基于混合自编码器的协同过滤推荐算法优化

协同过滤算法已广泛应用在推荐系统中,在实现新异性推荐功能中效果显著,但仍存在数据稀疏、扩展性差、冷启动等问题,需要新的设计思路和技术方法进行优化.近几年,深度学习在图像处理、目标识别、自然语言处理等领域均取得突出成果,将深度神经网络模型与推荐算法结合,为构建新型推荐系统带来新的契机.本文提出一种新式混合神经网络模型,该模型由栈式降噪自编码器和深度神经网络构成,学习得到用户和项目的潜在特征向量以及用户-项目之间的交互行为模型,有效解决数据稀疏问题从而提高系统推荐质量.该推荐算法模型通过MovieLens电影评分数据集测试,实验结果与SVD、PMF等传统推荐算法和经典自编码器模型算法作对比,其推荐质量得到显著提升.     

基于降噪自动编码器的推荐算法

传统的推荐算法一般采用用户项目评分矩阵学习潜在因素,了解用户的个人偏好并作出推荐,但在实际应用中,评分矩阵通常非常稀疏。针对传统推荐算法的不足,提出一种基于降噪自动编码器的推荐模型。首先用2个自动编码器来训练用户和项目的潜在因子矩阵,然后将学习到的隐含特征向量输入一神经网络来进行评分预测,最后根据新的评分矩阵作出推荐。实验结果表明,该算法提高了推荐结果的召回率,同时缩小了重构误差。     

基于聚类变分自编码器的协同过滤算法

针对协同过滤推荐模型的数据稀疏性问题,提出一种带有聚类隐变量的变分自编码器,用于处理用户的隐式反馈数据.该深度生成模型既能学习到隐变量的特征分布,同时又能完成对特征的聚类.先以多项式似然来重构原始数据,再用贝叶斯变分推断估计参数,并且将正则化系数引入到模型当中,通过调节其大小能够避免过度正则化,使模型的拟合效果更好.这种非线性的概率模型对缺失评分的预测有更好的建模能力.在MovieLens的三个数据集上的实验结果表明,该算法相比较于其他先进的基线有更优秀的推荐性能.     

基于多上下文信息的协同过滤推荐算法

随着电子商务和互联网的发展,数据信息呈爆炸式增长,协同过滤算法作为一种简单而高效的推荐算法,能在一定程度上有效地解决信息爆炸问题.但是传统协同过滤算法仅通过单一评分来挖掘相似用户,推荐效果并不占优势.为了提高个性化推荐的质量,如何充分利用用户(物品)的文本、图片、标签等上下文信息以使数据价值最大化是当前推荐系统亟待解决...     

协同过滤推荐算法

针对目前协同过滤推荐精度受损,且出现冷启动的问题,提出一种经过改进的协同过滤推荐算法。其主要思想是针对两种不同情况的目标项目采用不同的相似性计算方法。一种项目为新项目,分别通过信息熵法和项目属性相似性计算项目评分,然后通过平衡因子实现新项目评分的组合;另一种项目为非新项目,通过权重因子动态组合项目的属性相似性和评分相似性,获得最近邻居的评分推荐。实验结果表明,该算法能提高推荐算法的稳定性和精确度,同时解决冷启动问题。     

基于标签优化的协同过滤推荐算法

传统基于用户的协同过滤推荐算法在计算用户之间的相似度时只考虑了用户的评分,而忽略了不同项目之间的差异。针对传统方法在数据稀疏情况下表现不理想的缺点,提出了结合项目标签信息针对每个目标项为用户选择邻居的协同过滤推荐算法。算法首先基于用户评分矩阵确定最初的近邻,为每个目标项计算目标用户的邻居;当对目标项目评分的近邻数量极小或没有时,则考虑增加由标签信息拓展的近邻;最后根据近邻为目标项目预测评分。实验结果表明,该算法提高了相似性计算的准确性,有效地缓解了用户评分数据稀疏的问题,并提高了预测的准确性。     

基于Hadoop的协同过滤推荐算法

在电子商务推荐系统中,协同过滤算法技术是主要的采用技术,而推荐系统的准确率受相似度方法的直接影响。本文通过对用户共同评分项的流行度和用户的特征之间的相关性的分析,给出了改进的相似度度量方法及相应的协同过滤推荐算法,设计并实现了基于Hadoop的协同过滤推荐系统。利用MAE分别对原始协同过滤推荐效果和改进后的推荐算法进行测评,结果表明,该算法在一定程度上提高了推荐的准确度。同时,对分布式推荐平台的整体性能实验表明,随着虚拟机节点的适度增加,协同过滤推荐引擎的计算时间不断减少,这表明推荐引擎的总体性能较传
　　统单机推荐引擎得到提升。     

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。     

基于用户特征的协同过滤推荐算法

协同过滤算法是目前在电商系统中应用最广的推荐技术.为了缓解传统基于用户的协同过滤算法在冷启动、推荐准确性和数据稀疏性方面的缺点,本文提出基于用户特征的协同过滤推荐算法.此算法利用注册信息提取属性特征,并对已有的评分信息提取兴趣特征和信任度,综合以上各特征融合特征相似性进一步产生推荐.实验结果表明,与传统的基于用户的协同过滤算法做对比,基于用户特征的协同过滤算法对推荐的精度有大幅的提高.     

基于互信息的项目协同过滤推荐算法

协同过滤算法是经典的个性化推荐算法,其中相似度度量方法直接影响推荐系统的准确率。针对用户评分极端稀疏情况下传统相似度度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐精度不高问题,提出了一种基于互信息的项目协同过滤推荐算法。该算法将互信息作为相似度度量方法,不仅考虑了变量之间的线性或非线性相关性,而且还能挖掘变量之间的相关性强弱。另外,由于共同评分的项目用户数很少,在互信息方法基础上引入了一个平滑系数因子,来缓解共同评分过少项目之间相似性度量不准确问题。最后,在公开的MovieLens、Jester两个数据集上进行了大量对比实验。实验结果表明,新算法能在一定程度上提高推荐系统的预测准确率,并能缓解数据稀疏性问题。     

基于新闻时效性的协同过滤推荐算法

提出一种基于新闻时效性的协同过滤推荐算法. 首先对新闻的时效性进行了特征分析, 建立了新闻时效性模型, 然后结合新闻时效性改进了基于用户的协同过滤算法. 最后进行了仿真实验, 实验结果表明, 该方法可以有效提高推荐算法的性能, 改善新闻推荐准确度和召回率.     

协同过滤算法在推荐系统中的应用

介绍了协同过滤算法,并对算法进行了改进,解决了用户稀疏的情况下传统算法的不足,同时通过引入评分阈值,显著提高了个性化协同过滤算法的推荐精度。     

改进型协同过滤的图书推荐算法

针对用户从海量图书中选择喜欢图书较难的问题,提出一种基于图书属性分组的改进协同过滤算法。该算法首先根据用户喜欢的图书类型去选择相似用户,缩小数据集,再根据基于用户的协同过滤算法寻找最近邻居集合,然后根据项目推荐值的方法向用户推荐感兴趣的图书序列。实验结果表明:在同一数据量下,该算法在推荐数据量以及覆盖率方面均优于同类算法。     

一种基于情景的协同过滤推荐算法

针对协同过滤推荐算法中数据极端稀疏所带来的推荐精度低下的问题,文中提出一种基于情景的协同过滤推荐算法。通过引入项目情景相似度的概念,基于项目情景相似度改进了用户之间相似度的计算公式,并将此方法应用至用户离线聚类过程中,最终利用用户聚类矩阵和用户评分数据产生在线推荐。实验结果表明,该算法能够在数据稀疏的情况下定位目标用户的最近邻,一定程度上缓解数据极端稀疏性引起的问题,并减少系统在线推荐的时间。     

基于子空间聚类的协同过滤推荐算法

为了降低数据稀疏性对推荐算法效率产生的影响,提出一种基于子空间聚类的协同过滤推荐算法(SCUCF).该算法创建感兴趣、不感兴趣以及既不感兴趣也不不感兴趣三种类型被评价项目的不同子空间.利用项目子空间为目标用户绘制邻居用户树,以此来寻找目标用户的邻居.利用改进的用户相似性计算方法来确定推荐用户.通过MovieLens 1...     

基于KNN-GBDT的混合协同过滤推荐算法

针对传统基于单分类的推荐算法容易陷入“单指标最优”的困境和推荐精度低的问题,提出一种融合K-最近邻（KNN）和Gradient Boosting（GBDT）的协同过滤推荐算法。该算法利用K-最近邻法过滤出目标用户的多组候选最近邻居集,并综合集成学习的优点,采用多分类器对多组推荐结果进行集成。在相似度计算公式中引入了若只有单个用户评价的物品权重,以此获得更多目标用户的潜在信息。实验结果表明,该算法有效缓解了目标用户与候选最近邻居集之间的数据集稀疏性,提升了推荐精度。     

一种基于社区专家信息的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法由于不受特定领域知识限制、简单易实现等优点,得到了广泛的应用.但是,在实际应用中,该类算法往往面临着数据稀疏性、可扩展性、冷启动等问题.为了解决其中的用户冷启动问题,将用户社交信息和评分信息进行融合,提出了一种基于社区专家信息的协同过滤推荐算法.首先,依据用户的社交关系将用户划分为不同的社区;其次,根据一定的准则确定各个社区的专家,并利用社交信息和评分信息对专家评分进行填充进而缓解稀疏性;最后,对冷启动用户根据其所属社区的专家信息进行预测评分.在数据集FilmTrust和Epinions上与已有协同过滤推荐算法进行了比较分析.实验结果表明,提出的算法可以有效缓解协同过滤推荐算法中的用户冷启动问题,并在平均绝对误差和均方根误差2个评价指标上优于已有算法.