基于用户特征和项目属性的协同过滤推荐算法

在数据极度稀疏的环境下,仅仅依赖用户直接评分数据的传统协同过滤算法无法取得满意的推荐质量。提出基于用户特征和项目属性的协同过滤算法,在用户相似性计算过程中引入时间相关的兴趣度,使得最近邻的确定更加准确;预测评分时,通过衡量用户信任度来体现各邻居对目标用户最终推荐的贡献程度,并以用户对项目属性的偏好度代替评分数据对新项目进行推荐。基于MovieLens数据集进行的实验结果表明,改进后的算法有效解决了系统冷启动问题,明显提高了系统推荐的准确度。     

基于改进用户属性评分的协同过滤算法

为解决在基于用户的推荐算法中,用户相似度计算精度较低、缺乏个性化等问题,提出一种基于改进用户属性评分的协同过滤算法(IUAS-CF)。针对个性用户、偏执用户等在评分矩阵上存在的评价值范围差异,基于现有的相似度计算公式设计一种适应于计算个性化用户相似度的距离度量公式;针对用户自身存在影响用户抉择的用户属性,设法将用户属性评分量化,将其引入相似度计算公式中。实验结果表明,IUAS-CF算法能更真实地反映用户评分偏好,提高了推荐系统的推荐精度,更好地满足了用户对系统的个性化需求。     

基于用户特征的协同过滤推荐算法

协同过滤算法是目前在电商系统中应用最广的推荐技术.为了缓解传统基于用户的协同过滤算法在冷启动、推荐准确性和数据稀疏性方面的缺点,本文提出基于用户特征的协同过滤推荐算法.此算法利用注册信息提取属性特征,并对已有的评分信息提取兴趣特征和信任度,综合以上各特征融合特征相似性进一步产生推荐.实验结果表明,与传统的基于用户的协同过滤算法做对比,基于用户特征的协同过滤算法对推荐的精度有大幅的提高.     

基于用户偏好和项目属性的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是目前应用最为广泛的个性化推荐方法之一,但传统的推荐算法在计算目标用户邻居集时只考虑用户项目评分矩阵中的具体数值,没有考虑用户偏好以及用户评分与项目属性之间的关系,推荐精度也有待进一步提高。针对这一问题,提出了一种基于用户偏好和项目属性的协同过滤推荐算法(UPPPCF)。本算法在传统的用户项目评分矩阵基础上综合考虑用户偏好以及项目属性,把评分矩阵转变成基于用户偏好的用户项目属性评分矩阵,然后根据这一评分矩阵来计算目标用户的最近邻居集,克服了传统相似性计算方法只依靠用户评分值的不足,同时本文对预测值判定给出了一种有效的度量方法。在 MovieLen 数据集上的实验结果表明,本文提出的UPPPCF算法能够有效弥补传统协同过滤算法中的不足,而且在推荐精度上有了明显的提高。     

基于项目属性和云填充的协同过滤推荐算法

传统协同过滤推荐算法中经常因用户评分矩阵极端稀疏而导致相似性度量方法不准,推荐质量不高,针对这一问题,提出一种基于项目属性和云填充的协同过滤推荐算法。利用云模型对用户评分矩阵进行填充,在填充矩阵基础上,利用传统的相似性计算方法得到项目之间的评分相似性,同时结合项目属性,计算项目的属性相似性,通过加权因子得到项目的最终相似性,从而形成一种新的相似性度量方法。实验结果表明, 提出的算法可有效解决传统方法中由于数据稀疏所导致的相似性度量不准确的问题, 并显著地提高了算法的推荐精度。     

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.     

基于用户特征和项目属性的混合协同过滤推荐

协同过滤技术在电子商务领域里已经得到广泛的研究和应用,但是传统的协同过滤方法的精确性问题以及数据稀疏性问题,严重影响了最终的推荐质量。针对这些问题,本文提出一种结合用户特征和项目属性的混合协同过滤方法。该方法不但能够继承基于用户协同过滤奇异性发现的优点,还能够缓解稀疏性问题,同时提高推荐精度。实验结果表明,本文所提出的方法明显优于传统的基于用户和项目的协同过滤方法,产生的推荐结果更加准确。     

基于云模型的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤推荐算法面临严峻的数据稀疏性和推荐实时性困境,推荐质量明显不高。为提高推荐效果,首先对基于云模型的用户评分项和相似性度量方法展开研究。然后定义基于云模型的推荐系统信任约束,并改进主观信任云模型的约束函数、信任变化云模型的信任变化函数。最后提出一种基于云模型的协同过滤推荐算法。实验结果表明,相比传统算法,该算法在用户评分数据稀疏的状况下仍然可以取得良好的推荐效果,具有较高的实用价值。     

结合项目分类和云模型的协同过滤推荐算法

为了解决用户评分数据稀疏性问题和传统相似性计算方法因严格匹配对象属性而产生的弊端,结合项目分类和云模型提出了一种改进的协同过滤推荐算法。首先,按项目分类得到类别矩阵;然后利用云模型计算类内项目间的相似度并获取具有最高相似度的邻居项目的评分,为类内未评分项目进行预测填充;再利用云模型计算类内用户间的相似度得到用户邻居,最后给出最终的预测评分并产生推荐。实验结果表明,该算法不仅有效地解决了数据稀疏性及传统相似性方法存在的弊端,还提高了用户兴趣及最近邻寻找的准确性;同时,该算法只需计算新增用户或项目所在的类别即可,大大增强了系统的可扩展性。     

考虑项目属性的协同过滤推荐模型

针对传统的基于用户的协同过滤(UCF)模型在相似性度量过程中没有充分考虑项目属性的问题,提出了两种考虑项目属性的协同过滤推荐模型。模型首先对用户评分相似性进行优化;然后从项目属性的角度统计用户关于不同项目的评价次数,获得优化的基于项目属性的用户相似性;最后通过自适应平衡因子协调处理两方面的相似性结果进行项目预测与推荐。实验结果表明,在不同的数据集中,新提出的模型不仅时间花费较为合理,而且评分预测准确性明显提高,平均提高了5%,从而证明了模型在改进用户相似性度量精度方面的有效性。     

基于商品属性值和用户特征的协同过滤推荐算法

为了提高用户相似度计算精度和推荐准确性,缓解数据稀疏性,提出一种基于商品属性值和用户特征的协同过滤推荐算法。该算法首先从用户对商品属性值的偏好出发,计算用户对商品属性值的评分分布和评分期望值,得到用户-属性值评分矩阵;同时利用数据相似性度量方法寻找用户特征邻居,填充用户-属性值评分稀疏矩阵,进而得出目标用户偏好的最近邻居集;计算用户对未评属性值的评分,将目标用户对商品所有属性值评分的均值进行排序,形成该用户的Top-N推荐列表。采用Movie Lens和Book Crossing数据集进行实验,结果表明该算法在缓解数据稀疏性问题上效果较好,推荐精度显著提高。     

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。     

基于欧氏空间相似度的云模型协同过滤算法

传统的基于余弦相似度度量的云模型协同过滤推荐算法未考虑特征向量的长度和维度,忽略了三个重要数字特征云期望、熵和超熵的关系,如各数字特征具有不同的性质和权重,导致特征丢失、区分度过小的问题。针对这些问题,提出了一种采用标准化的多维欧几里德相似度计算方法,通过将三个数字特征映射为三维空间的点,计算经指数函数标准化的欧几里德相似度,生成更合理的用户k近邻集,最终产生推荐。实验结果表明,该相似度计算方法能够为云特征向量提供更显著的区分度,并在一定程度上提高了推荐质量。     

基于用户特征的分步协同推荐算法*

协同过滤是解决信息过载问题的一种有效技术。然而基于内存的推荐面临着可扩展性问题,基于模型的推荐需要训练大量的参数。本文提出了基于用户特征的K-means用户聚类算法,然后用分步协同过滤框架融合基于项目和基于用户的协同过滤给每一个聚簇训练一个模型。实验结果表明本文提出的算法能极大的提高推荐精度,同时在一定程度上解决了基于模型和基于内存的推荐存在的不足。     

基于用户评论评分与信任度的协同过滤算法

针对现有基于评论分析推荐算法中的评论真实度问题和传统协同过滤算法中的数据稀疏问题,通过分析用户评论所包含的主题分布和反馈信息,将改进的用户偏好和信任度引入传统协同过滤算法中,提出了基于用户评论评分与信任度的协同过滤算法。该算法以用户评论为基础,学习物品特征在不同主题上的分布及用户对物品不同特征的偏好程度,生成用户评论主题分布,根据用户评分计算评论差异度来放大主题分布中的突出特征,并利用评论反馈数据生成评论帮助度,进一步矫正用户偏好,以减少虚假评论的影响;引入信任度用于计算更精确的用户相似度,进而对用户进行评分预测和物品推荐。在真实数据集上进行了实验验证,结果表明该算法有效提高了系统的评分预测性能和推荐效果。     

基于云模型的用户双重聚类推荐算法

协同过滤是一种应用广泛的推荐算法,但存在着效率低和数据稀疏等问题。为解决这些问题,提出了一种改进的聚类推荐算法。该算法引用云模型,先从项目属性和用户属性两方面计算云模型期望、熵和超熵,并考虑到评分时间、评分高低和评分习惯等因素的影响,建立用户兴趣模型;接着,采用基于云模型的修正相似度量方法进行用户兴趣相似度比较,并使用K-means算法进行聚类;最后,利用参与预测人数的比例对公共项目进行推荐结果合并。在MovieLens上的实验结果表明,该算法不仅可以解决效率低和数据稀疏等问题,还提高了推荐的准确性。     

结合用户信任模型的协同过滤推荐方法研究

协同过滤推荐是当前最成功的推荐技术之一,在电子商务推荐服务中得到了广泛的应用,它根据和目标用户具有相似行为的用户对项目的评价来进行推荐。鉴于传统的协同过滤推荐算法过于强调相似性的作用,并且和用户的认知习惯矛盾,引入了社会学中较成熟的信任机制来改进传统算法。实验结果表明,改进方法是有效的,它和传统的协同过滤推荐算法相比有更好的推荐质量。