融合显/隐式反馈的协同排序算法

之前有关协同排序算法的研究没有充分利用数据集中信息的问题,要么只侧重于研究显式评分数据,要么只侧重于研究隐式评分数据,目前还没有人运用排序学习的思想把二者结合起来进行研究.针对之前研究的不足,在最新的扩展的少即是好协同过滤(xCLiMF)模型和最经典的变形的奇异值分解(SVD++)算法的基础上,提出了一种融合显/隐式反馈的协同排序算法MERR_SVD++来直接优化排序学习的评价指标ERR.在实际数据集上实验验证,与经典的xCLiMF、Cofi排序(CofiRank)、PopRec、Random算法相比,MERR_SVD++算法在归一化折损累积增益(NDCG)和预期的相关性排序(ERR)这两个评价指标下性能均提高了25.9%以上,而且算法运算时间与评分点个数线性相关.由于MERR_SVD++算法推荐精度高、可扩展性好,因此适用于处理大数据,在互联网信息推荐领域具有广泛的应用前景.     

融合社交网络的单类个性化协同排序算法

单类个性化协同排序算法的研究的核心思想是把单类协同过滤问题当成排序问题来看待。之前的研究仅仅使用了隐式反馈数据来对推荐对象进行排序,这限制了推荐的准确度。随着在线社交网络的出现,为了进一步提高单类个性化协同排序算法的准确度,提出了一种新的融合社交网络的单类个性化协同排序算法。在真实的包含社交网络的2个数据集上的实验验证了该算法在各个评价指标下的性能均优于几个经典的单类协同过滤算法。实验证明,社交网络信息对于提高单类个性化协同排序算法的性能具有重要作用。     

融合显式反馈与隐式反馈的协同过滤推荐算法

显式反馈与隐式反馈相结合,可以有效提升推荐性能.但是现有的融合显式反馈与隐式反馈的推荐系统存在未能发挥隐式反馈数据缺失值反映用户隐藏偏好的能力,或者未能保留显式反馈数据反映用户偏好程度的能力的局限性.为了解决这个问题,提出了一种融合显式反馈与隐式反馈的协同过滤推荐算法.该算法分为两个阶段:第1阶段利用加权低秩近似处理隐式反馈数据,训练出隐式用户/物品向量;第2阶段引入了基线评估,同时将隐式用户/物品向量作为补充,通过显隐式用户/物品向量结合,训练得出用户对物品的预测偏好程度.该算法与多个典型算法在标准数据集上进行了实验比较,其可行性和有效性得到验证.     

一种面向排序的Top-N推荐算法

研究用户优化服务算法问题,应为用户提供个性化的推荐服务的系统.Top-N推荐问题,是指通过对用户历史偏好信息的挖掘,给每个用户推荐N个最可能喜好的内容.针对上述问题,提出了一种面向排序的推荐算法EIBRO-MF,通过融合系统中的显式和隐式反馈数据,建立用户喜好的偏序对关系来训练协同过滤的参数模型,最后利用优化的模型参数给出推荐结果.仿真结果表明,与传统的协同过滤算法、以及只能利用隐式反馈数据的排序算法相比,提出的算法能大幅提高推荐列表的排名精准度.     

基于图嵌入模型的协同过滤推荐算法

传统协同过滤算法存在严重的数据稀疏和冷启动问题。利用社交网络中的丰富信息为解决传统协同过滤算法的数据稀疏和冷启动带来了契机。然而,传统基于社交网络的协同过滤算法仅利用粗粒度、稀疏的用户信任关系来改进传统协同过滤算法,即用0或1表示用户之间信任程度。另外,传统基于社交网络推荐算法仅仅集成用户之间显式信任关系,而忽略用户之间隐式的信任关系。本文提出一种基于图嵌入模型的协同过滤推荐算法,即利用图嵌入模型技术学习社交网络中用户的低维特征表示,并根据用户的低维特征表示推导用户之间细粒度的信任关系。最后,根据信任用户和相似用户对目标物品的评分权重预测用户对目标物品的评分。在真实数据集上的实验结果表明,基于图嵌入模型的协同过滤算法的性能优于传统的协同过滤算法。     

融合显隐式反馈的协同过滤推荐算法研究

针对目前融合显隐式反馈的推荐算法发展仍存在显式反馈数据利用不合理、隐式反馈缺乏负反馈样本等问题,本研究基于融合显隐式反馈的SVD++算法和针对正负反馈的PSVD算法的核心思想,根据全反馈思想进行正负反馈层面上的尝试,利用基准预测思想在显隐式反馈中建立正负反馈的区分标准,优化显式反馈对于获取正负样本的评价公式,建立隐式反...     

基于用户行为和新闻时效性的农业信息协同过滤推荐算法

农业信息具有较强的时效性和周期性特征,传统基于行为的推荐算法能挖掘农户兴趣但不能反映农户不同时段的信息需求。同时,农户一般采用匿名网页直接浏览的方式查看农业新闻,显式反馈数据十分稀少,传统协同过滤推荐算法需要面临冷启动等问题。本文提出一种基于用户行为和新闻时效性的协同过滤推荐算法,综合采集用户的隐式、显式反馈数据等多维因素,同时考虑农业信息的分类特征及周期性特征,针对农户对不同农业信息分类信息的周期性关注度变化以及热度系数提高农业新闻推荐的针对性和时效性。通过对真实访问数据进行验证,结果表明提出的算法能有效提升农业信息推荐准确率。     

融合显隐式反馈协同过滤的差分隐私保护算法

由于协同过滤推荐算法依赖用户的数据,因而存在很大的隐私泄露风险.差分隐私保护技术可提供严格的隐私保护效果,但目前大多数基于差分隐私的推荐算法没有考虑隐式反馈数据,针对该问题,提出了一种新的基于差分隐私保护的协同过滤推荐算法.首先对隐式反馈矩阵进行矩阵分解,得到用户和物品的隐式特征向量;然后把得到的隐式特征向量融合到显式反馈模型求解中,通过在模型求解过程中加入均值扰动和梯度扰动,使算法满足ε-差分隐私保护;最后应用此算法预测评分,并在MovieLens数据集上对算法进行有效性评价.实验结果表明,所提算法能在推荐结果的准确性和用户的隐私保护之间实现有效的平衡.     

基于信任和矩阵分解的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤算法普遍存在的稀疏性和冷启动问题,提出一种基于信任和矩阵分解的协同过滤推荐算法。提出一种基于用户评分值的隐式信任计算方法,该方法综合考虑用户的相似性和交互经验,运用信任传播方法使不存在直接信任的用户获得间接信任;通过动态因子将显式信任和隐式信任融入到SVD++算法当中。FilmTrust数据集下的实验表明,与其他矩阵分解推荐算法相比,该方法具有更好的预测效果,在冷启动用户的评分预测上也有很好的表现。     

融合显隐式反馈的协同过滤推荐模型

融合显式和隐式反馈已被应用于提升推荐模型的性能,但是,现有的此类推荐模型未能保留显式反馈中反映用户偏好程度的信息,且现有研究认为拥有显式反馈的数据和仅拥有隐式反馈的数据对于模型具有同等影响,未能充分发挥显式反馈的优势.针对这些问题,提出一种新的融合显式和隐式反馈的协同过滤推荐模型(CEICF).首先,所提出模型提取显式反馈中的特征得到用户/物品的全局偏好向量;然后,从隐式反馈中提取用户/物品的潜在向量,进而将两种向量进行融合得到用户/物品的偏好向量;最后,使用神经网络预测用户与物品交互的可能性.在训练模型时,定义一种加权的二进制交叉熵损失函数,加强显式反馈对模型的影响来增强模型捕获用户偏好的能力.为了验证所提出模型的有效性,在覆盖不同领域的现实数据集上进行实验,实验结果表明,CEICF可有效地融合显式和隐式反馈,且推荐效果相对于基线模型有显著提升.     

基于偏置度量分解与隐反馈的协同过滤推荐算法

矩阵分解由于其简单可靠的特性,是推荐系统中最重要的算法之一,由于内积无法完全捕捉用户和商品间的交互,矩阵分解的性能难以继续提升。为了解决这个问题,改进了基础的距离度量分解模型,提出了基于偏置度量分解与隐反馈的协同过滤推荐算法,并对用户评分时间动态建模,进一步提升了模型性能。针对推荐系统中最常见的评分预测任务,分别在三个数据集上进行实验验证,实验结果表明所提出的模型的预测准确率有明显提升。     

基于多重信任的协同过滤推荐算法

针对评分数据稀疏性和用户冷启动所导致的协同过滤推荐系统的准确度与覆盖率较低的问题,文中融合显性信任和隐性信任因素,提出了一种基于多重信任的协同过滤推荐算法。首先,依据用户间推荐评分的准确性与可依赖度因子,提出一种改进的均方差(Mean Squared Difference,MSD)信任度量方法,并在此基础上提出基于隐性信任信息的评分模型;其次,以最大信任传播距离为约束,提出一种显性信任信息的关系模型;最后,依据评分相似性与显性信任关系,利用0-1背包组合优化策略选择出目标用户的最优近邻集合,从而进行评分预测。在Epinions数据集上与多种主流算法的对比仿真实验结果表明,该算法通过引入有效评分和显性信任关系,极大地缓解了数据稀疏性和冷启动问题,并且在不牺牲覆盖率的条件下显著提升了推荐准确度。     

融合社交网络信息的协同过滤推荐算法*

在推荐系统中,协同过滤推荐算法往往面临数据集的高度稀疏性和推荐精度有限的问题.为了解决上述问题,在基于物品的协同过滤推荐框架下,分别在物品相似度的计算和用户对物品的评分预测阶段,利用社交网络中朋友关系信息选择性地填充评分矩阵中的缺失值,最大化利用评分矩阵中的已有信息,提出融合社交网络信息的协同过滤推荐算法.最后,在Epinions数据集上的实验表明,文中算法在一定程度上缓解数据稀疏性问题,同时在评分误差和分类准确率两个指标上优于其它协同过滤算法.     

融合正态分布函数相似度的协同过滤算法

传统协同过滤推荐算法的相似度量方法仅考虑用户间共同评分,忽略了用户间潜在共同评分项等信息量对推荐结果的影响。针对上述问题,设计了一种正态分布函数相似度量模型,此模型考虑了用户间的共同评分、共同评分项目数、以及用户的评分值,据此提出了融合正态分布函数相似度的协同过滤算法,该算法通过综合多种评分因素利用正态分布函数和修正的余弦相似度共同度量用户间的相似关系。实验结果表明,在两种数据集上与几种不同的推荐算法相比,该算法的相似度量方法提高了目标用户查找邻近用户集合的准确率,提高了系统的推荐质量。     

一种基于改进的巴氏系数的协同过滤推荐算法

传统基于邻居的协同过滤推荐方法必须完全依赖用户共同评分项,且存在极为稀疏的数据集中预测准确性不高的问题。巴氏系数协同过滤算法通过利用一对用户的所有评分项进行相似性度量,可以有效改善上述问题。但该种方法也存在两个很明显的缺陷,即未考虑两个用户评分项个数不同时的情况以及没有针对性地考虑用户偏好。在巴氏系数协同过滤算法的基础上进行了改进,既能充分利用用户的所有评分信息,又考虑到用户对项目的积极评分偏好。实验结果表明,改进的巴氏系数协同过滤算法在数据集上获得了更好的推荐结果,提高了推荐的准确度。     

引入时间效应的SVD++线性回归推荐算法

针对传统协同过滤算法中的数据稀疏问题,在SVD++算法和线性回归模型的基础上引入时间效应属性,提出一种推荐算法timeSVD++LR。采用SVD++算法将用户和项目信息与隐式反馈信息相融合映射到隐语义空间,将用户和项目之间的交互作用建模为该空间中的内积。通过描述用户和物品在各因子上的特征来解释评分值,在此基础上对时间效应建模,进一步提高预测结果的准确度。根据预测评分矩阵构造特征向量,将原始训练数据作为线性回归模型的输入,采用梯度下降算法优化最终代价函数,生成使得代价函数值最小的参数向量,同时将特征向量和参数向量代入预测模型求解预测评分。在MovieLens数据集上的实验结果表明,与RSVD、SVD++和timeSVD++算法相比,该算法的平均绝对误差和均方根误差均较低,其推荐准确性较高。