基于资源类的时间加权协作过滤算法*

当前eLearning作为一种重要的教学方式,对其个性化的要求正在日益提高。针对协作过滤推荐是当今应用最为普遍的个性化推荐算法,而数据的稀疏性和算法的可扩展性一直是协作过滤算法所面临的两大问题,提出基于资源类的时间加权协作过滤算法。该算法不仅降低了数据的稀疏性和维度,缩小了目标用户最近邻的查找范围;而且避免了传统推荐算法中推荐值与用户相似度不密切相关的弊端,提高了最近邻的准确度,推荐精度较以往传统算法有明显提高。     

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。     

一种基于用户兴趣局部相似性的推荐算法

协作过滤算法作为至今最成功的个性化推荐技术之一,被广泛应用于电子商务、个性化节目推荐等系统中。但传统的基于协作过滤的推荐系统一直受到系统的稀疏性、推荐精确度低等问题的困扰。提出了一种基于用户兴趣局部相似性的改进的协作推荐算法（CFUPS）,针对协作过滤算法中用户近邻的计算和项目评分的预测两关键步骤,基于用户间潜在的局部相似的兴趣,并结合项目资源属性和项目评分矩阵来预测项目评分,进而给用户推荐感兴趣的个性化资源,理论上在提高推荐精度、克服稀疏性问题上均有改善。同时实验表明,在极具稀疏性的数据集上,该算法的推荐精度较以往的协作过滤算法有明显提高。     

基于项目分类的协同过滤改进算法*

为了解决用户评分数据稀疏性和用户最近邻寻找的准确性问题,提出了一种基于项目分类的协同过滤推荐改进算法。该算法首先利用项目分类信息为类内未评分项目预测评分值;然后通过计算类内用户间的相似度得到目标用户的最近邻居;最后进行推荐。实验结果表明,该算法可以准确地获取用户兴趣最近邻,有效地解决数据稀疏性问题;同时,该算法还极大地提高了系统的工作效率及可扩展性。     

使用二分图网络提高协同推荐的准确性

协同过滤是推荐系统中广泛使用的最成功的推荐技术,但却面临着严峻的稀疏性问题.评分数据稀疏性使得最近邻搜寻不够准确,导致推荐质量较差.使用二分图网络缓解协同过滤推荐系统中的稀疏性问题,即将用户和项目抽象为二分图网络中的节点,重新分配项目资源并计算项目间资源贴近度,据此填充用户未评分项目,将稀疏评分矩阵转化为完全矩阵.采用近邻传播聚类对评分矩阵进行聚类,提高算法的可扩展性.最后提出了两种不同的在线推荐策略:(1)通过加权目标用户所在类的邻居用户评分产生推荐(BNAPC1);(2)通过各个类的总体偏好产生推荐(BNAPC2).在MovieLens和Netflix数据集上进行了实验,结果表明BNAPC1的预测精度优于BNAPC2,且与其他几种常用的推荐算法相比仍具有一定优势.     

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。     

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。     

一种基于项目属性评分的协同过滤推荐算法

协同过滤是电子商务推荐系统中应用最成功的推荐技术之一,但面临着严峻的用户评分数据稀疏性和推荐精度低等问题。针对数据稀疏性高和单一评分导致的推荐精度低等问题,提出一种基于项目属性评分的协同过滤推荐算法。首先通过均值法或缩放法构造用户-项目属性评分矩阵将单一评分转化为多评分;其次基于每个属性评分矩阵,计算用户间的偏好相似度,得到目标用户的偏好最近邻居集;然后针对每个最近邻居集,在用户-项目评分矩阵上完成对目标用户的初步评分预测;最后,将多个初步预测评分加权求和作为综合评分,完成推荐。在Movie Lens扩展数据集上的实验结果表明,该算法能有效提高推荐精度。     

基于改进最近邻的协同过滤推荐算法

针对当前协同过滤推荐算法易受数据稀疏性与冷启动的问题,提出了一种改进最近邻的协同过滤推荐算法。建立用户-项目评分矩阵,并度量项目之间、用户之间的相似性,获取项目和用户的最近邻居,其中最近邻居的最优参数k值采用粒子群算法选择,在MovieLens和Book-Crossing数据集上进行了仿真对比实验。结果表明,相对于其他协同过滤推荐算法,该算法降低了平均绝对误差值,提升了推荐准确度,达到提高推荐质量效果的目的。     

基于GEP-RBF的协同过滤数据稀疏性问题研究

针对传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性问题,提出了基于GEP-RBF的协同过滤推荐算法.该算法对目标用户偏好的分类范畴进行了分析,构建了局部用户-项目评分矩阵,同时利用GEP优化RBF神经网络,预测局部用户-项目评分矩阵的缺失评分,平滑评分矩阵,并给出了用户评分项目交集阈值修正相似度的方法,提高用户相似度计算的准确性.实验结果表明,该算法能有效地缓解数据稀疏性问题,从而提高了协同过滤推荐系统的推荐质量.     

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.     

结合评分比例因子及项目属性的协同过滤算法

针对传统的协同过滤算法存在用户评分矩阵稀疏及未考虑项目属性之间关系的问题,提出了结合评分比例因子及项目属性的协同过滤算法。首先利用评分矩阵得出项目之间的共同与非共同评分用户数量比矩阵,以此增加项目共同评分用户的影响度,减少用户—项目评分矩阵的稀疏性对项目相似度计算带来的误差;然后对项目属性量化得出其对项目相似度的影响权重,提高项目相似度计算的准确性,根据以上两点提出了一种结合评分比例因子及项目属性权重作为项目相似度权重的算法。实验结果表明,该算法在召回率和准确率上相比现有的方法分别提高了5.1%和4.7%,适用于电商类网站的个性化推荐。     

基于项目评分预测的协同过滤推荐算法

推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一.随着电子商务系统用户数目和商品数目的日益增加,在整个商品空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法的不足,提出了一种基于项目评分预测的协同过滤推荐算法,根据项目之间的相似性初步预测用户对未评分项目的评分,在此基础上,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.实验结果表明,该算法可以有效地解决用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法存在的问题,显著地提高推荐系统的推荐质量.     

基于条件型游走二部图协同过滤算法

针对拥有少量评分的新用户采用传统方法很难找到目标用户的最近邻居集的问题,本文提出了一种条件型游走二部图协同过滤算法。该算法根据复杂网络理论的二部图网络,将用户-项目评分矩阵转换为用户-项目二部图,采用了条件型游走计算目标用户与其他用户之间的相似性。研究结果表明在同样的数据稀疏性情况下,本文提出的条件型游走二部图协同过滤算法在MAE和准确率都要优于其他两种传统的协同过滤算法,从而提高了算法的推荐精度;而且当训练值的比例很低时,即数据稀疏程度越大时,本文提出的推荐算法的对推荐质量的提高程度越大。     

缓解数据稀疏问题的协同过滤混合填充算法

现实评分矩阵非常稀疏,基于用户的协同过滤无法为目标用户提供高精度的满意推荐.基于此种情况,文中提出协同过滤混合填充算法,缓解数据稀疏问题.从物品角度出发,根据相似物品的评分信息填充稀疏矩阵.同时从用户角度出发,利用填充后的矩阵计算目标用户的邻近用户.选取共同评分数量最多的物品以进一步填充矩阵.在两个真实数据集上的实验表明,本文算法在无需额外复杂信息的条件下,有效提高新用户推荐的精确度,缓解数据稀疏性问题.     

一种融合聚类与用户兴趣偏好的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法可以根据已知用户的偏好预测其可能感兴趣的项目,是现今最为成功、应用最广泛的推荐技术。然而,传统的协同过滤推荐算法受限于数据稀疏性问题,推荐结果较差。目前的协同过滤推荐算法大多只针对用户-项目评分矩阵进行数据分析,忽视了项目属性特征及用户对项目属性特征的偏好。针对上述问题,提出了一种融合聚类和用户兴趣偏好的协同过滤推荐算法。首先根据用户评分矩阵与项目类型信息,构建用户针对项目类型的用户兴趣偏好矩阵;然后利用K-Means算法对项目集进行聚类,并基于用户兴趣偏好矩阵查找待估值项所对应的近邻用户;在此基础上,通过结合项目相似度的加权Slope One算法在每一个项目类簇中对稀疏矩阵进行填充,以缓解数据稀疏性问题;进而基于用户兴趣偏好矩阵对用户进行聚类;最后,面向填充后的评分矩阵,在每一个用户类簇中使用基于用户的协同过滤算法对项目评分进行预测。实验结果表明,所提算法能够有效缓解原始评分矩阵的稀疏性问题,提升算法的推荐质量。     

一种优化的协同过滤推荐算法

协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中．随着电子商务系统用户数目和商品数目的日益增加,整个项目空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法存在一定的不足．在引入项目评分预测思想的基础上,考虑到数据稀疏性带来的影响,采用修正的条件概率方法计算项目相似性,提出一种优化的协同过滤推荐算法,计算结果更具有实际意义和准确性．实验表明,该算法能够有效避免传统方法带来的弊端,提高系统的推荐质量．     

使用群体兴趣偏好度的协同过滤推荐

推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一,用户相似性度量方法是影响推荐算法准确率高低的关键因素。针对用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法的不足,提出了一种基于群体兴趣偏好度的协同过滤推荐算法,根据群体兴趣偏好度来预测用户对未评分项目的评分,在此基础上再采用传统的相似性度量方法计算目标用户的最近邻居。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情况下传统相似性度量方法存在的问题,显著提高推荐系统的推荐质量。