结合用户聚类和项目类型的协同过滤算法

为了解决协同过滤算法中数据稀疏性问题,提高推荐效果,提出一种改进的协同过滤算法.该算法首先通过一种新的相似度计算方法来计算项目类型相似度,将相似度大于某阈值的项目作为目标项目的邻居;然后根据目标用户对邻居项目的评分信息来预测该用户对目标项目的评分值,并将预测值填入稀疏的用户项目评分矩阵;最后对填充后的评分矩阵采用基于用户聚类（K-means聚类）的协同过滤算法做出最终的预测评分进行推荐.在Movielens数据集上进行实验验证,结果表明该算法能够很好地缓解数据稀疏性、降低计算复杂度,提高推荐精度.     

基于融合GMM聚类与FOA-GRNN模型的推荐算法

针对传统基于物品的推荐算法由于数据稀疏性导致的低推荐精度问题,提出了一种融合GMM聚类和FOA-GRNN模型的推荐算法。该算法首先使用高斯混合模型（GMM）方法对物品特征进行聚类;然后根据聚类结果分别构造评分矩阵,并使用Slope One算法填充评分矩阵;最后计算用户对物品的相似度预测评分作为输入,通过FOA-GRNN模型输出最终的评分。基于movielens-2k数据集的实验结果表明,与其他3种算法相比,该算法能够更好地处理高稀疏性数据,推荐精度更优,并能够在一定程度上解决冷启动问题。     

一种优化聚类的协同过滤推荐算法

针对传统的协同过滤推荐算法存在评分数据稀疏和推荐准确率偏低的问题,提出了一种优化聚类的协同过滤推荐算法。根据用户的评分差异对原始评分矩阵进行预处理,再将得到的用户项目评分矩阵以及项目类型矩阵构造用户类别偏好矩阵,更好反映用户的兴趣偏好,缓解数据的稀疏性。在该矩阵上利用花朵授粉优化的模糊聚类算法对用户聚类,增强用户的聚类效果,并将项目偏好信息的相似度与项目评分矩阵的相似度进行加权求和,得到多个最近邻居。融合时间因素对目标用户进行项目评分预测,改善用户兴趣变化对推荐效果的影响。通过在MovieLens 100k数据集上实验结果表明,提出的算法缓解了数据的稀疏性问题,提高了推荐的准确性。     

多聚类混合的加权协同过滤算法研究

协同过滤算法可根据用户的偏好,预测其感兴趣的项目,这项技术是目前商业领域中应用较为广泛且成功的。过去,使用协同过滤算法会因其数据的稀疏性及使用K-Means算法聚类时需要预先确定聚类个数等问题影响协同过滤算法的准确性。针对上述问题,提出了一种多聚类融合的协同过滤推荐算法。首先,构建用户-项目评分矩阵;其次,根据用户兴趣、偏好矩阵查找待估值项所对应的近邻用户,随后使用Slope One算法在对每一个簇内的稀疏矩阵进行填充,从而缓解数据稀疏性问题;再次,使用Canopy聚类算法进行粗聚类,将计算出的每个中心点作为K-Means算法的初始聚类点并进行K-Means细聚类;最后,优化后的协同过滤算法最终被用来预测每个簇中填充后的评分矩阵,并采用带时间加权的相似度公式。最终实验数据显示,优化后能够有效提升算法的效率与推荐质量。     

基于联合聚类和C-RA组合相似度的协同过滤算法

针对传统协同过滤算法由于数据稀疏和冷启动而造成的推荐精度下降的问题,提出一种基于联合聚类和C-RA组合相似度的协同过滤算法。首先,通过联合聚类对原始评分矩阵进行用户和物品两个维度的聚类;其次,利用联合聚类结果填充原始评分矩阵;最后,利用C-RA组合相似度计算用户相似度并进行推荐。实验结果表明,该方法有效地提高了推荐结果的精确度,缓解了数据稀疏和冷启动问题。     

改进Mini Batch K-Means时间权重推荐算法

传统的协同过滤算法存在数据稀疏、可扩展性弱和用户兴趣度偏移等问题,算法运行效率和预测精度偏低。针对上述问题,提出一种改进的Mini Batch K-Means时间权重推荐算法。采用Pearson相关系数改进Mini Batch K-Means聚类,利用改进的聚类算法对稀疏评分矩阵进行聚类,计算用户兴趣评分并完成对稀疏矩阵的填充。考虑用户兴趣随时间变化的影响,引入牛顿冷却时间权重计算相似度,并基于已填充评分矩阵进行相似度加权计算,得到项目最终评分。实验结果表明,与传统协同过滤算法相比,该算法的平均绝对误差下降了31.08%,准确率、召回率、F1值均有较大提升,具有较高的评分预测精确度和准确度。     

一种融合聚类与用户兴趣偏好的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法可以根据已知用户的偏好预测其可能感兴趣的项目,是现今最为成功、应用最广泛的推荐技术。然而,传统的协同过滤推荐算法受限于数据稀疏性问题,推荐结果较差。目前的协同过滤推荐算法大多只针对用户-项目评分矩阵进行数据分析,忽视了项目属性特征及用户对项目属性特征的偏好。针对上述问题,提出了一种融合聚类和用户兴趣偏好的协同过滤推荐算法。首先根据用户评分矩阵与项目类型信息,构建用户针对项目类型的用户兴趣偏好矩阵;然后利用K-Means算法对项目集进行聚类,并基于用户兴趣偏好矩阵查找待估值项所对应的近邻用户;在此基础上,通过结合项目相似度的加权Slope One算法在每一个项目类簇中对稀疏矩阵进行填充,以缓解数据稀疏性问题;进而基于用户兴趣偏好矩阵对用户进行聚类;最后,面向填充后的评分矩阵,在每一个用户类簇中使用基于用户的协同过滤算法对项目评分进行预测。实验结果表明,所提算法能够有效缓解原始评分矩阵的稀疏性问题,提升算法的推荐质量。     

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。     

基于稀疏聚类和信任度的协同过滤算法

针对数据稀疏性问题,提出一种基于稀疏子空间聚类和预测评分的协同过滤算法。利用稀疏子空间聚类对用户评分矩阵进行聚类,可以保留更多有用信息。考虑用户评分尺度和用户之间的可信度问题,提出融合信任度的概念,通过计算用户间的信任度,最终使用用户间的信任度与相似度的结合作为新的权重进行推荐。     

基于聚类和用户偏好的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法使用评分数据作为学习的数据源,针对协同过滤推荐算法中存在的评分数据稀疏以及算法的可拓展性问题,提出了一种基于聚类和用户偏好的协同过滤推荐算法。为了挖掘用户的偏好,该算法引入了用户对项目类型的平均评分到评分矩阵中,并加入了基于用户自身属性的相似度;同时,为了降低数据稀疏性,该算法使用Weighted Slope One算法填充评分数据中的未评分项,并通过融入密度和距离优化初始聚类中心的K-means算法聚类填充后的评分数据中的用户,缩小了相似用户的搜索空间;最后在聚类后的数据集中使用传统的协同过滤推荐算法生成目标用户的推荐结果。通过使用MovieLens100K数据集实验证明,提出的算法对推荐效果有所改善。     

结合用户聚类和评分偏好的推荐算法*

针对推荐算法中用户评分矩阵维度高、计算量大的问题,为更加真实地反映用户本身评分偏好,提出一种结合用户聚类和评分偏好的推荐算法。先利用PCA降维和k-means聚类对用户评分矩阵进行预处理,在最近邻选取方法上,添加用户共同评分数量作为约束,利用用户和相似簇的相似度对相似簇内评分加权求和生成基本预测评分;再综合用户评分偏置和用户项目类型偏好,建立用户评分偏好模型;最后通过多元线性回归确定每部分的权重,生成最终的预测评分。对比实验结果表明,新算法能更真实地反映用户评分,有效减少计算量并提高推荐系统的预测准确率,更好地满足用户对于推荐系统的个性化需求。     

基于多源信息聚类和IRC-RBM的混合推荐算法

针对协同过滤存在的数据稀疏性问题，提出了融合多源信息聚类和IRC-RBM的混合推荐算法。首先以用户信任度和项目时间权重作为聚类依据，利用最小生成树的K-means聚类算法对用户进行聚类分析，生成K个相似用户集合，在聚类分析的基础上进行评分预测；最后通过线性加权的方式，把聚类后评分矩阵和IRC-RBM模型生成的评分矩阵进行加权融合，用Top-N进行推荐。实验结果表明，相比较传统的推荐算法，该混合算法在准确率上有了显著的提升。     

BC-AW协同过滤推荐算法研究

针对现有协同过滤算法普遍存在数据稀疏、可扩展性低、计算量大的缺点,提出一种基于BC-AW的协同过滤推荐算法,引入联合聚类（BlockClust,BC）和正则化迭代最小二乘法（Alternating least squares with Weighted regularization,AW）,首先对原评分矩阵进行用户—项目双维度的联合聚类,接着产生具有相同模式评分块的多个子矩阵,通过分析得出这些子矩阵规模远小于原评分矩阵,从而有效降低预测阶段的计算量.然后分别对每个子矩阵应用正则化迭代最小二乘法来预测子矩阵的未知评分,进而实现推荐.经仿真实验表明,本文算法与传统的协同过滤算法比较,能有效改善稀疏性、可扩展性和计算量的问题.     

多头注意力评论量化的聚类优化推荐算法

为了解决推荐算法中无法挖掘用户深层兴趣偏好,从而导致提取准确度低下,以及相似用户聚类准确率低下时间复杂度高等问题,提出评论量化模型优化差分进化的聚类优化推荐算法(MT-QRPD)。首先利用BiGRU网络的特征时序性与CNN的强局部特征有效性联合提取评论深度特征,并利用多头注意力机制的多维语义特征筛选对评论进行深度语义特征挖掘;然后经过多层感知机非线性转换进行多特征融合完成准确量化;最后使用PCA对差分进化变异选择进行优化完成相似用户聚类优化操作,寻找相似用户完成项目推荐。通过多项实验分析表明,所提推荐算法在量化评分准确度、时间复杂度以及推荐性能上都有较好的提升。     

基于相似度优化和流形学习的协同过滤算法改进研究

协同过滤算法中存在着数据稀疏性和可扩展性问题,由于用户和项目数据量巨大致使数据十分稀疏,且不同数据集中数据存在差异,致使现有算法中的相似度计算不够准确和用户聚类效果不佳,对推荐算法准确率产生了显著影响。为了提高相似度计算和最近邻居搜索的准确率,提出了一种基于相似度优化和流形学习的协同过滤算法。通过加权因子优化相似度计算,结合流形学习对稀疏的用户评分数降维后进行谱聚类,通过获得的全局最优解提高聚类所得目标用户最近邻居的准确率,进而提高协同过滤推荐精度。在Epinions数据集和MovieLens数据集上进行实验,结果表明,提出的算法可以有效降低协同过滤算法的平均绝对误差和均方根误差,提高召回率,拥有更高的推荐准确率。     

基于灰色关联度聚类与标签重叠因子结合的协同过滤推荐方法研究

协同过滤算法是目前被广泛运用在推荐系统领域的最成功技术之一,但是面对用户数量的快速增长及相应的评分数据的缺失,推荐系统中的数据稀疏性问题也越来越明显,严重地影响着推荐的质量和效率。针对传统协同过滤算法中的稀疏性问题,采用了基于灰色关联度的方法对用户评分矩阵进行数据标准化处理,得到用户关联度并形成关联度矩阵;然后对关联矩阵中的用户进行关联度聚类,以减少相似性算法的复杂度;之后利用标签重叠因子对传统计算用户相似性的协同过滤算法进行改进,将重叠因子与用户评分以非线性形式进行组合;最后通过实例改进后的算法在推荐精确度上有着较大的提高。     

改进的协同过滤算法

协同过滤是众多推荐技术中最主流的推荐技术,在个性化推荐系统中起着主导作用,然而随着大数据时代的到来,信息过载问题日益严重,评分矩阵越来越稀疏,传统协同过滤算法遇到了瓶颈。为了提高稀疏矩阵下推荐系统的推荐质量,本文对传统协同过滤算法进行改进。首先对项目集进行聚类,然后利用Slope One算法对聚类后的矩阵进行填充,最后在计算相似度时引入用户对每个聚类的喜好程度作为权重。实验结果表明,改进后的算法提高了推荐系统的推荐质量,能够有效缓解评分矩阵稀疏问题。     

融合狼群算法和模糊聚类的混合推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法普遍存在的数据稀疏性问题以及寻找相似用户时存在局限性,提出一种融合狼群算法和模糊聚类的混合推荐算法.在数据处理过程中,根据基于项目的协同过滤算法充分挖掘项目间的数据关系,填充原始矩阵的零值以降低数据稀疏性;从用户的角度出发,根据模糊聚类隶属度的大小筛选出相关邻居集合,扩大相关用户的寻找范围;将狼...