基于矩阵填充的SVD协同过滤算法研究

对协同过滤推荐算法中数据稀疏问题,提出矩阵填充策略,分析矩阵填充技术的优劣,选择非精确拉格朗日乘子法对稀疏矩阵填充,对填充的矩阵使用SVD协同过滤算法进行推荐,对推荐结果分别用平均绝对误差、均方根误差和标准平均绝对误差方法进行评估。实验结果表明,运用矩阵填充的推荐算法提高了推荐的质量。     

一种缓解协同过滤算法数据稀疏性的方法

协同过滤算法是推荐系统中最古老的算法之一,同时也是当今推荐系统中使用最广泛的一种算法。但是在简单,效率高的同时,协同过滤算法还存在数据稀疏性,冷启动等一些问题.本文针对其数据稀疏性的问题,提出了一种根据兴趣度预测用户未评分项目的方法。最后通过基于Netflix数据集的实验结果表明,该方法能够更好的处理稀疏矩阵,能缓解数据稀疏问题,从而提高了协同过滤算法的准确性。     

基于图卷积与外积的协同过滤推荐模型

推荐系统帮助用户主动找到满足其偏好的个性化物品并推荐给用户.协同过滤算法是推荐系统中较为经典的算法,但是其会受到数据冷启动和稀疏性的限制,具有可解释性差和模型泛化能力差等缺点.针对其缺点进行研究,通过将原始的评分矩阵以用户—项目二部图的形式作为输入,将图卷积神经网络设计为一种图自编码器的变体,通过迭代的聚合邻居节点信息得到用户和项目的潜在向量表示,并在其基础上结合卷积神经网络,提出了一种基于卷积矩阵分解的推荐算法,提升了模型的可解释性和泛化能力,同时融合辅助信息也解决了数据的稀疏性问题,并使推荐的性能分别得到了1.4％和1.7％的提升.为今后在基于图神经网络的推荐方向上提供了一种新的思路.     

一种基于BP神经网络的电影协同过滤算法

针对新电影的冷启动问题提出一种基于BP神经网络的协同过滤推荐算法(IW-CFW),该算法将电影相似性采用BP神经网络进行融合,根据预测评分和真实评分之间的误差对BP网络模型进行优化调整,得到最终的预测模型.通过比较该算法和其他三种算法在MovieLens和Movie-Little数据集上的平均绝对误差(MAE)和均方根...     

基于图神经网络的协同过滤推荐算法综述

推荐系统因可有效解决信息过载问题而受到学术界与工业界的广泛关注。基于图神经网络的协同过滤推荐算法可有效表征用户和项目特征,并可学习用户和项目间的复杂关系,成为近年来推荐系统中广泛使用的一种技术。作者首先根据拟解决问题的不同对算法进行分类,然后对每个类别下的代表性算法进行比较与分析;其次,对实验中常用的数据集进行分类汇总,并对常用的评价指标进行简要介绍;最后,给出该领域面临的挑战和未来可能的研究方向。     

基于对抗性学习的协同过滤推荐算法

推荐系统能够根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐感兴趣的信息和商品.随着用户生成内容UGC逐渐成为当前Web应用的主流,基于UGC的推荐也得到了广泛关注.区别于传统推荐中用户与物品的二元交互,有的UGC推荐采用协同过滤方法,提出了消费者、物品和生产者的三元交互,进而提高了推荐准确度,但大多算法都集中在推荐的性能而忽...     

基于深度学习的网络资源优先协同过滤推荐

为帮助用户快速、准确地获取所需的网络资源为目的,提出基于深度学习的网络资源优先协同过滤推荐方法.首先分析推荐过程的组成架构,将其划分为信息处理、用户建模、推荐算法等多个功能模块.然后通过共现关系分别描述网络资源与用户之间的关联性,从而建立资源-用户特征矢量模型,获取表示全面特征的目标函数.将能够反映丰富物理量的张量引入...     

协同过滤的一种个性化推荐算法研究

在分析传统推荐算法不足的基础上,提出一种稀疏矩阵下的个性化改进策略.首先进行一对一的个性化预测,得到虚拟用户评分矩阵,在此基础上再进行综合预测.该方法避免了传统推荐算法中推荐值与用户相似度不密切相关的弊端,提高了协同过滤的预测精度,尤其是在矩阵极端稀疏情况下的预测精度.最后通过实验验证了算法的有效性和优越性.     

一种基于差分隐私保护的协同过滤推荐方法

由于推荐系统需要利用大量用户数据进行协同过滤,会给用户的个人隐私带来相当大的风险,如何保护隐私数据成为推荐系统当前面临的重大挑战.差分隐私作为一种新出现的隐私保护框架,能够防止攻击者拥有任意背景知识下的攻击并提供有力的保护.针对推荐系统中的隐私保护问题,提出一种满足差分隐私保护的协同过滤推荐算法.首先,构建用户和项目的潜在特征矩阵,有效降低数据稀疏性;然后,采用目标扰动方法对矩阵中添加满足差分隐私约束的噪声得到噪矩阵分解模型;通过随机梯度下降算法最小化相关联的正则化平方误差函数来获取模型中的参数;最后,应用差分隐私矩阵分解模型进行评分预测,并在MovieLens和Netflix数据集上对算法的有效性进行评价.实验结果证明:所提出方法的有效性能够在有限的精度损失范围内进行推荐并保护用户隐私.     

LDA-CF: 一种混合协同过滤方法

推荐系统是一种克服信息过载的重要工具,其中最流行的方法是协同过滤。该文提出一种结合潜在因素模型和邻域方法的混合协同过滤方法LDA-CF。我们首先将评分矩阵转换成伪文档集合,使用LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型发现用户和物品潜在因素向量;然后在低维潜在因素空间计算用户和物品相似度;最后采用邻域方法预测未知评分。在MovieLens 100k数据集上的实验表明: 在评分预测任务中,LDA-CF取得的MAE性能指标优于传统的邻域方法。因此,LDA可以有效地从评分矩阵中发现对计算相似度十分有用的用户和物品低维特征表示,在一定程度上缓解了数据稀疏问题。     

基于图注意力网络表示学习的协同过滤推荐算法

针对传统的基于模型的协同过滤推荐算法未能有效利用用户与项目的属性信息以及用户之间与项目之间的关系结构信息, 本文提出一种基于图注意力网络表示学习的协同过滤推荐算法. 该算法使用知识图谱表示节点的属性特征信息和节点间的关系结构信息, 并在用户和项目的同质网络上进行节点的图注意力网络表示学习, 得到用户和项目的网络嵌入特征表示, 最后构建融合网络嵌入信息的神经矩阵分解模型获得推荐结果. 本文在Movielens数据集上与相关算法进行对比实验, 实验证明该算法能优化模型的推荐性能, 提高推荐的召回率HR@K和归一化折损累计增益NDCG@K.     

基于融合元路径的图神经网络协同过滤算法

传统的协同过滤算法没有充分考虑用户和商品的交互信息,且面临数据稀疏、冷启动等问题,造成了推荐系统的结果不准确.在本文中提出了一种新的推荐算法,即基于融合元路径的图神经网络协同过滤算法.该算法首先由二部图嵌入用户和商品的历史互动,并通过多层神经网络传播获取用户和商品的高阶特征;然后基于元路径的随机游走来获取异质信息网络中...     

协作学习中基于协同过滤的学习资源推荐研究

符合学习者特征的学习资源对于提高协作学习效率具有重要的影响。但是传统的学习资源推荐,没有充分考虑学习者、学习资源的特征和高效的推荐算法。针对上述问题,提出了基于协同过滤的学习资源推荐算法,根据学习者学习特征、学习资源特征和学习者对学习资源历史评价信息,采用协同过滤推荐算法,实现学习资源推荐。首先,通过学习者特征和学习资源的评分,寻找相似学习者并计算学习资源预测评分,然后根据该评分值和学习资源与学习者匹配度推荐学习资源,从而为学习者推荐符合自己兴趣爱好最合适的学习资源。实验结果表明该算法在个性化学习资源推荐的准确性上优于传统算法。     

结合知识图谱的变分自编码器零样本图像识别

近年来,结合生成模型的零样本算法得到了广泛的研究,但此类方法通常仅使用属性注释,缺少类别语义,而单一信息对类别表征能力不够强,容易产生域偏移,影响知识迁移的效果,进而降低分类结果的准确率。为了解决此问题,提出一种结合知识图谱变分自编码器零样本识别算法（KG-VAE）,通过构建联合类别分级结构,类别文本描述和词向量的层次结构化知识图谱作为语义信息库,将知识图谱中丰富的语义知识结合到以变分自编码器为基础的生成模型中,使生成的潜在特征更好保留有效的判定性信息,减小域偏移,促进知识迁移。在四个公开的零样本数据集上进行了实验,对比基准方法 CADA-VAE,分类平均准确率有一定的提高;同时利用消融实验证明了知识图谱作为语义辅助信息的有效性。     

基于多核学习的协同滤波算法

协同滤波是当前推荐系统中一种主流的个性化推荐算法,通过近似用户对商品的评价进行推荐。核函数是解决非线性模式问题的一种方法。协同滤波通常会选用不同的核函数来分析用户之间的影响关系。由于单核函数无法适应于复杂多变场景。因此,结合多个核函数成为一种解决方法。多核学习能够针对场景来组合各个核函数以获取更好的结果。本文提出了一种基于多核学习的协同滤波算法。该算法在现有核函数的基础上,优化各个核函数的权重以匹配数据的分布。在大众点评数据集和Foursquare数据集上的实验结果表明：基于多核学习的协同滤波算法比经验给定的相似函数的性能要高,具有更好的普适性。     

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。     

零样本学习综述

尽管自深度学习发展以来,减少大量人工标记样本的需求使得零样本学习取得了不错的进展,以至于已经拥有比较完善的理论体系.但是对于零样本学习应用的研究寥寥无几,如何有效地对应用领域进行梳理是现阶段急需解决的问题.对零样本的理论体系进行介绍,通过一个例子引出零样本学习的定义,继而与广义零样本、监督学习比较,再而列举4个关键问题...     

基于知识图谱与协同过滤的饮食推荐算法

针对传统的基于协同过滤的饮食推荐算法只利用用户-物品评分矩阵,没有考虑物品本身的语义信息而导致推荐精度不高的问题,本文通过构建知识图谱引入菜品间的语义信息作为重要推荐依据,提出一种基于知识图谱嵌入和协同过滤的个性化饮食推荐算法.通过在2个不同的低维连续的向量空间里表示出菜品实体及其关系,计算菜品间的语义相似度,将语义相...     

基于协同过滤的垃圾邮件过滤系统

针对当前垃圾邮件过滤技术中邮件性质评价难及邮件附件判断难的问题,提出协同过滤模型,设计一个多层次垃圾邮件过滤系统。该系统针对垃圾邮件一般群发给多人的特点,提取用户的操作和阅读速度进行反馈,利用他人的反馈结果进行协同过滤。实验和分析结果表明,协同过滤技术有效地提高了垃圾邮件过滤的召回率。