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。     

基于模糊聚类的协同过滤推荐方法

推荐系统是利用用户的历史偏好信息实现个性化服务的系统,它已经成为电子商务和信息获取领域中的重要应用。文中提出了一种通过模糊聚类的方法将项目属性特征的相似性与基于项目的协同过滤推荐技术相结合的推荐方法,首先应用模糊聚类技术对项目聚类,得到项目在属性特征上的相似关系群,然后与用户一项目评分矩阵中的协同相似关系群组合得到综合相似关系群,最后,利用综合相似关系群为目标用户推荐项目。实验结果表明,该方法不仅可有效改善基于项目的协同过滤推荐算法面临的“冷启动”问题,而且确实提高了推荐系统的推荐精度。     

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。     

基于项目聚类的协同过滤推荐算法

推荐系统是电子商务中最重要的技术之一 ,协同过滤是推荐系统中采用最为广泛也是最成功的推荐技术 .随着电子商务系统用户数目和商品数目日益增加 ,在整个用户空间上寻找目标用户的最近邻居非常耗时 ,导致推荐系统的实时性要求难以保证 .针对上述问题 ,本文提出了一种基于项目聚类的协同过滤推荐算法 ,根据用户对项目评分的相似性对项目进行聚类 ,生成相应的聚类中心 ,在此基础上计算目标项目与聚类中心的相似性 ,从而只需要在与目标项目最相似的若干个聚类中就能寻找到目标项目的大部分最近邻居并产生推荐列表 .实验结果表明 ,本算法可以有效提高推荐系统的实时响应速度     

基于多维度上下文和双聚类的个性化推荐算法

随着数据的爆炸式增长,推荐系统中传统的协同过滤推荐算法出现了难以处理稀疏数据和准确率降低的问题.对此,提出一种基于多维度上下文和双聚类的个性化推荐算法(MCB).该算法采用K-means聚类方法分别对用户和项目进行双聚类,并在传统的项目评分预测算法上进行改进,提出一种多维度的个性化评分预测(MPRP)算法.MPRP算法利用上下文维度间的相关性对用户评分进行修正,并考虑用户评分的权重问题,引入基于统计学习的系统误差因子,提高了评分预测的准确性.实验结果表明,MCB算法具有预测误差更小、推荐结果的覆盖率和新颖性更高的优点.     

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。     

基于共享评级迁移的跨域推荐算法

数据稀疏和用户冷启动一直是推荐系统中亟待解决的问题,因此提出了一种基于共享评级迁移的跨域推荐算法(shared ratings transfer cross-domain recommendation,SRTCD).首先,该算法考虑到不同领域间存在着用户群体/项目信息潜在特征的相似性,对各个领域评分矩阵进行概率矩阵分解,得到用户和项目的潜在特征;再利用基于模拟退火和遗传算法优化的K-means算法对用户和项目分别进行聚类,将用户类别和项目类别的内积作为共享评级;然后利用各领域数据集的共享评级和目标领域数据集的特定评级得出推荐结果.最后,利用公共数据集对所提方法SRTCD进行验证,结果表明该方法的推荐性能明显优于常用推荐算法.     

基于降维和聚类的协同过滤推荐算法

协同过滤算法在个性化推荐系统中应用广泛,为保证其在用户规模扩大的同时可以保持推荐的高效性和准确性,设计了一种基于PCA降维和二分K-means聚类的协同过滤推荐算法PK-CF。该算法为解决用户-项目评分矩阵极度稀疏造成的相似度计算误差的问题,采用主成分分析法对用户-项目评分矩阵进行降维,去除含信息量少的维度,只保留最能代表用户特征的维度;为解决协同过滤算法在系统规模庞大情况下的相似度计算时耗问题,通过在降维后的低维向量空间上进行二分K-means聚类来减小目标用户最近邻的搜索范围。在MovieLens数据集上对传统协同过滤算法、基于K-means聚类的协同过滤算法及PK-CF算法进行性能测试的结果表明:PK-CF算法不仅能有效地提高推荐结果的准确率与召回率,而且具有较高的时间效率。     

基于融合GMM聚类与FOA-GRNN模型的推荐算法

针对传统基于物品的推荐算法由于数据稀疏性导致的低推荐精度问题,提出了一种融合GMM聚类和FOA-GRNN模型的推荐算法。该算法首先使用高斯混合模型（GMM）方法对物品特征进行聚类;然后根据聚类结果分别构造评分矩阵,并使用Slope One算法填充评分矩阵;最后计算用户对物品的相似度预测评分作为输入,通过FOA-GRNN模型输出最终的评分。基于movielens-2k数据集的实验结果表明,与其他3种算法相比,该算法能够更好地处理高稀疏性数据,推荐精度更优,并能够在一定程度上解决冷启动问题。     

基于标签聚类与项目主题的协同过滤推荐算法

传统基于项目的协同过滤算法在计算项目相似度时仅依靠评分数据,未考虑项目的自身特征。社会化标注的出现使得标签能在一定程度上反映项目特征,但标签具有语义模糊的特点,因此直接将标签纳入协同过滤算法存在一定问题。为解决上述问题,提出一种改进的基于项目的协同过滤推荐算法。该算法对标签进行聚类并生成主题标签簇,根据项目标注情况计算项目与主题间的相关度并生成项目-主题相关度矩阵,同时将其与项目-评分矩阵相结合来计算项目间的相似度,采用协同过滤完成对目标项目的评分预测,以实现个性化推荐。在Movielens数据集上的实验结果表明,该算法能够解决标签的语义模糊问题并提升推荐质量。     

采用对象特征向量表示法的标签聚类算法

在社会化标记系统中,常采用聚类等数据挖掘技术来解决标签冗余和语意模糊的问题.现有标签聚类算法大多根据不同标签在对象中共同出现的次数来计算它们之间的相似度,但是这种方法聚类的精确度与召回率并不高.针对此问题,提出一种新的标签聚类算法,充分考虑标签的标记信息,采用基于对象的特征向量来精确地表征一个标签,根据余弦相似度公式得到较为准确的标签相似度,然后采用K-Means算法将用户标签进行聚类.实验结果表明该算法能够得到更加精确的聚类结果.     

An improved spectral clustering algorithm based on random walk

The construction process for a similarity matrix has an important impact on the performance of spectral clustering algorithms. In this paper, we propose a random walk based approach to process the Gaussian kernel similarity matrix. In this method, the pair-wise similarity between two data points is not only related to the two points, but also related to their neighbors. As a result, the new similarity matrix is closer to the ideal matrix which can provide the best clustering result. We give a theoretical analysis of the similarity matrix and apply this similarity matrix to spectral clustering. We also propose a method to handle noisy items which may cause deterioration of clustering performance. Experimental results on real-world data sets show that the proposed spectral clustering algorithm significantly outperforms existing algorithms.     

基于用户聚类与项目划分的优化推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法没有充分考虑用户属性及项目类别划分等因素对相似度计算产生的影响,存在数据稀疏性,从而导致推荐准确度不高的问题.提出一种基于用户属性聚类与项目划分的协同过滤推荐算法,算法对推荐准确度有重要影响的相似度计算进行了充分考虑.先对用户采用聚类算法以用户身份属性聚类,进而再对项目进行类别划分,在相似度计算中增加类别相似度,考虑共同评分用户数通过加权系数进行综合相似度计算,最后结合平均相似度,采用阈值法综合得出最近邻.实验结果表明,所提算法能够有效提高推荐精度,为用户提供更准确的推荐项目.     

基于项目聚类的全局最近邻的协同过滤算法

用户评分数据极端稀疏的情况下,传统相似性度量方法存在弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降。针对 此问题,提出了一种基于项目聚类的全局最近部的协同过滤算法。该算法根据项目之间的相似性进行聚类,使得相似 性较高的项目聚成一类,在项目聚类集的基础上,计算用户的局部相似度,使用一种新的最近部用户全局相似度作为 衡量用户间相似性的标准;其次,给出了一种利用重叠度因子来调节局部相似度的方法,以更准确地刻画用户之间的 相似性。实验结果表明,该算法可以提升预测结果的准确性,提高推荐质量,特别是在数据较为稀疏时,改善尤为明 显。     

核聚类算法最佳聚类数的自适应确定方法

在分析核函数所隐式描述的样本间成对相似性的基础上,该文从统计的角度分别定义了能反映类内(类间)样本相似性的类内(类间)个体平均相似系数,设计了一个高效的评价核聚类算法聚类质量的有效性指标。该指标具有物理意义清晰、计算简洁以及对核参数具备一定鲁棒性的优点。在此基础上,提出了一个能自动确定最佳聚类数目和最佳划分的自适应核聚类(SAKC)算法。Benchmarks实验结果验证了所提出的聚类有效性指标及其SAKC算法的有效性和良好性能。     

基于划分和凝聚层次聚类的无监督异常检测

将信息熵理论应用于入侵检测的聚类问题,给出在混合属性条件下数据之间距离、数据与簇之间距离、簇与簇之间距离的定义,以整体相似度的聚类质量评价标准作为聚类合并的策略,提出了一种基于划分和凝聚层次聚类的无监督的异常检测算法。算法分析和实验结果表明,该算法具有较好的检测性能并能有效检测出未知入侵行为。     

改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤（CF）推荐算法存在评分矩阵稀疏、扩展性弱和推荐准确率低的缺陷，提出一种改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法（GIFP-CCF+）。在传统基于修正余弦相似度计算方法上，引入时间差因子、热门物品权重因子以及冷门物品权重因子以改善相似度计算结果；同时引入改进模糊划分的GIFP-FCM算法，将属性特征相似的项目聚成一类，构造索引矩阵，同索引间根据项目间的相似度寻找项目最近邻居构成推荐，从而提高协同过滤算法（CF）的精度。通过与Kmeans-CF、FCM-CF和GIFP-CCF算法进行仿真对比实验，证明了GIFP-CCF+算法在推荐结果和推荐精度上具有一定的优越性。     

Slope One算法的改进及其在大数据平台的实现

针对原始Slope One算法计算推荐预测值时忽略了项目之间的相似性,以及大数据时代下推荐效率低下的问题,提出基于Spark平台的聚类加权Slope One推荐算法。通过Canopy-K-medoids聚类算法生成最近邻居集合;在最近邻集中用Slope One算法上加权项目之间的相似性进行推荐预测;在Spark平台上实现并行化。通过在电影数据集上的实验得出,基于Spark平台的优化算法与传统Slope One算法、加权项目相似度的Slope One算法相比,提高了推荐精度。     

基于模糊簇的个性化推荐方法

提出了一种运用模糊聚类方法将项目属性特征的相似性与协同过滤推荐算法相融合的推荐方法,此方法将用户对单个项目的偏好转化为对相似群组的偏好,目的是构造密集的用户-模糊簇的偏好信息,同时利用项目之间在相似群组的相似性来初步预测用户对未评价项目的评分,在此基础之上再完成基于用户的协同过滤推荐算法。实验结果表明,该方法确实可提高协同过滤推荐算法的推荐精度。     

基于局部协方差矩阵的谱聚类算法

针对传统谱聚类算法没有解决簇划分过程中,簇间交叉区域样本点对聚类效果有影响这个问题,提出一种基于局部协方差矩阵的谱聚类算法,主要介绍了一种新的计算样本之间相似度亲和矩阵的方法,即通过计算样本点之间的欧氏距离划分出小子集,计算小子集的协方差,通过设定阈值剔除交叉点,由剩下的点构造相似矩阵,对相似矩阵进行特征值分解,用经典的[k]-means算法对由特征向量组成的矩阵聚类。通过在Control等真实数据集上的实验结果表明,该算法在聚类准确率、标准互信息等指标上比较对比算法获得更优秀的效果。