基于深度距离分解的推荐算法研究

针对推荐系统中的矩阵分解算法只根据用户和物品的特征向量进行点积运算,无法准确衡量不同用户对物品偏好的弊端,该文提出了一种基于深度距离分解模型的推荐算法。首先,改变传统矩阵分解直接对评分值进行分解的模式,将用户与物品的评分矩阵转化为距离矩阵;然后,将距离矩阵分别按行和按列输入两个深度神经网络进行训练,得到用户和物品的距离特征向量;接下来,用距离特征向量计算用户和物品之间的距离值,通过设计的损失函数使预测距离值与真实距离值的误差达到最小;最后,将用户与物品的预测距离值转化为预测评分。实验结果表明,在不同数据集中,该文提出的基于深度距离分解模型的推荐算法在RMSE和MAE指标上均优于基线推荐算法。     

基于深度神经网络和加权隐反馈的个性化推荐

改进的矩阵分解(SVD++)将用户和物品特征向量的内积作为用户对物品的评分,而内积无法捕捉用户与物品之间复杂的高阶非线性关系.此外,SVD++在融入用户隐式反馈时,未区分不同交互物品对于用户特征表达的贡献.针对上述问题,文中提出基于深度神经网络和加权隐反馈的推荐算法(DeepNASVD++),采用深度神经网络建模用户与物品之间的关系,使用注意力机制计算历史交互物品在建模用户隐式反馈时的权重.在公开数据集上的实验验证文中算法的有效性.     

HRS-DC：基于深度学习的混合推荐模型

针对传统的矩阵分解算法,仅利用评分信息作为推荐依据,当评分数据稀疏时,不能准确获取隐式反馈,影响推荐的准确性,充分利用辅助信息进行隐式特征的提取成为研究热点之一,提出一种基于深度学习的推荐模型HRS-DC,利用深度神经网络和卷积神经网络从辅助信息中分别提取出用户和项目的隐性特征向量,再将特征向量经过改进的神经协同过滤得出新的评分矩阵。通过在三个真实的数据集上进行验证,与概率矩阵分解（PMF）、协同过滤主题回归（CTR）、协同过滤深度学习（CDL）、卷积矩阵分解ConvMF算法相比提高了评分预测的准确性,也在一定程度上缓解了冷启动问题。     

基于度量学习的多空间推荐系统

隐式反馈具有数据获取成本小、形式广泛的特点,因此在现代推荐系统中被广泛使用.由于用户的隐式反馈通常是稀疏,不平衡,且含义不明确的.因此,想要准确学习用户和物品之间的复杂交互具有挑战性.传统的基于矩阵分解的推荐方法只能建模用户-物品之间的相似性.同时,矩阵分解使用点积运算作为相似度评估方式,而点积运算不满足三角不等式,即不能将用户-物品相似性传递到用户-用户以及物品-物品的相似性建模.因此,矩阵分解不足以在隐式反馈中充分建模用户和物品的关系.尽管现在有基于隐式反馈使用欧式距离来度量用户-物品相似度的度量学习方法,使得对应的推荐方法能够满足三角不等式.但是,现有的度量方法通常会将每个用户或者物品表示为度量空间中的单个点,进而在单个空间内通过用户-物品之间的距离来表征用户-物品之间的相似性.由于在不同的环境下,用户对于同一种类型的物品的偏好也可能存在差异.基于单个空间的用户、物品嵌入向量有可能无法满足用户具有的多种偏好和物品具有的多种属性,进而限制了推荐系统的性能.为了充分刻画用户和物品,我们尝试从多个侧面对于用户和物品进行表示,并提出了一个基于多空间的度量学习(MML)框架.通过设计整合多个空间相似性的度量方式,我们将用户和物品投影到多个空间中进行细粒度的表示.另外,我们设计了一种经过校准的优化策略,包括经过校准的最大间隔损失函数和经过校准的采样方法.在保持多空间度量学习表示能力的同时,确保框架的有效性.最后,模型通过训练好的用户、物品向量,对于稀疏的用户-物品交互矩阵进行填补.在动态更新空间权重的同时,可以赋予模型新的训练视角,最终实现端到端的训练.通过四个真实世界推荐数据集上进行的大量实验表明,MML可以在Recall和nDCG衡量指标上将目前最优的对比算法提高40%以上.     

深度融合辅助信息的跨域推荐算法

协同过滤已成功用于为用户提供个性化的产品和服务,然而它面临数据稀疏和冷启动的问题。一种解决方案是结合辅助信息,另一种是从相关领域学习知识。综合考虑了这两个方面,提出一种深度融合辅助信息的跨域推荐算法CICDR,它集成了集体矩阵分解和深度迁移学习。该算法通过Semi-SDAE和矩阵分解（MF）在源域和目标域中进行建模,学习评分信息和辅助信息中的有效特征向量,并利用用户的隐式反馈信息来做出更准确的推荐。通过这种方式,在两个领域中学习到的用户和项目潜在因素为推荐保留了更多的语义信息。通过非完备正交非负矩阵三分解（IONMTF）产生桥接两个相关领域的公共潜在因素,以缓解目标域中的冷启动和数据稀疏问题。在三个真实数据集上与四种经典算法进行对比,验证了提出算法的有效性,进一步提高了推荐精度和用户满意度。     

融合显隐式反馈协同过滤的差分隐私保护算法

由于协同过滤推荐算法依赖用户的数据,因而存在很大的隐私泄露风险.差分隐私保护技术可提供严格的隐私保护效果,但目前大多数基于差分隐私的推荐算法没有考虑隐式反馈数据,针对该问题,提出了一种新的基于差分隐私保护的协同过滤推荐算法.首先对隐式反馈矩阵进行矩阵分解,得到用户和物品的隐式特征向量;然后把得到的隐式特征向量融合到显式反馈模型求解中,通过在模型求解过程中加入均值扰动和梯度扰动,使算法满足ε-差分隐私保护;最后应用此算法预测评分,并在MovieLens数据集上对算法进行有效性评价.实验结果表明,所提算法能在推荐结果的准确性和用户的隐私保护之间实现有效的平衡.     

融合物品信息的社会化推荐算法

大多数社会化推荐算法仅考虑约束用户的特征向量并未限制物品的特征向量对推荐系统性能的影响,针对这一问题,提出了一种融合物品信息的社会化推荐算法。该算法先通过用户与物品的交互图构建物品相似性网络,在此基础上采用随机游走和SkipGram的方法构造出隐性物品相似性网络,再通过图神经网络的方法学习物品隐性相似性网络、社交网络和用户物品交互图,得到用户和物品编码的特征向量,最后在矩阵分解的基础上同时对用户和物品的特征向量做进一步约束,采用迭代更新的方式获取用户和物体最终的特征向量。为验证推荐算法的性能,在FilmTrust、Ciao和Douban数据集上进行实验验证。实验结果表明,所提出的ISGCF算法与经典的推荐算法相比,推荐效果更好,有效地缓解了冷启动问题。     

结合置信度和SVD的协同过滤算法

为了解决基于传统模型的协同过滤算法的数据稀疏性与冷启动问题,引入置信度参数,并结合隐式反馈信息,提出了两种基于奇异值分解(SVD)的协同过滤算法,CSVD和NCSVD.CSVD算法在基于偏置的矩阵分解模型上引入了置信度参数,以改进模型偏置项没有针对物品规模根据每个评分调整偏置权重的问题,NCSVD在此基础上引入隐式反馈信息,改善了冷启动问题,在真实数据集上的实验证明表明,其能有效提高SVD系列算法的推荐精度.     

基于信任和矩阵分解的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤算法普遍存在的稀疏性和冷启动问题,提出一种基于信任和矩阵分解的协同过滤推荐算法。提出一种基于用户评分值的隐式信任计算方法,该方法综合考虑用户的相似性和交互经验,运用信任传播方法使不存在直接信任的用户获得间接信任;通过动态因子将显式信任和隐式信任融入到SVD++算法当中。FilmTrust数据集下的实验表明,与其他矩阵分解推荐算法相比,该方法具有更好的预测效果,在冷启动用户的评分预测上也有很好的表现。     

融合双重正则化机制的低秩矩阵分解推荐模型

基于矩阵分解技术的社会化推荐通过加入用户信任关系来加强学习准确性,但忽略了物品之间的关联信息在模型分解过程中对用户兴趣的影响。对此首先提出在物品相似度计算方法中加入用户参与度进行改进,并构建了融合物品关联正则项和信任用户正则项双重约束的矩阵分解推荐模型,在优化隐式特征矩阵过程中体现了物品之间的关联信息对推荐的重要影响。最后通过对两个不同稀疏级别的数据集的实验证明,相比主流的矩阵分解模型,提出的双重正则项的矩阵分解模型能够提高稀疏数据集上预测评分的准确性,并能明显缓解用户冷启动问题。