基于谱聚类与多因子融合的协同过滤推荐算法*

针对传统协同过滤算法面临数据稀疏、忽略用户时间上下文信息及对兴趣物品偏好程度等问题,本文提出基于谱聚类与多因子融合的协同过滤推荐算法。首先将FCM聚类融入到谱聚类算法的关键步骤,并通过聚类有效性指数对用户聚类个数进行优化,以降低生成最近邻的时耗;然后将Salton因子、时间衰减因子、用户偏好因子进行融合,从而对相似度进行改进;最后获取系统当前时间为目标用户生成推荐列表。Movielens上的实验结果表明,本文提出的算法在推荐精度、覆盖率及新颖度指标上有较大改善,提升了推荐性能。     

基于改进Canopy聚类的协同过滤推荐算法

推荐系统通过建立用户和信息产品之间的二元关系,利用用户行为产生的数据挖掘每个用户感兴趣的对象并进行推荐,基于用户的协同过滤是近年来的主流办法,但存在一定局限性：推荐时需要考虑全部用户,而单个用户往往只与少部分用户类似。为了解决这个问题,提出了基于改进Canopy聚类的协同过滤推荐算法,将用户模型数据密度、距离与用户活跃度结合,计算用户数据权值,对用户模型数据进行聚类。由于结合了Canopy的聚类思想,同一用户可以属于不同的类,符合用户可能对多领域感兴趣的情况。最后对每个Canopy中的用户进行相应的推荐,根据聚类结果与用户评分预测用户可能感兴趣的对象。通过在数据集MovieLens和million songs上与对比算法进行MAE、RMSE、NDGG三个指标的比较,验证了该算法能显著提高推荐系统预测与推荐的准确度。     

基于社交信任聚类的混合推荐算法

推荐系统能够有效地解决信息过载问题,其中,协同过滤（collaborative filtering,简称CF）是推荐系统广泛采用的技术之一.然而传统的CF技术存在可扩展性差、数据稀疏和推荐结果精度低等问题.为了提高推荐质量,将信任关系融合到推荐系统中,采用聚类（FCM）方法,对信任关系进行聚类.利用信任类预测用户间的隐式信任,最后将信任关系与用户-项目关系线性融合进行推荐.在Douban和Epinions数据集上的实验结果表明,与传统的基于CF、基于信任和用户项目聚类的推荐算法相比,该算法能够大幅度地改进推荐质量,提升算法的时间效率.     

基于用户情景的协同过滤推荐

为提高基于项目的协同推荐算法的预测效果,引入用户情景因素。首先计算用户情景因素的相异度矩阵,然后按照用户间相异度大小,采用基于等价相异度矩阵聚类算法对用户进行聚类。在聚类后的用户簇中,选取与目标项目相异度小的项目作为近邻,为用户对目标项目进行评分预测。最后,在标准的MovieLens数据集上进行实验。通过对改进的推荐算法与经典的基于项目的协同推荐算法Slope One进行比较,实验数据表明改进后算法的推荐结果有较大提高。     

基于TimeRBM和项目属性聚类的混合协同过滤算法

将受限波尔茨曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM）用于协同过滤中的评分预测受到了不少学者的关注,但已有的方法一方面忽略了用户兴趣随时间变化的问题,另一方面只考虑了用户评分数据,而用户评分数据往往存在严重稀疏性问题,使得推荐性能较差。因此,本文首先提出了一种融合时间信息的基于项目的RBM模型：TimeRBM模型,通过在RBM模型中加入时间信息偏置项来进行改进模型;其次本文提出利用项目本身的属性进行聚类的方法进行评分预测;最后将TimeRBM模型得到的评分结果和项目属性聚类的评分结果进行加权融合得到一种评分预测的混合算法。在Movilens-100k数据集上进行实验,实验结果表明这种混合的算法有助于提高推荐系统的预测精度。     

协同过滤算法中冷启动问题研究

为了解决传统协同过滤算法的冷启动问题,提高算法的推荐质量,本文针对协同过滤算法中的冷启动问题进行研究,提出了两种改进的算法.新用户冷启动：融合用户信息模型的基于用户的协同过滤算法;新项目冷启动：采用层次聚类的基于项目的协同过滤算法.将新算法在网络开源数据集MovieLens上进行实验验证,比较改进算法和传统算法在查全率和查准率上的差异,结果表明改进算法能够有效地提高算法的推荐质量,缓解新用户和新项目的冷启动问题.     

基于情境相似度和二次聚类的协同过滤推荐算法

随着移动互联网规模的不断扩大,传统推荐系统因较少考虑多种情境因素和用户置信度对用户偏好预测的综合影响,造成了推荐算法预测结果的偏差。针对此问题,将情境信息引入个性化推荐的过程中,提出一种基于情境相似度和二次聚类的协同过滤算法。该算法首先根据用户情境的相似度对用户进行初始聚类,再基于评分矩阵计算用户评分置信度,将用户分为核心用户和非核心用户;然后根据核心用户评分对初始聚类的簇心进行调整,并对簇中非核心用户进行重聚类,形成新的聚簇;最终根据情境相似度对用户偏好进行预测。该算法可以在一定程度上降低评分矩阵中的噪点对聚类结果的影响,提高了推荐结果的准确性。基于实际数据集的仿真实验表明,该算法与传统协同过滤算法相比能够有效提高用户偏好预测的准确性,增加协同过滤推荐算法的精确度。     

基于用户模式聚类的智能信息推荐算法

基于数据挖掘的智能信息推荐日益成为一个重要的研究课题。针对现有智能信息推荐算法存在的不足,提出了一种基于用户模式聚类的智能信息推荐算法（IRUMC）。该算法将相似的用户模式聚类到一起,生成用户聚类模式,然后将用户访问操作与用户聚类模式进行匹配,最后形成推荐集。它比较适合新用户、访问站点较少的用户和有新颖性信息需求的用户。实验结果表明,该算法是有效的。     

融合社区结构和兴趣聚类的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤推荐算法受限于数据稀疏性问题,导致推荐结果较差.用户的社交关系信息能够体现用户之间的相互影响,将其用于推荐算法能够提高推荐结果的准确度,目前的社交化推荐算法大多只考虑了用户的直接社交关系,没有利用到潜在的用户兴趣偏好信息以及群体聚类信息.针对上述情况,提出一种融合社区结构和兴趣聚类的协同过滤推荐算法.首先通过重叠社区发现算法挖掘用户社交网络中存在的社区结构,同时利用项目所属类别信息,设计模糊聚类算法挖掘用户兴趣偏好层面的聚类信息.然后将2种聚类信息融合到矩阵分解模型的优化分解过程中.在Yelp数据集上进行了新算法与其他算法的对比实验,结果表明,该算法能够有效提高推荐结果的准确度.     

基于图嵌入的用户加权Slope One算法

针对传统Slope One推荐算法在稀疏数据集上预测准确率较低的问题,提出一种基于图嵌入的加权Slope One算法。本文算法首先以融合时间信息的用户相似度为边权建立用户关联图,对该图进行图嵌入得到用户特征向量,然后基于Canopy聚类对用户进行类内加权Slope One推荐。另外,为优化算法性能,本文算法基于Spark计算框架实现。实验结果表明,对比传统的加权Slope One,本文算法在稀疏数据集和显式、隐式评分数据集上的推荐效果和评分预测准确率都更优。     

基于蜂群K-means聚类模型的协同过滤推荐算法

针对目前协同过滤推荐算法的推荐质量和推荐效率低的问题,提出了一种基于改进蜂群K-means聚类模型的协同过滤推荐算法。首先,根据用户属性信息,采用改进蜂群K-means算法对用户进行聚类,建立用户聚类模型;然后,计算目标用户与用户聚类模型中各聚类中心的距离,其中距离最近的类为目标用户的检索空间;最后,从检索空间中依据用户-项目评分矩阵通过相似度计算搜索目标用户的最近邻居,由最近邻居的信息产生推荐列表。实验结果表明,该算法降低了平均绝对误差值,缩短了运行时间,提高了推荐质量和推荐效率。     

改进非对称相似度和关联正则化的推荐算法

为了改善传统推荐系统中数据稀疏问题给推荐效果带来的影响,提出了改进非对称相似度和关联正则化的推荐算法。根据不同用户和不同项目之间的不对称关系,提出一种改进相关度计算式,用于预测评分。同时,由于社会化隐式关系的获取难度较大,利用传统相似度获取邻域集合作为用户社会关系,将关联正则化用于约束矩阵分解目标函数,缓解用户信息不对称造成的数据稀疏问题。最后在一些真实数据集上对算法进行验证,实验结果表明,与主流的推荐算法相比,该算法能够更加有效地预测实际评分。     

一个基于Web访问路径聚类的智能推荐系统

提出了一个基于Web用户访问路径聚类的智能推荐系统．系统使用基于代理技术的结构，由离线的数据预处理和基于用户访问路径的URL聚类以及在线推荐引擎两部分组成．提出了一个基于用户浏览兴趣的推荐规则集生成算法，在度量用户浏览兴趣时综合考虑了用户浏览时间和对该页面的访问次数．提出了一个基于推荐规则集和站点URL路径长度的URL推荐算法．实验表明，该算法比使用基于关联规则和基于用户事务的推荐算法的精确性有较大幅度的提高．     

基于模糊聚类和改进混合蛙跳的协同过滤推荐*

由于传统的协同过滤推荐算法存在很多缺陷,如数据稀疏性、冷启动、低推荐精度等,提出了一种基于模糊聚类和改进混合蛙跳的协同过滤推荐算法。首先利用一种构造的基于时间的指数遗忘函数对原始评分数据进行处理;然后根据得到的基于时间衰退的评分矩阵对用户进行模糊C-均值(FCM)聚类,并找出与目标用户有较高相似性的前几个类作为候选邻居集;再用改进的混合蛙跳算法找到最近邻居集;最后求出目标用户对未参与项目的预测评分。经实验证明,该算法比其他一些算法的推荐精度要高,且由于数据稀疏性引起的不良影响也得到了有效的缓解。     

一种基于用户情境聚类的个性化推荐算法

面向基于情境感知的推荐问题,提出一种基于用户情境聚类的个性化推荐算法。该算法利用情境预过滤的思想,首先运用模糊聚类的方法对历史数据集中用户的情境进行聚类,构造与当前用户情境相似度较高的用户集合,再与传统的基于用户的协同过滤算法相结合进行个性化推荐。实验采用公开数据集,结果表明该算法在多维情境信息条件下可用,并且推荐准确度要高于传统协同过滤算法,在聚类粒度不同的情况下对推荐结果也会产生不同的影响。     

基于Hadoop分布式改进聚类协同过滤推荐算法研究

为了改善协同过滤推荐算法在大数据下的稀疏性和可扩展性问题,提出一种基于Hadoop平台的分布式改进聚类协同过滤推荐算法。在分布式平台下,离线对高维稀疏数据采用矩阵分解算法预处理,改善数据稀疏性后通过改进项目聚类算法构建聚类模型,根据聚类模型和相似性计算形成推荐候选空间,在线完成推荐。实验验证该算法能够有效改善推荐系统的推荐质量并大大提高推荐效率,同时在云环境中具有良好可扩展性。     

基于全序列比对相似度的用户会话自动谱聚类

针对现有个性化推荐服务系统中用户会话聚类算法存在相似性度量准确性低和需要事先确定聚类数目的问 题,对序化的用户访问页面和对应的访问时间信息进行整合,提出一种基于动态规划算法的全序列比对方法来度量用 户会话的相似性。在此基础上,运用改进的NJ W谱聚类算法对用户会话进行自动谱聚类。实验结果表明,算法充分 考虑了用户会话的整体特征和局部信息,较相关比对算法具有更高的聚类性能,可以提高网站个性化推荐服务的效 率。     

基于用户谱聚类的协同过滤推荐算法

针对电子商务系统中传统协同过滤推荐算法面临的稀疏性、准确性、实时性等问题,提出了一种基于用户谱聚类的协同过滤推荐算法。首先利用非负矩阵分解的方法对原始稀疏评分矩阵进行平滑处理,然后利用改进相似度的谱聚类方法将用户聚类,最后在用户所属类中寻找最近邻并产生推荐。用户谱聚类过程可离线完成,加快了在线推荐速度。在数据集MovieLens上的实验结果表明,该算法在平均绝对偏差、召回率、准确率等方面都有了较大改善,提高了推荐质量。     

基于局部模型加权融合的Top-N电影推荐算法

为了解决传统推荐算法使用单一模型无法准确捕获用户偏好的问题, 将稀疏线性模型作为基本推荐模型,提出了基于用户聚类的局部模型加权融合算法来实现电影的Top-N个性化推荐。同时,为了实现用户聚类,文中利用LDA主题模型和电影的文本内容信息,提出了语义层次用户特征向量的计算方法,并基于此来实现用户聚类。在豆瓣网电影数据集上的实验验证结果表明,所提局部加权融合推荐算法提升了原始基模型的推荐效果,同时又优于一些传统的经典推荐算法,从而证明了该推荐算法的有效性。     

基于用户谱聚类的Top-N协同过滤推荐算法

传统的协同过滤推荐算法为目标用户推荐时,考虑了所有用户的历史反馈信息对物品相似度的影响,同时相似度的度量仅依靠用户评分信息矩阵,导致了推荐效果不佳。为解决上述问题,提出了基于用户谱聚类的Top-N协同过滤推荐算法（SC-CF）,即应用谱聚类将兴趣相似的用户分成一类,具有相似兴趣爱好的用户比其他用户具有更高的推荐参考价值,然后在类中为目标用户推荐。SC-CF+算法在SC-CF算法的基础上,在相似度度量方法中分别引入了物品时间差因素、用户共同评分权重、流行物品权重。实验结果表明,提出的两种算法提高了推荐结果的召回率。