一种解决新项目冷启动问题的推荐算法

推荐系统作为缓解信息过载问题的有效方法之一,在社交媒体中的作用日趋重要.但是,新项目冷启动和新用户冷启动问题是推荐技术面临的难题.为了解决新项目冷启动问题,提出了用户时间权重信息概念,该定义考虑到了用户评价时间与项目发布时间的时间间隔,根据用户时间权重值的大小,可以判断该用户是积极用户还是消极用户,以及用户对新项目的偏爱程度;利用三分图的形式来描述用户-项目-标签、用户-项目-属性之间的关系.在充分考虑用户、标签、项目属性、时间等信息基础上,获得个性化的预测评分值公式,提出了推荐算法.实验结果表明:所提出的方法能够实现满足不同用户、不同偏好的个性化推荐,在为用户推荐到合适项目的同时还能带来惊喜.比较实验说明,所提出的方法推荐准确度高,推荐新颖度高.交叉验证实验结果表明:该方法在解决推荐算法中的新项目冷启动问题上,无论是在推荐的准确度还是推荐项目的新颖度上都是有效的.     

基于用户属性和项目类别的协同过滤算法

针对传统的协同过滤算法中数据稀疏性所导致的推荐系统推荐质量不高的问题,文章结合用户和产品背景信息,对其进行加权处理,提出了基于用户和产品信息加权的协同过滤算法.该方法首先计算基于用户属性的相似性和基于项目类别的相似性,然后将计算的结果作为加权值融合到传统的相似度计算中,弥补因为数据稀疏而造成不能准确地进行个性化推荐的不足,提供更多可参考数据进行精确推荐.实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量,产生较好的推荐效果.     

基于用户概要扩展的协同过滤算法*

针对协同过滤算法中的新用户冷启动问题,提出了基于用户概要扩展的协同过滤算法(EUPCF)。算法采用一种新的加权朴素贝叶斯方法对新用户的概要进行局部扩展,然后使用扩展后的概要为新用户进行预测推荐,为预测项目提供更多近邻项目。新的加权朴素贝叶斯方法为每个条件属性独立计算后验概率,避免了传统方法中联合分布先验概率对数据稀疏度的敏感性问题,提高了扩展的准确度。MovieLens数据集实验表明,新算法拥有良好的预测准确度,同时,不会对推荐的实时性产生较大影响。     

基于混合过滤算法解决冷启动问题的推荐系统研究

通过融合基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤算法形成新的混合过滤算法。将物品量少但有价值的评分信息量和用户信息相结合,提出了混合过滤来解决冷启动问题。     

一种基于协作过滤的电影推荐方法

在海量网络资源中,用户为了寻找喜欢的视频往往需要进行频繁操作,个性化推荐服务可以有效解决该问题,但当前推荐服务准确度较低,为此,提出一种基于协作过滤的改进推荐方法。根据相似用户群,即邻居集的点播记录确定当前用户的推荐电影子集,挖掘当前用户的喜好,建立兴趣模型,并与推荐子集中的电影进行匹配,按匹配度高低进行推荐。对推荐电影子集进行分类,以适应家庭中多用户观看的情况。另外在系统运行初期采用相似影片的推荐以一定程度地缓解冷启动问题。实验结果表明,与现有协作过滤算法相比,改进推荐方法的推荐准确度有明显提高。     

一种基于贝叶斯网络的个性化协同过滤推荐方法研究

针对推荐系统不能有效进行个性化推荐问题,在协同过滤过程中引入语义校验,通过对基于用户的协同过滤推荐结果进行语义校验,剔除概率较低的推荐结果,选择概率较高的结果推荐给用户,从而实现个性化语义推荐。在构建贝叶斯语义校验网络时,增加用户“喜好”偏好字段,通过问卷调查及信息反馈,确定用户对物品的喜好偏好值,确保贝叶斯语义校验网络的科学性。实验结果表明,本方法能剔除用户喜好度较低的物品,提高用户的满意度。     

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.     

基于项目属性的用户聚类协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是个性化推荐服务系统的关键技术,由于项目空间上用户评分数据的极端稀疏性,传统推荐系统中的用户相似度量算法开销较大并且无法保证项目推荐精度.通过对共同感兴趣的项目属性的相似用户进行聚类,构建了不同项目评价的用户相似性,设计了一种优化的协同过滤推荐算法.实验结果表明,该算法能够有效避免由于数据稀疏性带来的弊端,提高了系统的推荐质量.     

一种基于用户兴趣分析的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤推荐算法以用户对所有物品的评分向量作为计算用户相似度的依据,没有考虑到物品属性对用户兴趣的反映。为此,提出一种新的改进的相似度计算方法,引入了"用户兴趣分布矩阵"的定义,设计了启发式的评分预测方式,即根据兴趣相似度选出TOP-K用户之后,以用户标记的物品数量作为该用户的权重来预测评分。在Movielens数据集上的测试结果表明,改进后的算法相比传统的算法在平均绝对误差(MAE)上降低了7.3%。     

一种优化的基于项目评分预测的协同过滤推荐算法

通过分析在用户评分数据极端稀疏的情况下,现有的基于项目评分预测的协同过滤推荐算法中项目之间的相似性度量不准确以及新项目的冷开始问题,提出了一种优化的基于项目评分预测的协同过滤推荐算法。该算法在计算项目之间的相似性时,既考虑了项目的评分相似性,又考虑了项目的特征属性相似性。实验表明,优化后的算法使计算出的项目之间的相似性更准确,并有效地解决了新项目的推荐问题,使得数据稀疏性对推荐结果的负面影响变小,显著提高了系统的推荐质量。     

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.     

基于心理学模型的协同过滤推荐方法

提出一种改进协同过滤推荐的方法。该方法根据心理学中的态度行为关系理论建立用户浏览购买模型,通过分析用户浏览信息,预测用户对项的评分,根据预测的评分,运用协同过滤推荐算法为用户做出推荐。实验验证了用户浏览购买模型的有效性。与传统协同过滤方法进行对比的结果表明,该方法可以有效地改进协同过滤算法的推荐结果。     

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.     

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Tag和协同过滤的混合推荐方法

针对传统协同过滤方法的稀疏性问题,提出基于标签(Tag)和协同过滤的混合推荐方法TAG-CF。通过Tag分类信息获取项目的最近邻居,采用基于项目的最近邻方法预测用户评分值,并利用该预测值填充用户评分矩阵,构造密集的伪矩阵,运用基于用户的的协同过滤方法在伪矩阵上计算用户对项目的预测评分值。实验结果表明,TAG-CF能有效降低推荐系统的平均绝对误差,提高推荐质量。     

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。     

基于协同过滤的位置感知推荐

不同地区的用户兴趣不同,并且当推荐物品具有位置属性时,用户更加倾向于离自身较近的物品。根据用户和物品的位置信息来捕获用户兴趣能有效地提高个性化推荐精度。为了有效处理用户和物品的位置信息,在推荐系统中引入金字塔模型(PS)来实现用户分区和用户旅行代价的计算,提出了基于金字塔模型的协同过滤算法(PMCF),来生成对用户的Top-N物品推荐。使用MovieLens数据集、Foursquare数据集和Synthetic数据集来分别评估算法的有效性,实验表明,所提出的算法的准确度要高于传统的推荐算法。     

结合用户特征的政务服务协同过滤推荐方法

为推荐政务服务相关事项,提高用户办事效率与政府服务水平,该文提出一种推荐算法,即结合用户特征的政务服务协同过滤推荐方法。该方法为解决传统协同过滤未考虑用户属性的问题,将用户画像技术与其相结合。首先,建立政务服务用户画像;然后,采用奇异值度量分析方法融合用户画像与基于用户的协同过滤算法,使特征属性参与相似度计算,改善用户之间的相似性,并解决数据稀疏性的问题,使推荐结果更具实际意义;最后,计算政务服务事项预测得分,将得分最高的 TOP-N 推荐给用户。在实验部分,该文利用某市企业法人的政务服务真实数据进行验证。结果显示,该算法能够满足政务服务推荐的个性化要求,预测准确性较高。     

基于上下文项目评分分裂的协同过滤推荐

上下文感知推荐系统的主要任务是利用上下文信息进一步提高推荐系统的推荐精度和用户满意度。提出了一种基于上下文项目评分分裂的推荐方法。该方法首先依据项目分裂判别标准对多维度上下文信息下的项目进行分裂,然后根据分裂结果并通过上下文维度进行聚类。在此基础上,利用协同过滤推荐算法进行未知评分预测。最后,面向不同的项目分裂标准,在LDOS-CoMoDa数据集上进行仿真对比实验。实验结果表明,相对于其他推荐算法,该方法有效提升了推荐精度,达到了提高推荐质量效果的目的。