基于改进相似度计算方法的协同过滤算法研究

协同过滤算法是目前推荐系统中应用最广泛的技术,相似度的计算是该算法中关键的一步,它直接影响到后续的目标用户邻居集的选取及评分预测,最终决定着推荐的准确度。在传统的基于用户的协同过滤中,相似度的计算未考虑用户评分差异和商品的热度对相似度计算的影响。论文引入平均评分修正因子和热门商品惩罚因子,对传统的相似度计算公式加以优化。实验表明,改进后的相似度算法在电影推荐时,平均绝对误差(MAE)值较其他相似度算法更低,有着更好的推荐效果。     

基于云模型熟悉相似度的协同过滤推荐算法

研究了一种新的协同过滤推荐方法。针对推荐算法中相似度存在的不足,提出了兼顾"形状-距离"的云模型综合相似度测算方法;考虑用户之间的兴趣匹配,提出了云模型熟悉相似度的概念;提出了基于云模型熟悉相似度的邻居用户选择方法,进而产生推荐。实验结果表明,本方法提高了推荐准确度。     

用户间多相似度协同过滤推荐算法

传统的User-based协同过滤推荐算法仅采用了单一的评分相似度来度量用户之间对任何项目喜好的相似程度。然而根据日常经验,人们对不同类型事物的喜好程度往往是不同的,单一的评分相似度显然无法准确描述这种不同。针对上述问题,提出了一种基于用户间多相似度的协同过滤推荐算法,即基于用户间对不同项目类型的多个评分相似度来计算用户对未评分项目的预测评分。实验结果表明,该算法可以有效地提高预测评分的准确性及推荐质量。     

用余弦相似度修正评分的协同过滤推荐算法

在用户对项目进行评分的时候,有时会出现不合理因素导致用户对项目做出不合理评分,使得推荐过程出现偏差。为修正这一偏差,采用评分矩阵的多种维度进行相似度比较以修正不合理评分,再用修正后的评分进行协同过滤推荐。而在采用变维度评分矩阵进行相似度对比时,主要利用同一用户对相似项目评分的相近性,对比2个用户对多个相似项目评分数组在不同维度下的余弦相似度。首先将多个评分构建成等维度的几个数组,对比2个用户的各个评分数组相似度,当某个相似度与其它相似度差别较大时,认为该相似度对应的2个用户的数组中至少有1个包含不合理评分;然后将2个数组按同样的方式均分为维度更低的数组,以此类推,最终确定不合理评分;最后以所有合理评分数组对应的相似度均值作为不合理评分数组对应的相似度,从而修正不合理评分。利用MovieLens和Bookcrossing数据库进行实验,结果表明:带修正评分的协同过滤算法相比未修正前的评分具有更高的推荐精度,其推荐评分MAE明显下降,本文算法相比对照算法获得了更优的MAE,Precision和Coverage。     

基于信息熵和改进相似度协同过滤算法

为了减少协同过滤算法存在的噪音数据以及数据稀疏性问题,提高算法准确性,本文提出一种基于信息熵和改进相似度的协同过滤算法,使用用户信息熵模型来判断噪音数据,排除噪音数据对实验结果的干扰;使用面向稀疏数据的改进相似度计算方法,使用全部评分数据而不是依靠共同的评分项来计算,对缓解稀疏数据对推荐结果的精确性影响有很大帮助。实验结果表明,该算法能在一定程度上排除噪音数据对结果的影响,缓解数据稀疏对推荐结果精确性的干扰,提高该推荐算法的精确性,且缓解了传统推荐系统算法中常见的一些问题,与传统的协同过滤算法相比,该算法的精确性更高。     

基于可信相似度的协同过滤算法

传统协同过滤算法在计算相似度的时候,未考虑数据稀疏性以及项目类型相似程度,从而影响推荐质量.为了提高推荐精度,提出一种基于可信相似度的协同过滤算法.首先计算项目类型的相似程度与共同评分用户数和所有评分用户数之间的比例,然后根据类型相似程度和共同评分项的比例进行有机结合,计算相似可信度,形成合理的项目可信相似度.实验结果表明,该算法能够有效的提高推荐质量.     

基于协同过滤的旅游景点推荐

针对在线旅游快速增长的态势,本文研究基于协同过滤的旅游景点推荐算法。通过提取在线旅游网站上游客对桂林旅游景点的评价数据,使用协同过滤算法进行旅游景点推荐。实验结果表明:协同过滤算法完全可用于旅游景点推荐。     

基于改进相似度的协同过滤算法研究

协同过滤利用邻居用户的偏好对目标用户的偏好进行推荐预测,相似度计算是其关键。传统的相似度计算忽略了用户共同评分项目数与用户平均评分的影响,以至于在数据稀疏时不能很好地度量用户间的相似度。提出了两个修正因子来改进传统相似度,同时改进了协同过滤算法,将其应用于电影推荐。仿真结果表明,在电影推荐中,基于改进后相似度计算的协同过滤算法能取得比传统算法更低的MAE值,提高了电影推荐质量。     

基于组合相似度的优化协同过滤算法

协同过滤算法是个性化推荐系统中应用最广泛的一种推荐技术。随着用户数量和项目数量的增加,数据的稀疏性成为影响推荐质量的重要因素。为此,将传统相似度指标修正余弦相似性、Pearson相似度,与结构相似度指标Jaccard系数、Salton系数、IUF系数进行组合,提出6种组合相似度。在Movie Lens上的实验表明,基于组合相似度的优化协同过滤算法在平均绝对偏差MAE、均方根误差RMSE、召回率、覆盖率和确率等性能上都有了较大提高,提高了推荐质量。     

ASUCF:基于平均相似度的协同过滤推荐算法

针对CF推荐技术依赖的评分矩阵在现实中存在的稀疏性问题,提出用户-项目平均相似度协同过滤推荐算法(ASUCF)。对评分矩阵进行充分挖掘、多次利用,引入平均相似度来惩罚用户或项目的评分或被评分的波动;综合考虑用户和项目两方面,提高预测评分的可靠性。实验结果表明,该方法可以有效提高预测的准确性及推荐质量。     

基于KNN-GBDT的混合协同过滤推荐算法

针对传统基于单分类的推荐算法容易陷入“单指标最优”的困境和推荐精度低的问题,提出一种融合K-最近邻（KNN）和Gradient Boosting（GBDT）的协同过滤推荐算法。该算法利用K-最近邻法过滤出目标用户的多组候选最近邻居集,并综合集成学习的优点,采用多分类器对多组推荐结果进行集成。在相似度计算公式中引入了若只有单个用户评价的物品权重,以此获得更多目标用户的潜在信息。实验结果表明,该算法有效缓解了目标用户与候选最近邻居集之间的数据集稀疏性,提升了推荐精度。     

协同过滤算法在推荐系统中的应用

介绍了协同过滤算法,并对算法进行了改进,解决了用户稀疏的情况下传统算法的不足,同时通过引入评分阈值,显著提高了个性化协同过滤算法的推荐精度。     

基于改进项目相关性度量的协同过滤推荐算法

在计算用户相似度时,传统的协同过滤推荐算法往往只考虑单一的用户评分矩阵,而忽视了项目之间的相关性对推荐精度的影响。对此,本文提出了一种优化的协同过滤推荐模型,在用户最近邻计算时引入项目相关性度量方法,以便使得最近邻用户的选择更准确;此外,在预测评分环节考虑到用户兴趣随时间衰减变化,提出了使用衰减函数来提升评价的时间效应的影响。实验结果表明,本文提出的算法在预测准确率和分类准确率方面均优于基于传统相似性度量的项目协同过滤算法。     

基于领域最近邻的协同过滤推荐算法

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. 针对上述问题,提出了基于领域最近邻的协同过滤推荐算法,以用户评分项并集作为用户相似性计算基础,将并集中的非目标用户区分为无推荐能力和有推荐能力两种类型;对于前一类用户不再计算用户相似性以改善推荐实时性,对于后一类用户则提出“领域最近邻”方法对并集中的未评分项进行评分预测,从而降低数据稀疏性和提高最近邻寻找准确性. 实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量.     

基于云模型的协同过滤推荐算法

协同过滤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.针对传统相似性度量方法存在的不足,利用云模型在定性知识表示以及定性、定量知识转换时的桥梁作用,提出一种在知识层面比较用户相似度的方法,克服了传统基于向量的相似度比较方法严格匹配对象属性的不足.以该方法为核心,在全面分析传统方法的基础上,提出一种新的协同过滤推荐算法.实验结果表明,算法在用户评分数据极端稀疏的情况下,仍能取得较理想的推荐质量.     

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.     

基于信任模型的协同过滤推荐算法

提出一种基于信任机制的协同过滤推荐算法,其中,直接信任度基于共同评价项目得出,推荐信任度通过对项目的预测得出。借鉴社会网络中人与人之间的信任评价方法,使用户之间的相似度计算更加准确,从而为目标用户提供更好的推荐结果。实验结果表明,该模型提高了信任度预测的准确性及系统的推荐质量。     

一种属性和评分的协同过滤混合推荐算法

传统协同过滤推荐算法仅仅根据稀疏的评分矩阵向用户推荐,存在推荐质量不高的问题.提出了一种属性和评分的协同过滤混合推荐算法.该算法由项目的类别属性计算项目之间基于属性的相似性,考虑到用户兴趣随时间的变化,构建评分时间权重的指数函数,并应用到项目之间的Pearson相关相似性中.通过权重因子加权项目之间基于属性的相似性和项目之间的Pearson相关相似性,然后计算基于项目属性的评分预测.描绘职业分类树,构建职业相似性模型,并与性别加权结合产生用户综合属性的相似性,得到基于用户属性的评分预测.最后,综合两者计算混合评分预测.在Movielens实验数据集下,实验结果表明提出的算法具有较好的平均绝对误差.