基于联合聚类和矩阵分解的协同过滤算法研究

提出了基于联合聚类和带正则化的迭代最小二乘法的协同过滤算法。该算法对原始矩阵进行用户-项目两个维度的联合聚类生成若干子矩阵,子矩阵的规模远小于原始评分矩阵,可有效降低预测阶段计算量,而且也缓解了数据稀疏性问题。在子矩阵中通过对传统的矩阵分解进行正则化约束来防止模型过拟合现象,并采用迭代最小二乘法进行训练分解模型,可有效缓解可扩展性。实验表明,该方法具有高效性。     

基于粗集和模糊聚类的协同过滤算法

提出了一种基于粗集和模糊聚类相结合的协同过滤推荐算法,通过粗集理论自动填补空缺评分降低数据稀疏性;然后根据用户对项目评分的相似性对用户进行模糊聚类,并在此基础上搜索目标用户的最近邻居,从而缩小最近邻居的查找范围并产生推荐结果.实验结果表明,该方法能有效的解决数据稀疏性问题,提高了推荐系统的精确性和实时响应速度.     

基于聚类分析的协同过滤算法研究

电子商务推荐系统凭借着"智能感知"用户的兴趣和需求的能力,实现个性化商品推荐.传统算法以协同过滤作为主要技术手段实现个性化推荐功能,但是随着电商业务的发展,数据稀疏性和推荐的实时性倍受挑战.据此,结合聚类分析的优点,改进传统算法,提出一种聚类分析与协同过滤相结合的推荐算法.实验表明,改进后的算法具有较好的推荐准确性.     

基于类云模型聚类的多目标数据关联算法

针对多目标跟踪中的数据关联问题,提出一种基于类云模型c-均值聚类的数据关联算法.该算法采用类云模型c-均值聚类算法对目标有效回波进行聚类,将聚类中心作为目标最终观测值,运用最近邻法对聚类中心与航迹进行关联,用Kalman滤波器进行状态估计.实验结果表明,本算法与联合概率数据互联算法相比,跟踪精度高,计算量小,更适应于工程应用.     

基于用户角色与行为的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法中存在评分数据稀疏性问题,以稀疏的用户打分来确定用户间的相似性可能并不准确.为此,提出了以用户行为对应一定分值代替空缺评分的方法来修正用户I-U评分矩阵,并基于用户角色以权重系数K来约束最近邻的计算.实验表明,改进的算法具有更优的推荐质量.     

关联集合在协同过滤推荐算法中的应用研究

为了提高电子商务推荐系统的精度,提出了基于关联集合的协同过滤推荐算法,该算法通过频繁项集生成算法生成一系列频繁项集,然后通过合并处理过滤掉与用户关联很小的一些噪音项目,从而使协同过滤算法更加有效。该算法在推荐精度上比传统的方法优越。     

基于K-Medoids聚类的多传感器航迹关联算法

为有效解决目标密集环境下的航迹关联问题,提出了一种基于K-Medoids聚类的航迹关联算法.该算法采用局部航迹与系统航迹进行关联的策略,将系统航迹作为Medoids,降低了需要关联的航迹对数量,避免了K-Medoids的固有缺陷,很大程度上提高了关联算法的效率.通过采用无穷范数计算采样点点迹距离求出了两条航迹的近似距离,这使得关联判决能考虑历史和当前航迹,提高了正确关联率.在多传感器多目标环境下讨论了其具体实现过程,仿真实验结果验证了该算法的有效性和优越性.该算法在存在噪音和离群点时,具有很强的健壮性,适合目标密集环境.     

基于改进协同过滤算法的推荐系统设计与实现

随着科技的发展以及信息化时代的到来,网络数据已由单一性向着复杂性、全面性转变,在大量冗余信息中提炼出有用数据,并进行精准推荐,解决信息过载问题是研究的重点.传统的协同过滤算法,通过研究相似用户的兴趣偏好进行相似性计算,忽略了时间因素以及项目属性对用户的影响,进而造成数据的稀疏性;且当引入新项目时无法及时的进行推荐,导致...     

一种基于协同进化方法的聚类集成算法

针对单一聚类算法存在的不能泛化的问题,将集成学习技术应用于聚类算法中,集成学习技术可以显著提高学习系统的泛化能力。提出了1种基于粒子群和遗传算法的协同进化聚类集成算法,粒子群算法保证算法快速收敛,遗传算法全局搜索扩大搜索范围,提高了聚类的性能和收敛速度。将本研究提出的算法在多个UCI数据集上进行试验验证,结果表明该算法是有效的。     

初始聚类中心优化的K-均值项目聚类推荐算法

针对协同过滤推荐系统存在的数据稀疏性和扩展性差问题,提出了初始聚类中心优化的K-均值项目聚类推荐算法。该算法首先采用SlopeOne方法对评分矩阵预测填充来缓解数据稀疏性,然后采用初始聚类中心优化的K-均值算法对项目进行聚类,将相似度高的项目聚到同一个类中,最后根据目标项目所在的聚类搜索其最近邻并产生推荐。实验结果表明,该算法有效改善了数据的稀疏性和扩展性,提高了推荐质量。     

改进的协同过滤算法

针对传统的CF（Collaborative Filtering）算法和基于项目评分的CF算法中存在的数据稀疏、扩展性及计算效率低的问题,通过引用评价系数,对其相似性计算和推荐集的选取方法进行了改进,提出了一种改进的基于相关相似性的CF算法,产生更为准确的用户兴趣度预测,从而提高系统推荐的质量与推荐效率。对改进算法进行实验和性能对比与评价的结果表明,改进算法与传统算法相比,能显著提高推荐精度,平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error）为0．53～0．77。     

基于客户顾目的聚类协同过滤组合推荐算法研究

通过分析传统协同过滤存在的稀疏性、冷启动及实时性问题的根源后,提出一种改进的基于客户颅目的聚类协同过滤组合推荐算法;算法通过运用聚类技术和基于用户的协同过滤算法来预测计算邻居用户,并给出未评分的目标项目的最终预测评分以得到推荐列表,弥补协同过滤推荐在新项目推荐方面的不足的同时稀疏问题也迎刃而解;在预测评分中增加时间权重...     

融合项目聚类和时间权重的动态协同过滤算法

传统基于项目的协同过滤算法离线计算项目间的相似度,提高了向用户推荐的速度,但极大的数据稀疏度影响了推荐质量,且该算法也忽略了用户兴趣随时间变化这一现象. 针对上述问题,提出了一种融合项目聚类和时间权重的动态协同过滤算法,根据用户偏好对项目进行聚类,找出类别偏好相似的候选邻居,再在候选邻居中搜寻最近邻,排除与目标项目共同评分较少的项目干扰,提高了搜寻相似项目的准确性. 同时,引入时间权重来反映用户兴趣随时间的变化,从整体上提高推荐质量. 在MovieLens数据集上进行实验,实验结果表明,本文所提出算法的推荐质量较传统的协同过滤算法有显著提高.     

改进的基于用户的协同过滤算法

在推荐系统中,协同过滤算法是应用最广泛和最成熟的推荐算法之一。但是传统的协同过滤算法,在计算用户之间的相似度和评分推荐两个指标上存在着很多不足之处。通过决策树策略找寻了评分和共现值之间的规则,有效的改善了Salton相似度的准确性。同时,根据艾宾浩斯遗忘规律得到启发,引入了时间模型作为评分的权重,有效的解决了用户的兴趣迁移。在仿真实验中,测试了在不同邻居个数下传统算法和改进算法的平均绝对误差。实验证明,改进的协同过滤算法能够降低预测评分的平均绝对误差,提高推荐的准确率。     

改进的K-均值聚类邮件过滤算法

分析了基于内容过滤的反垃圾邮件技术存在的不足,如概念漂移和偏斜类分布会导致召回率降低．在Minoru Sasaki和Hiroyuki Shinnou提出的邮件检测方法的基础上,对特征选择算法做了改进,并增加了自动学习机制,提出了一种基于改进K-均值聚类的垃圾邮件过滤算法．实验表明此方法能较好地适应概念漂移和偏斜类分布现象．     

基于PCA降维协同过滤算法的改进

随着电子商务网站用户与商品数目的增加,使用户一项目评分矩阵成为高维稀疏矩阵,使协同过滤算法的质量降低。为此,采用主成分分析法对用户一项目评分矩阵进行降维处理,改善输入数据的稀疏性。实验结果表明,与几种典型的协同过滤算法比较,改进后的算法推荐质量有明显提高。     

基于辅助项目评分的协同过滤推荐算法

协同过滤技术是目前电子商务推荐系统中主要的技术之一,随着系统规模的日益扩大,其面临数据稀疏性和冷开始等问题。针对上述问题,提出了一种改进的协同过滤推荐算法。新算法是在传统协同过滤推荐算法的基础上增添辅助项目评分支持环节,加入辅助项目的评分信息对产品项目评分数据库进行补充。实验结果表明,改进的算法有效地解决了由于产品评分数据的稀疏而造成的推荐质量下降的问题,提高了推荐系统的推荐质量。对经济实力较弱的企业通过推荐系统推动电子商务的发展具有一定的参考价值。     

基于选择性预测策略的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法在用户评分数据极端稀疏情况下无法取得令人满意的推荐质量问题,结合User-based 和Item-based 协同过滤算法思想,提出了一种基于选择性预测策略的协同过滤推荐算法,算法利用高相似度阈值来计算用户相似性和项目相似性,并通过形成用户最近邻居集和项目最近邻居集来预测填充评分矩阵。基于Movielens数据集的实验表明,改进的算法有效改善了传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性和扩展性问题,明显提高了系统的推荐质量。     

基于加权信息熵相似性的协同过滤算法

协同过滤算法是推荐系统中最为成功的技术之一,相似性计算是协同过滤算法的核心.针对传统的相似度计算方法在数据稀疏的情况下推荐不准确问题,提出了基于项目间差异信息熵的相似度计算方法,先通过差异值和共同评价数目对信息熵进行加权,再归一化处理来计算项目间的相似度.用基于项目(Item-based)相似性的协同过滤算法进行了实验验证,实验结果表明,该算法提高了个性化推荐精度.