改进的聚类邻居协同过滤推荐算法

推荐系统运用统计和知识发现技术在实时交互系统中提供产品推荐,并且已经在电子商务中取得了较广泛的应用。本文中我们介绍了一种不同于以往的推荐产生算法,称之为改进的聚类邻居协同过滤推荐算法,试验表明我们的算法比k-邻近点算法和聚类邻居算法具有更好的效果。     

基于朴素贝叶斯方法的协同过滤推荐算法

随着电子商务系统用户和商品数目的不断增加,导致整个项目空间上的用户评分数据极端稀疏,严重影响推荐系统的推荐质量。针对这一问题,提出了一种基于朴素贝叶斯方法的协同过滤推荐算法,采用改进的加权朴素贝叶斯方法对没有评分的数据进行预测。通过对未评分数据进行预测,缓解了数据稀疏性,提高了最近邻居项目搜索的准确度。实验结果表明,该算法在一定程度上提高系统的推荐质量。     

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.     

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。     

基于时间加权的协同过滤算法

协同过滤是个性化推荐系统中采用最广泛的推荐技术,但已有的方法是将用户不同时间的兴趣等同考虑,时效性不足。针对此问题,提出了一种改进的协同过滤算法,使得越接近采集时间的点击兴趣,在推荐过程中具有更大的权值,从而提高了推荐的准确性。     

基于双重邻居选取策略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,但是传统的协同过滤推荐算法存在推荐精度低和抗攻击能力差的缺陷.针对这些问题,提出了一种基于双重邻居选取策略的协同过滤推荐算法.首先基于用户相似度计算的结果,动态选取目标用户的兴趣相似用户集.然后提出了一种用户信任计算模型,根据用户的评分信息,计算得到目标用户对兴趣相似用户的信任度,并以此作为选取可信邻居用户的依据.最后,利用双重邻居选取策略,完成对目标用户的推荐.实验结果表明该算法不仅提高了系统推荐精度,而且具有较强的抗攻击能力.     

基于用户实时反馈的协同过滤算法

传统的基于内存的协同过滤算法存在可扩展性不足的问题,而基于模型的协同过滤算法由于模型数据的滞后,造成推荐质量不高。针对以上情况,提出一种基于用户实时反馈的协同过滤算法,该算法在用户提交项目评分之后能实现对推荐模型数据的实时更新,从而更精确地反映用户的兴趣变化。实验结果表明,该算法能够有效地提高推荐精确度并且大幅地缩短了推荐时间。     

基于领域知识的个性化推荐算法研究

提出了利用领域知识进行相似度计算的协同过滤算法,使用户在评分的共同项目很少或为零的情况下也能找到最近邻进行协同推荐。实验结果表明,该算法解决了传统协同过滤算法中相似性度量方法“过严”的问题,在过滤初期显著地提高了推荐质量。     

基于重要性排名的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤忽略系统中不同用户和条目的重要性对推荐结果的影响.针对此问题,提出了一种基于用户和条目重要性的改进协同过滤算法,该算法将条目的重要性融合到用户相似性的度量方法中,将用户的重要性融入到预测评分的计算方法中;为度量系统中每个条目和用户的重要性,提出了ItemRank和UserRank算法.在MovieLens数据集上的实验结果表明,提出的算法可以显著提高推荐系统的推荐质量.     

基于记忆效应的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤算法无法及时反映用户兴趣变化的情况,将人脑的记忆和遗忘特性引入到个性化推荐中,提出基于记忆效应的协同过滤推荐算法。利用短时记忆体现用户近期兴趣变化,应用长时记忆强调用户早期兴趣的重要性,给出将短时记忆和长时记忆相结合的调和记忆,使推荐系统可以自适应地跟踪用户兴趣变化。实验结果表明,与CF算法、SCF算法和AUICF算法相比,该算法的推荐精度更高、收敛速度更快。     

基于单分类的协同过滤推荐算法

随着电子商务推荐系统中用户和商品数目的增加,用户商品评分数据集的稀疏性会导致协同过滤推荐算法的推荐质量下降.针对该问题,提出一种基于单分类的协同过滤推荐算法.根据目标用户评分商品对应的类别,选择候选最近邻居集,采用单分类预测用户对商品的评分,以减小目标用户与候选最近邻居所形成的数据集稀疏性.实验结果表明,该算法能提高寻...     

基于信任模型填充的协同过滤推荐模型

针对传统协同过滤模型中存在的数据稀疏性问题,提出一种基于信任模型填充的协同过滤推荐模型。对信任属性进行研究,通过建立信任模型对评分矩阵进行预填充以提高数据存储密度,利用相似性模型分别从项目和用户属性的角度度量项目相似性,通过自适应协调因子协调处理两方面的相似性度量结果,获得最终的项目预测评分,基于不同的数据集进行实验验证,结果表明,在不同的数据集中,与传统的协同过滤模型相比,该模型能够有效地处理评分矩阵的数据稀疏性问题,提高系统评分预测的准确度,平均改进程度为8%。     

基于相关均值的协同过滤推荐算法

针对在用户评分数据极端稀疏环境下传统协同过滤推荐算法存在的弊端,从提高邻居用户识别准确性出发,对传统相似性度量方法进行改进,在此基础上提出一种基于相关均值的推荐算法。实验结果表明,该算法能增强邻居用户在推荐中的影响力,有效提高推荐精度,改善推荐质量。     

基于相似度传递的协同过滤算法

协同过滤算法是个性化推荐系统中应用较广的算法之一。随着用户数量及项目数量的增加,数据的稀疏问题成为影响个性化推荐质量的重要因素。为此,提出一种基于相似度传递的协同过滤算法。该算法能使大于阈值的用户相似度在有限路径长度上传递,增加可用于计算推荐值的用户最近邻居的数量,减少数据稀疏问题的影响,提高推荐质量。     

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.     

基于近邻评分填补的协同过滤推荐算法

评分数据的稀疏性影响协同过滤算法的推荐质量。为此,提出一种基于近邻评分填补的混合协同过滤推荐算法。对原始评分矩阵进行全局降维,在低维的主成分空间中计算用户相似性,减少算法复杂度。采用奇异值分解法对近邻评分缺失值进行填补,降低近邻评分的稀疏性。在MovieLens数据集上的实验结果表明,该算法具有较好的推荐效果。     

基于SVD与模糊聚类的协同过滤推荐算法

协同过滤为个性化推荐解决信息过载问题提供了方案,然而也存在着数据的稀疏性、可扩展性等影响推荐质量的关键问题.我们提出了一种基于奇异值分解（SVD）与模糊聚类的协同过滤推荐算法,通过引用物理学上狭义相对论中能量守恒的方法以保留总体特征值的数目,较为准确地确定降维维度,实现对原始数据的降维及其数据填充.另外,再运用模糊聚类的方法将相似用户进行聚类,从而达到减少邻居用户搜索范围的目的.在MovieLens与2013年百度电影推荐系统比赛等不同数据集上的实验结果表明,该算法能够提高推荐质量.     

基于用户兴趣子类的协作推荐算法

随着电子商务规模的进一步扩大,用户数目和文档资源急剧增加,导致用户数据的极端稀疏性.传统协作推荐算法都无法很好地解决数据稀疏性问题.本文提出一种基于兴趣子类的协作推荐算法,通过子类处理思想的引入,使得某两个用户即使整体不相似而因为“局部点”的相似产生有用的推荐,“最近邻居”的发现变得更容易更准确.实验结果表明,该算法能有效地解决用户数据的极端稀疏问题,在同等条件下,相对于传统协作推荐算法有更好的推荐质量.