结合矩阵补全的宽度协同过滤推荐算法

协同过滤是推荐系统中最经典的方法之一,能够满足人们对个性化推荐任务的需求,但许多协同过滤算法在面对评分数据稀疏性问题时推荐效果不佳。为解决此问题,提出一种结合矩阵补全的宽度协同过滤推荐算法。先使用矩阵补全技术对用户项目评分矩阵进行补全,再利用补全后的矩阵对已评分的用户和项目分别寻找其近邻项,进而构造用户与项目的评分协同向量,最后使用宽度学习系统来构建用户项目与评分之间的复杂的非线性关系。在MovieLens和filmtrust数据集上对所提出算法的有效性进行检验。试验结果表明,与当前最先进的方法相比,该方法能够有效地缓解数据稀疏性问题,具有较低的计算复杂度,在一定程度上提升了推荐系统的性能。     

浅谈协同过滤算法的研究优化

随着互联网的飞速发展,推荐系统作为解决信息过载问题的重要手段被广泛应用.推荐系统中有许多算法,其中最经典、最常用的是协同过滤算法.协同过滤推荐算法简单易实现、数据依赖性低、推荐结果准确,但是也存在一些问题可以优化改进.本文主要就一些经过优化改进后的协同过滤推荐算法进行分析比较.     

基于信任和概率矩阵分解的协同推荐算法研究

为了解决推荐系统的冷启动和数据稀疏性问题,研究人员利用用户之间的信任关系,提出了多种基于信任的协同推荐算法,这些方法提高了推荐覆盖率,然而推荐精确度却有所降低。因此,本文综合考虑用户之间的信任关系和用户的潜在特征,提出了基于信任和概率矩阵分解的协同推荐算法,首先通过融入用户的相似性、影响力、专业性等知识,计算用户之间不对称的信任关系;然后结合概率矩阵分解模型进行评分预测;最后在数据集上进行实验测试评估,实验表明该算法可以有效提高推荐结果的精确度。     

协同过滤推荐研究综述

推荐技术是目前在很多领域中广泛使用的技术之一.而协同过滤推荐算法是应用在推荐技术中很成功的算法.主要介绍了协同过滤推荐技术,总结了当前推荐算法的传统方法、改进算法以及性能评测方法.同时,分析了协同过滤推荐算法中的问题以及相应的解决办法.最后阐述了协同过滤推荐系统中仍需解决的问题和未来可能的发展方向.     

一种面向多源异构数据的协同过滤推荐算法

随着电子商务网站的快速发展,数据特征和现实需求均发生了较大变化.以大规模、多源性、异构性为主要特征的数据发挥着更加重要的作用.然而,电子商务系统中数据所具有的特性使得大多数协同过滤方法较难直接用于物品推荐.如何整合多源异构数据来实现数据的价值最大化是当前推荐系统亟待解决的问题.针对这一问题,首先分析了多源异构数据中各类数据的特点,并根据各自特点为其设计了不同的建模方式.其次,提出一种新颖的推荐模型用于评分预测任务,它通过融合多关系数据和视觉信息来缓解数据稀疏问题.最后,设计了一种高效的算法MSRA(multi-source heterogeneous information based recommendation algorithm)用于求解所提模型的参数.在多个亚马逊数据集上的实验结果表明:1)面向多源异构数据的推荐算法其性能明显优于当前主流协同过滤算法; 2)该算法不仅可以有效缓解物品的冷启动问题,而且能够更好地预测不同类型物品的实际评分.     

协同过滤推荐算法综述

推荐系统是电子商务系统最重要的技术之一,协同过滤推荐是目前应用最广泛和最成功的推荐系统.介绍协同过滤推荐算法的基本思想和最新研究进展,分析目前出现的代表性算法.总结协同过滤推荐算法中的关键问题和相关解决方案,比如相似性比较,数据稀疏性问题,推荐的实时性,推荐策略,评估方法等,同时也对比分析各种方法的优缺点.最后介绍协同过滤推荐算法需要进一步解决的问题和可能的发展方向.     

协同过滤推荐算法研究进展

推荐技术在各个领域得到了广泛的应用,其中协同过滤推荐算法显得尤为突出。从基本概念、工作流程以及评估指标等方面介绍了传统的协同过滤推荐算法,对此类算法存在的数据稀疏性、冷启动、扩展性问题进行了分析,并分类详细归纳了这些问题的研究现状和解决方案;最后提出了协同过滤推荐算法在融合大数据技术、社会网络分析技术以及关键用户分析技术三方面的研究热点。     

协同过滤推荐瓶颈问题综述

个性化推荐使得用户从浩瀚信息检索查找中解放出来,成为一种继搜索引擎之后获取信息的重要方式.协同过滤因为其算法简单,能够处理复杂对象,并且推荐效果优异,成为个性化推荐中最成功和应用最广泛的技术.但随着推荐系统规模扩大,协同过滤受到了数据稀疏性、冷启动和可扩展性等瓶颈问题严重挑战.本文总结了传统协同过滤推荐技术流程,重点研究了解决协同过滤瓶颈问题的方案,分析了它们各自的优缺点,便于后续实现协同过滤推荐系统时方案的选择和使用.     

基于TSVD的协同过滤推荐算法研究

针对经典的协同过滤推荐算法的一系列不足,如用户冷启动、商品评分稀疏性以及推荐精度不高,文章提出基于截断奇异值分解(TSVD)的协同过滤推荐算法.使用TSVD技术对稀疏矩阵进行降维处理,利用Jaccard相似度算法计算用户间相似度,提高推荐精度.实验结果显示,基于截断奇异值分解(TSVD)的协同过滤算法体现良好的推荐质量...     

基于项目特征模型的协同过滤推荐算法

提出一种基于项目特征模型的协同过滤推荐算法.首先根据项目特征属性建立项目特征相似模型,在此模型基础上根据特征相似项目和用户评价相似项目,计算项目之间的综合相似度,弥补了以往协同过滤推荐算法在新项目推荐方面的不足.试验结果表明,该方法不但可以有效地改善传统协同过滤算法中新项目的冷启动问题,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.     

基于用户特征迁移的协同过滤推荐

为提高推荐系统在数据稀疏情况下的推荐质量,提出一种基于用户特征迁移的协同过滤推荐模型.利用矩阵分解技术提取辅助领域的用户特征,通过建立正则项约束的矩阵分解模型,将辅助领域的用户特征迁移到目标领域中,协助目标领域用户特征的学习,最终生成目标领域的用户推荐.设计快速收敛的Wiberg算法得到模型的最优解,并对实际应用中的可行性进行分析.通过对2个公开数据集的实验结果表明,该模型能够实现辅助领域用户特征的迁移,有效提高目标领域的推荐质量.     

一种基于分众分类的协同过滤推荐算法

基于内存的协同过滤算法是推荐系统中使用的最成功的技术之一,但它存在着数据稀疏性和可扩展性的问题。分众分类是一种能使用户发现、组织和理解在线事物的强有力的机制。基于这种机制,提出了一种新的协同过滤算法,来解决该算法中的稀疏性和可扩展性的问题。实验表明,该算法在解决这些问题上是有效的。     

改进的单类协同过滤推荐方法

在使用矩阵分解方法解决单类协同过滤问题时,数据的稀疏性以及负样本的缺乏会导致分解特征提取不明确,训练结果区分度低等诸多弊端。针对此问题提出了一种综合考虑物品相似度以及用户活跃度的正负样本选择算法,根据物品相似度向原始数据中添加一定正样本,同时根据用户活跃度向每个用户添加不同数量的负样本,从而减小了稀疏性和缺少负样本对使用矩阵分解方法解决单类协同过滤问题的影响。实验结果表明,该算法能够提高正负样本添加的准确性,减少矩阵稀疏性对单类协同过滤问题的影响,从而提高推荐的准确性。     

传统Item-Based协同过滤推荐算法改进

传统item-based协同过滤算法根据项目之间的相似性来选取最近邻居.然而,现存的几种相似性度量方法都存在相应的弊端,因此只根据相似性无法找到准确可靠的最近邻.根据对两项目共同评分的用户个数,建立项目近邻等级,提出了结合项目近邻等级与相似性求取最近邻的新方法.另外,对于系统中新加入的项目,因为其上评分信息的匮乏,求得的最近邻往往是不准确的.为此,提出了聚合最近邻和"集体评分"两种改进方法.在MovieLens数据集上的实验结果表明,将上述改进应用于传统itembased协同过滤算法,推荐质量有明显的提高.     

联合聚类和评分矩阵共享的协同过滤推荐

针对传统协同过滤推荐（collaborative filtering recommendation,CFR）受数据聚类预处理,评分矩阵稀疏性影响较大和多个评分矩阵之间不能知识迁移的问题,提出了一种基于联合聚类和评分矩阵共享的协同过滤推荐方法,以提高推荐系统精度和泛化能力。该方法首先通过联合聚类对原始评分矩阵进行用户和项目两个维度的聚类;然后对评分矩阵进行分解并取得共享组级评分矩阵;最后利用共享组级评分矩阵和迁移学习方法进行评分预测。对MovieLents和Book-Crossing两个数据集进行了仿真实验,结果表明该方法相比传统方法平均绝对误差减少近8%,有效地提高了协同过滤推荐的预测精度,为协同过滤推荐的应用提供借鉴。     

融合信任用户的协同过滤推荐算法

推荐系统中普遍存在的数据稀疏性问题使得协同过滤算法所要求的近邻搜索准确性降低,以及搜索到的最近邻用户过少,这对整个推荐系统的推荐质量和推荐的准确性产生重要影响,而这个问题对于传统的协同过滤推荐是难以解决的.针对这个问题,通过将用户之间的信任关系与对项目的评分相似性相融合,提出一种融合信任用户的协同过滤推荐算法,利用有向网络图构建的用户之间的信任关系,弥补了仅仅依靠计算用户间相似性不能准确衡量用户之间关系的缺陷.实验结果证明,该算法能够提高系统的推荐质量和准确性.     

两阶段联合聚类协同过滤算法

提出一种两阶段评分预测方法.该方法基于一种新的联合聚类算法(BlockClust)和加权非负矩阵分解算 法.首先对原始矩阵中的评分模式进行用户和物品两个维度的联合聚类,然后在这些类别的内部通过加权非负矩阵 分解方法进行未知评分预测.这种方法的优势在于,首阶段聚类后的矩阵规模远远小于原始评分矩阵,并且同一类别 内部的评分具有相似的模式,这样,在大幅度降低预测阶段计算量的同时又提高了非负矩阵分解算法在面对稀疏矩 阵预测上的准确度.进一步给出了推荐系统的3 种更新模式下如何高效更新预测模型的增量学习方法.在MovieLens数据集上比较了新算法及其他7种相关方法的性能,从而验证了该方法的有效性及其在大型实时推荐系 统中的应用价值.     

两阶段联合聚类协同过滤算法

提出一种两阶段评分预测方法.该方法基于一种新的联合聚类算法(BlockClust)和加权非负矩阵分解算法.首先对原始矩阵中的评分模式进行用户和物品两个维度的联合聚类,然后在这些类别的内部通过加权非负矩阵分解方法进行未知评分预测.这种方法的优势在于,首阶段聚类后的矩阵规模远远小于原始评分矩阵,并且同一类别内部的评分具有相似的模式,这样,在大幅度降低预测阶段计算量的同时又提高了非负矩阵分解算法在面对稀疏矩阵预测上的准确度.进一步给出了推荐系统的3种更新模式下如何高效更新预测模型的增量学习方法.在MovieLens数据集上比较了新算法及其他7种相关方法的性能,从而验证了该方法的有效性及其在大型实时推荐系统中的应用价值.