个性化服务中基于用户聚类的协同过滤推荐

协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中，但随着系统规模扩大，它的效能逐渐降低。针对此缺点，使用了基于用户聚类的协同过滤推荐，根据用户评分的相似性对用户聚类，在此基础上搜索目标用户的最近邻居，从而缩小用户的搜索范围。本文还提出将协同过滤推荐分为类内相似系数计算和产生推荐两个阶段，把相似系数的计算放在离线部分，减少在线推荐的计算量，提高实时响应速度。另对聚类算法初始聚类中心的选取也做了改进。     

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。     

基于聚类和随机森林的协同过滤推荐算法

针对基于邻近关系的协同过滤算法在线推荐效率低的问题,提出了一种可离线训练评分预测模型的算法。通过聚类算法降低用户-项目评分矩阵中用户向量和项目向量的维数,并对数据进行转换使其适用于监督模型;利用转换后的数据离线训练随机森林模型,在线推荐时只需根据随机森林模型的规则进行评分预测,无需查找最邻近用户或项目。实验结果表明,该算法在不降低评分预测精度的情况下,在线推荐效率远高于基于邻近关系的协同过滤算法。     

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。     

基于用户聚类的协同过滤推荐方法

为了提高电子商务网站的个性化服务效率,给出了一种改进的用户聚类的协同过滤推荐方法,该算法利用用户对项目的关注的相似性来修正原始相似性计算,综合考虑用户对项目的关注和用户评价对推荐的影响.实验表明,该基于用户聚类的协同过滤推荐算法不仅减少了用户在寻找最近邻居的搜索强度,加快了推荐生成速度,而且增强了推荐算法的实时性,提高了推荐质量.     

基于用户模糊聚类的协同过滤推荐研究

传统的协同过滤算法没有考虑用户的自身信息对评分的影响,存在的数据稀疏性、扩展性差等弊端直接影响了推荐系统的推荐质量。对此提出了一种基于用户情景模糊聚类的协同过滤推荐算法。首先根据用户情景信息利用模糊聚类算法得到情景相似的用户群分类,然后在进行协同过滤前预先通过Slope One算法填充用户一项目评分矩阵,以有效改善数据稀疏性和实时性。实验结果表明,改进后的算法在推荐精度上有较大提高。     

基于模糊聚类的协同过滤推荐方法

推荐系统是利用用户的历史偏好信息实现个性化服务的系统,它已经成为电子商务和信息获取领域中的重要应用。文中提出了一种通过模糊聚类的方法将项目属性特征的相似性与基于项目的协同过滤推荐技术相结合的推荐方法,首先应用模糊聚类技术对项目聚类,得到项目在属性特征上的相似关系群,然后与用户一项目评分矩阵中的协同相似关系群组合得到综合相似关系群,最后,利用综合相似关系群为目标用户推荐项目。实验结果表明,该方法不仅可有效改善基于项目的协同过滤推荐算法面临的“冷启动”问题,而且确实提高了推荐系统的推荐精度。     

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。     

基于聚类免疫网络的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法进行聚类后出现的推荐精度下降问题,提出了一种利用独特型网络模型对基于用户聚类的协同过滤算法加以改进的新思路。通过引入人工免疫中动态调节抗体浓度使免疫网络保持稳定的原理来调整邻居用户的数目,以保证邻居用户的多样性达到提高精度的目的。实验结果表明,该算法相对于传统的基于聚类的协同过滤算法而言,在提高推荐速度的同时保证了推荐的精度。     

个性化服务中基于模糊聚类的协同过滤推荐

推荐系统是个性化服务中最重要的技术之一,协同过滤技术已经成功地应用于个性化推荐系统中。随着用户和商品数目日益增加,推荐系统的效能逐渐降低,实时性要求也难以保证。针对此缺点,本文使用了一种基于模糊聚类的协同过滤推荐,根据用户对项目评分的相似性对项目进行模糊聚类,并在此基础上搜索目标用户的最近邻居,从而缩小最近邻的查找范围并产生推荐结果。实验结果表明,该方法可以有效提高个性化服务中的实时响应速度。     

Automatic and personalized recommendation of TV program contents using sequential pattern mining for smart TV user interaction

Due to the excessive number of TV program contents available at user’s side, efficient access to the preferred TV program content becomes a critical issue for smart TV user interaction. In this paper, we propose an automatic recommendation scheme of TV program contents in sequence using sequential pattern mining (SPM). Motivation of sequential TV program recommendation is based on TV viewer’s behaviors for watching multiple TV program contents in a row. A sequence of TV program contents for recommendation to a target user is constructed based on the features such as an occurrence and net occurrence of frequently watched TV program contents from the similar user group to which the target user belongs. Three types of SPM methods are presented—offline, online and hybrid SPM. To extract sequential patterns of preferably watched TV program contents, we propose a preference weighted normalized modified retrieval rank (PW-NMRR) metric for similar user clustering. In the offline SPM method, we effectively construct the sequential patterns for recommendation using a projection method, which yields good performance for relatively longer sequential patterns. The online SPM method mines sequential patterns online by effectively reflecting the recent preference characteristics of users for TV program contents, which is effective for short-sequence recommendation. The hybrid SPM method combines the offline and online SPM methods. The maximum precisions of 0.877, 0.793 and 0.619 for length-1, -2 and -3 sequence recommendations are obtained from the online, hybrid and offline SPM methods, respectively.     

基于差分隐私保护的模糊C均值聚类推荐

通过对用户进行模糊C均值聚类,使其以不同的隶属度隶属于不同聚类,解决了因硬聚类导致的推荐准确度低的问题,获得更加准确的聚类效果;针对推荐算法的隐私泄露问题,通过将Laplace噪声引入到模糊C均值聚类过程中,实现基于差分隐私保护的模糊C均值聚类推荐.实验结果表明,该算法在保证推荐质量的同时有效改善了推荐系统的安全性.     

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...     

基于文本聚类搜索引擎的查询扩展算法

目前多数基于文本聚类搜索引擎的研究对于聚类产生的小聚类簇查询未能给出深入查询解决方案,针对此类问题提出了一种基于聚类的查询扩展算法。此算法利用簇关系树结构改进相似度公式,对目标簇提取主题词并进行二次查询后,通过K中值聚类算法对查询结果进行聚类以对其进行扩展。此算法全部过程均为离线运算,旨在避免在线运算影响查询响应效率,并通过实验验证了该算法的有效性。     

对话推荐算法研究综述

推荐系统是一种通过理解用户的兴趣和偏好帮助用户过滤大量无效信息并获取感兴趣的信息或者物品的信息过滤系统.目前主流的推荐系统主要基于离线的、历史的用户数据,不断训练和优化线下模型,继而为在线的用户推荐物品,这类训练方式主要存在3个问题:基于稀疏且具有噪声的历史数据估计用户偏好的不可靠估计、对影响用户行为的在线上下文环境因素的忽略和默认用户清楚自身偏好的不可靠假设.由于对话系统关注于用户的实时反馈数据,获取用户当前交互的意图,因此“对话推荐”通过结合对话形式与推荐任务成为解决传统推荐问题的有效手段.对话推荐将对话系统实时交互的数据获取方式应用到推荐系统中,采用了与传统推荐系统不同的推荐思路,通过利用在线交互信息,引导和捕捉用户当前的偏好兴趣,并及时进行反馈和更新.在过去的几年里,越来越多的研究者开始关注对话推荐系统,这一方面归功于自然语言处理领域中语音助手以及聊天机器人技术的广泛使用,另一方面受益于强化学习、知识图谱等技术在推荐策略中的成熟应用.将对话推荐系统的整体框架进行梳理,将对话推荐算法研究所使用的数据集进行分类,同时对评价对话推荐效果的相关指标进行讨论,重点关注于对话推荐系统中的后...     

基于模糊C均值聚类的环境感知推荐算法

针对现有环境感知推荐算法存在的不足,提出一种基于模糊C均值聚类的环境感知推荐算法.首先采用模糊C均值聚类算法对历史环境信息进行聚类,产生聚类及隶属矩阵;然后匹配活动用户环境信息与历史环境信息聚类,采用聚类隶属度作为映射系数将符合条件的非隶属数据映射为隶属数据,最终选择与活动环境匹配的隶属用户评分数据为用户产生推荐.同现有算法相比,该算法不仅解决了因用户环境改变不能准确推荐项目的问题,而且通过采用模糊聚类算法克服了传统硬聚类问题,并且借助于隶属映射函数解决了聚类产生的数据稀疏性问题.在MovieLens数据集上比较了新算法和其他算法的性能,验证了所提算法的有效性.     

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。     

伴随时间的模糊聚类协同过滤推荐算法

随着用户对推荐的准确性和实时性需求的不断提高,从海量用户历史数据中挖掘出用户需要的准确信息是一个极有价值的研究方向.基于模糊聚类的协同过滤算法首先要解决数据稀疏问题,对原始的用户评分数据进行预处理,采用SMOTE过采样技术填充数据有效解决了数据稀疏问题;然后利用模糊聚类实现评分数据的分类,结合艾宾浩斯遗忘曲线,将用户评价的时间戳作为因子对聚类后的数据进行评分预测,以此改善用户爱好随时间变化对推荐效果的影响,解决实时性问题.在M ovieLens-100k数据集上的实验结果表明,伴随时间的模糊协同过滤推荐可以明显提高推荐算法的准确性.     

联合建模异构社交和内容信息的活动推荐模型

随着基于活动的社交网络的迅速发展,活动推荐已成为一个重要的工具,帮助人们在线上发现有趣的活动,并在线下面对面地参与活动.但是,相对于传统的推荐系统,活动推荐面临着很多挑战.（1）用户只能参与很少的活动,这就导致一个非常稀疏的用户-活动矩阵;（2）用户对活动的响应是隐性反馈;（3）活动本身有生命周期,已经过期的活动不能再向用户推荐;（4）每天会有很多新的活动产生,需要及时向用户推荐.为了应对这些挑战,提出一个联合建模异构社交和内容信息的活动推荐模型.该模型可同时探索用户的线上和线下社交活动,并结合活动内容建模用户对活动的决策行为.在Meetup数据集上做实验以评估所提出模型的性能.实验结果表明,提出的模型优于其他方法.