基于栈式降噪自编码器的协同过滤算法*

针对协同过滤推荐准确性的现状进行了研究,提出一种基于栈式降噪自编码器的协同过滤算法。栈式降噪自编码器是一种典型的深度学习网络模型,具有强大的特征提取能力。用户对项目的评分作为输入,训练网络,学习出项目的隐含特征编码,用PCA对项目属性降维并计算属性相似性,结合隐性编码计算的相似性作为最终结果,根据最终的项目相似性产生TOP-N推荐列表。Movielens数据集的实验表明,新算法能够有效提升推荐结果的召回率,一定程度上解决了评分矩阵稀疏和项目之间没有共同用户评分就不能计算相似性的问题。     

基于知识图谱表示学习的协同过滤推荐算法

针对协同过滤算法仅使用物品-用户评分矩阵而未考虑语义的问题,提出一种协同过滤推荐算法。使用知识图谱表示学习方法,将业界已有的语义数据嵌入一个低维的语义空间中。通过计算物品之间的语义相似性,将物品自身的语义信息融入协同过滤推荐。算法弥补了协同过滤算法没有考虑物品本身内涵知识的缺陷,在语义层面上增强了协同过滤推荐的效果。实验结果表明,该算法能够有效地提升协同过滤推荐的准确率、召回率和F值。     

融合知识图谱特征学习的微博推荐的研究

推荐系统广泛应用于实际生活中多个场景,比如熟知的音乐、旅游、新闻、书籍、购物等,虽然个性化推荐已经有越来越多的研究和落地,但是传统的基于协同过滤的推荐系统和基于内容推荐系统仍然面临着诸多数据稀疏,冷启动的问题,而利用知识图谱作为辅助信息可以缓解上述问题,一方面可以提高推荐的准确性,一方面也为推荐系统提供了可解释性。基于KG的推荐系统主要包括基于Embedding方法和基于路径的方法,论文通过联合上述的方法,分析典型的DKN模型并做出训练模型的优化,得出基于KG联合的学习推荐模型无论是推荐准确性还是可解释性都优于传统的协同过滤推荐模型。     

融合循环知识图谱和协同过滤电影推荐算法

推荐系统对筛选有效信息和提高信息获取效率具有重大的意义。传统的推荐系统会面临数据稀松和冷启动等问题。利用外部评分和物品内涵知识相结合,提出一种基于循环知识图谱和协同过滤的电影推荐模型——RKGE-CF。在充分考虑物品、用户、评分之间的相关性后,利用基于物品和用户的协同过滤进行Top-K推荐;将物品的外部附加数据和用户偏好数据加入知识图谱,提取实体相互之间的依赖关系,构建用户和物品之间的交互信息,以便揭示实体与关系之间的语义,帮助理解用户兴趣;将多种推荐结果按不同方法融合进行对比;模型训练时使用多组不同的负样本作为对比,以优化模型;最后利用真实电影数Movielens和IMDB映射连接成新数据集进行测试。实验结果证明该模型对于推荐效果的准确率有显著的提升,同时能更好地解释推荐背后的原因。     

融合知识图谱语义信息的推荐方法

为解决推荐算法中数据稀疏的问题,利用知识图谱中的语义信息,更加准确地构建用户画像。以DBpedia中电影知识图谱为例,提出将自动编码器的网络结构与基于知识图谱的语义信息结合,赋予隐藏层中的神经元电影主题意义,从用户的观影历史中,得到每个用户对相关主题的偏好程度,完善用户画像的构建,运用协同过滤算法进行推荐。对比实验结果表明,该算法在准确率、召回率等推荐性能指标方面有着良好的表现。     

融合深度去噪自编码器和注意力机制的推荐算法

传统推荐算法无论在特征提取还是相似度计算方面仍存在数据稀疏和大量噪声数据问题,导致推荐效率不高、用户满意度低等问题,由此提出一种融合深度去噪自编码器和注意力机制的推荐算法。将深度去噪自编码器融入到基于项目相似度的协同过滤推荐算法中,同时加入了注意力机制,以惩罚活跃用户对实验结果的影响,既可以挖掘到用户与项目的线性特征又可以学习到用户与项目非线性特征。实验选取了MovieLens和Pinterest两个公开数据集,与传统推荐算法和近些年较先进算法相比,该算法能够显著提升传统推荐算法的性能,并可以缓解传统推荐算法存在的数据稀疏和冷启动问题。     

基于堆栈降噪自编码器改进的混合推荐算法

针对传统协同过滤算法仅利用评分信息作为推荐依据,没有利用用户评论和标签信息,无法准确反映用户对项目特征的偏好,推荐精确度低且容易过拟合等问题,提出一种基于堆栈降噪自编码（SDAE）改进的混合推荐（SDHR）算法。首先利用深度学习模型SDAE从用户自由文本标签中抽取项目的显式特征信息;然后,改进隐因子模型（LFM）算法,使用显式项目特征信息替换LFM中的抽象特征,进行矩阵分解训练;最后通过用户-项目偏好矩阵为用户提供推荐。在公开数据集MovieLens上的实验测试,与三组推荐模型（基于标签权重及协同过滤、基于SDAE和极限学习机、基于循环神经网络）比较,该算法推荐精确度分别提高了45.2%、38.4%和16.1%。实验结果表明,所提算法可以充分利用项目自由文本标签信息提高推荐性能。     

课程资源的融合知识图谱多任务特征推荐算法

在采集在线学习信息时,普遍存在数据缺失的情况,使得课程资源推荐时可能因数据稀疏导致推荐的效果不理想。为了解决上述问题,基于端对端的深度学习框架,提出了融合知识图谱的多任务特征推荐算法（Multi-Layer Knowledge graph Recommendation,MLKR）。基于多任务特征学习,在任务中嵌入知识图谱;在任务之间通过交叉压缩单元建立潜在特征和实体之间的高阶联系,从而建立推荐模型。实现了基于学习者目标、兴趣、知识水平的课程资源精准推荐。实验结果表明,MLKR推荐算法训练时长和预测准确率均优于基于用户或物品的协同过滤算法和逻辑回归模型,在课程资源推荐领域具有一定的应用价值。     

应用知识图谱的推荐方法与系统

数据稀疏和冷启动是当前推荐系统面临的两大挑战. 以知识图谱为表现形式的附加信息能够在某种程度上缓解数据稀疏和冷启动带来的负面影响, 进而提高推荐的准确度. 本文综述了最近提出的应用知识图谱的推荐方法和系统, 并依据知识图谱来源与构建方法、推荐系统利用知识图谱的方式, 提出了应用知识图谱的推荐方法和系统的分类框架, 进一步分析了本领域的研究难点. 本文还给出了文献中常用的数据集. 最后讨论了未来有价值的研究方向.     

基于评论个性化多层注意力的商品推荐算法

目前基于评论的推荐算法大多都忽略了用户(商品)的个性化信息来对评论进行编码.对此提出一种单词级别、评论级别的个性化注意力机制,分别对单词和评论进行个性化编码.设计一种基于门控机制的融合方式,来更好地融合用户和商品的隐向量来提高评分预测性能.在3组公开数据集上进行对比实验,以预测评分的均方误差(MSE)作为评估指标,验证...     

基于图上下文的知识表示学习

在知识图谱的知识表示学习中,绝大多数方法都是将知识图谱中实体和关系映射到低维的连续向量空间中,但数据的稀疏和信息的不足仍会导致实体和关系语义表示的不完整性.针对这个问题,提出基于图上下文的知识表示学习模型(Context_RL).将知识图谱中实体和关系的上下文信息作为可靠数据来源和输入.通过计算实体和关系的语义相似度,...     

基于用户聚类的电子商务推荐系统

协同过滤是推荐系统中采用最为广泛和成功的推荐技术,但随着电子商务系统用户数目和商品数目的增加,在整个用户空间上搜索目标用户的最近邻居的耗时也急剧增加,导致系统性能下降.提出了一种基于用户项目类偏好值矩阵聚类的合作推荐方法,解决了"冷开始"问题,并且由于只在目标用户所属类别中搜索其最近邻居,减少了搜索空间,有效地提高推荐系统的实时响应速度.     

基于层次隐马尔可夫模型和神经网络的个性化推荐算法

传统推荐系统将推荐准确性作为主要目标,而推荐结果的多样性和个性化有所欠缺.对此,设计一种基于层次隐马尔可夫模型和神经网络的推荐算法.采用层次隐马尔可夫模型建模用户喜好和上下文环境的关系,并通过隐马尔可夫模型预测上下文.设计神经网络结构来解决协同过滤推荐的问题,同时神经网络满足贝叶斯个性化排序的条件,实现对推荐列表的个性...     

基于用户评论的动态方面注意力电商推荐深度学习模型

为了提供个性化推荐,推荐系统会将用户和物品分别表达为用户偏好向量和物品特征向量。物品特征向量中不同维度分别对应物品不同的特征。用户偏好向量中各维度表示用户对物品对应维度(特征)的喜好程度。目前大部分的推荐算法都假设为对于不同物品、同一用户的偏好向量是相同的。然而在现实生活中,该假设是不成立的。为此,提出一种结合注意力机制的深度学习模型,其能根据不同的用户-物品对,相应地学习到一个注意力权重向量,最终达到动态调整用户偏好向量的目的。在3组公开数据集上进行对比实验,以预测评分的均方误差(MSE)作为评估指标,实验结果表明该方法比已有的相关算法的效果更好。     

推荐系统中遗漏值解决方法的研究

在推荐系统中用户评分矩阵通常含有大量的遗漏值.这严重影响了协同推荐算法的推荐精度.常用的解决方法是使用缺省值或预测值代替这些遗漏值.通过实验比较了使用不同的替代值的效果,并提出了一种结合矩阵划分和评分预测值的方法.实验结果显示,通过这种方法获得的替代值可以使推荐系统达到更好的推荐质量,尤其是在评分矩阵非常稀疏的情况下.     

概念图知识表示方法的研究

本文简要介绍了一种新的知识表示方法－概念图;详细论述了概念图知识表示的机器内部实现方法以及在推理过程中如何实现概念图之间的匹配。     

基于时间加权的协同过滤算法研究

协同过滤算法是目前个性化推荐系统中应用最成功的推荐算法之一,但传统的算法没有考虑用户兴趣漂移的问题,导致推荐系统的推荐质量下降.针对这个问题,提出了基于时间加权的协同过滤算法.实验表明,改进的算法提高了推荐系统的推荐质量.     

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。     

基于卷积神经网络的知识图谱补全方法研究

知识图谱是事实三元组的集合,其表示形式为(头实体,关系,尾实体).为了补全知识图谱中缺失的实体和关系,提出一种基于卷积神经网络的知识图谱补全方法.使用传统嵌入模型训练三元组,得到实体向量和关系向量;将三元组表示成3列矩阵,作为卷积神经网络的输入,卷积后得到三元组的特征表示图;连接所有特征图和权重向量进行点乘得到每个三元...