和冷启动问题,使用传统的协同过滤算法已经不能满足于推荐系统的技术发展。随着社交网络的发展,朋友信任关系被广泛地运用于推荐系统中。但是在实际生活中,社交网络中的信任关系也存在着数据稀疏的问题,为了更好地提高推荐的质量,提出了一种融合潜在社交信任模型的协同过滤推荐算法。新的社交信任模型主要由以下部分组成:社交矩阵中全局信任值和专家模型,改进的信任传播模型,改进的皮尔逊系数模型。通过实验结果分析可知融合新模型的推荐算法有助于提升推荐效果。 相似文献
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针对协同过滤推荐算法存在的邻居用户的相似度计算不精确、冷启动等问题,提出一种结合专家信任的协同过滤推荐算法,该算法从相似度、专家信任度和缓解冷启动3个方面进行研究。在相似度方面,将公共评分项蕴含的隐偏好以及项目冷门因子加入到相似度的计算公式中,实现对相似度的改进;在专家信任度方面,提出时间跨度因子,将专家的阅历值考虑到信任度计算中,实现对专家信任度的改进;在冷启动方面,通过联合专家用户和属性相似用户共同为目标用户产生推荐,有效地缓解了冷启动问题。应用MoviesLens数据集进行验证,实验结果表明,改进算法的平均绝对误差、准确率均优于传统算法。 相似文献
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协同过滤推荐是电子商务系统中最为重要的技术之一.随着电子商务系统中用户数目和商品数目的增加,用户-项目评分数据稀疏性问题日益显著.传统的相似度度量方法是基于用户共同评分项目计算的,而过于稀疏的评分使得不能准确预测用户偏好,导致推荐质量急剧下降.针对上述问题,本文考虑用户评分相似性和用户之间信任关系对推荐结果的影响,利用层次分析法实现用户信任模型的构建,提出一种融合用户信任模型的协同过滤推荐算法.实验结果表明: 该算法能够有效反映用户认知变化,缓解评分数据稀疏性对协同过滤推荐算法的影响,提高推荐结果的准确度. 相似文献