使用二分图网络提高协同推荐的准确性

协同过滤是推荐系统中广泛使用的最成功的推荐技术,但却面临着严峻的稀疏性问题.评分数据稀疏性使得最近邻搜寻不够准确,导致推荐质量较差.使用二分图网络缓解协同过滤推荐系统中的稀疏性问题,即将用户和项目抽象为二分图网络中的节点,重新分配项目资源并计算项目间资源贴近度,据此填充用户未评分项目,将稀疏评分矩阵转化为完全矩阵.采用近邻传播聚类对评分矩阵进行聚类,提高算法的可扩展性.最后提出了两种不同的在线推荐策略:(1)通过加权目标用户所在类的邻居用户评分产生推荐(BNAPC1);(2)通过各个类的总体偏好产生推荐(BNAPC2).在MovieLens和Netflix数据集上进行了实验,结果表明BNAPC1的预测精度优于BNAPC2,且与其他几种常用的推荐算法相比仍具有一定优势.     

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。     

基于降维和聚类的协同过滤推荐算法

协同过滤算法在个性化推荐系统中应用广泛,为保证其在用户规模扩大的同时可以保持推荐的高效性和准确性,设计了一种基于PCA降维和二分K-means聚类的协同过滤推荐算法PK-CF。该算法为解决用户-项目评分矩阵极度稀疏造成的相似度计算误差的问题,采用主成分分析法对用户-项目评分矩阵进行降维,去除含信息量少的维度,只保留最能代表用户特征的维度;为解决协同过滤算法在系统规模庞大情况下的相似度计算时耗问题,通过在降维后的低维向量空间上进行二分K-means聚类来减小目标用户最近邻的搜索范围。在MovieLens数据集上对传统协同过滤算法、基于K-means聚类的协同过滤算法及PK-CF算法进行性能测试的结果表明:PK-CF算法不仅能有效地提高推荐结果的准确率与召回率,而且具有较高的时间效率。     

基于模糊簇的个性化推荐方法

提出了一种运用模糊聚类方法将项目属性特征的相似性与协同过滤推荐算法相融合的推荐方法,此方法将用户对单个项目的偏好转化为对相似群组的偏好,目的是构造密集的用户-模糊簇的偏好信息,同时利用项目之间在相似群组的相似性来初步预测用户对未评价项目的评分,在此基础之上再完成基于用户的协同过滤推荐算法。实验结果表明,该方法确实可提高协同过滤推荐算法的推荐精度。     

二分网络中基于谱聚类的协同推荐

提出一种基于谱聚类的协同推荐算法（SCBCF）。首先从用户——项目二分网络的单顶点投影中得到用户之间的相似矩阵,然后对该矩阵应用谱聚类算法,将用户聚成k类,并将得到的聚类结果用于数据平滑和邻居结点的选择,最后基于最近邻居集评分行为,对目标用户产生推荐。在Movie-Lens上的实验结果证明本文方法比传统的协同过滤算法能更好地应用于二分网络的协同推荐。     

基于用户模糊聚类的个性化推荐算法

针对目前协同过滤算法中存在的项目相似性计算不准确问题,提出运用模糊聚类技术对用户进行聚类,将单个用户对项目的评分转化为用户相似群体对项目的评分,构造密集的用户模糊簇-项目的评分矩阵,并结合项目自身的类别属性特征对相似性计算的影响最终完成项目相似性的计算,以提高项目相似性计算的准确度,实验结果表明,可提高协同过滤推荐算法的推荐精度.     

一种结合项目属性的混合推荐算法

传统的协同过滤推荐算法中仅仅根据评分矩阵进行推荐,由于矩阵的稀疏性,存在推荐质量不高的问题.本文提出了一种结合项目属性相似性的混合推荐算法,该算法通过计算项目之间属性的相似性,并且与基于项目的协同过滤算法中的相似性动态结合,通过加权因子的变化控制两种相似性的比重来改善协同过滤中的稀疏性问题,并且将综合预测评分和基于用户的协同过滤预测评分相结合来提高推荐质量,最终根据综合评分来进行推荐.通过实验数据实验证明,该算法解决了协同过滤算法的矩阵稀疏性问题.     

基于模糊聚类的协同过滤算法

针对传统协同过滤算法普遍存在的稀疏性和扩展性问题,提出一种基于模糊聚类的协同过滤算法。利用模糊聚类的方法对项目进行聚类,通过用户-项目评分矩阵计算用户之间的相似度,从中选出与用户最相似的前k个用户,根据这k个用户对当前用户的未评分项目的打分进行预测,选出前n个推荐。实验结果证明,与基于用户的协同过滤算法相比,该算法能提高冷启动问题下的相似度计算精度。     

基于人口统计学的改进聚类模型协同过滤算法

针对传统基于用户的协同过滤推荐算法在大数据环境下存在评分高维稀疏性、推荐精度低的问题,提出一种基于人口统计学数据与改进聚类模型相结合的协同过滤推荐算法,以提高推荐系统精度和泛化能力。该方法首先通过用户人口统计学数据属性,结合用户-项目评分矩阵计算各个用户间的相似度;然后对用户、项目进行分层近邻传播聚类,根据用户对项目的评分数据计算用户或项目之间的相似性,产生目标用户或项目的兴趣近邻;最后根据兴趣最近邻进行推荐。对Epinions,MovieLents等数据集进行仿真实验,仿真的结果表明, 与传统的协同过滤算法相比, 提出的算法提高了推荐精度,为传统的协同过滤推荐算法提供了参考。     

基于共同评分和相似性权重的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是在电子商务推荐系统中应用最成功的推荐技术之一。提出了一种基于共同评分和相似性权重的协同过滤推荐算法。该算法选择用户的共同评分数据计算用户的相似性,选择项目被用户共同评分的数据计算项目的相似性,再分别计算基于用户以及项目算法的预测评分,然后通过相似性权重结合两者得到最终的预测结果,最后再根据预测结果产生推荐。实际数据的实验结果表明,提出的算法显著提高了预测准确度,从而提高了推荐质量。     

基于条件型游走二部图协同过滤算法

针对拥有少量评分的新用户采用传统方法很难找到目标用户的最近邻居集的问题,本文提出了一种条件型游走二部图协同过滤算法。该算法根据复杂网络理论的二部图网络,将用户-项目评分矩阵转换为用户-项目二部图,采用了条件型游走计算目标用户与其他用户之间的相似性。研究结果表明在同样的数据稀疏性情况下,本文提出的条件型游走二部图协同过滤算法在MAE和准确率都要优于其他两种传统的协同过滤算法,从而提高了算法的推荐精度;而且当训练值的比例很低时,即数据稀疏程度越大时,本文提出的推荐算法的对推荐质量的提高程度越大。     

基于改进加权二部图和用户信任度的协同过滤推荐算法

基于复杂网络物质扩散原理的二部图理论在协同过滤推荐领域的应用受到越来越多学者的关注,现有算法计算邻居用户时主要考察用户对项目的正向评价,未充分考虑用户的负向评价.为进一步提高推荐算法的准确度,提出了改进算法,将用户正向评价和负向评价量化成二部图上的路径权重,控制用户能量的分配,并在邻居用户预测评分阶段考虑用户的信任度,推荐结果更加准确.采用MovieLens和Eachmovie数据集对改进算法以及现有算法进行对比实验分析,证明改进算法具有更低的平均绝对偏差.     

基于项目评分预测的协同过滤推荐算法

推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一.随着电子商务系统用户数目和商品数目的日益增加,在整个商品空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法的不足,提出了一种基于项目评分预测的协同过滤推荐算法,根据项目之间的相似性初步预测用户对未评分项目的评分,在此基础上,采用一种新颖的相似性度量方法计算目标用户的最近邻居.实验结果表明,该算法可以有效地解决用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法存在的问题,显著地提高推荐系统的推荐质量.     

使用群体兴趣偏好度的协同过滤推荐

推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一,用户相似性度量方法是影响推荐算法准确率高低的关键因素。针对用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法的不足,提出了一种基于群体兴趣偏好度的协同过滤推荐算法,根据群体兴趣偏好度来预测用户对未评分项目的评分,在此基础上再采用传统的相似性度量方法计算目标用户的最近邻居。实验结果表明,该算法可以有效解决用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法存在的问题,显著提高推荐系统的推荐质量。     

基于融合元路径的图神经网络协同过滤算法

传统的协同过滤算法没有充分考虑用户和商品的交互信息,且面临数据稀疏、冷启动等问题,造成了推荐系统的结果不准确.在本文中提出了一种新的推荐算法,即基于融合元路径的图神经网络协同过滤算法.该算法首先由二部图嵌入用户和商品的历史互动,并通过多层神经网络传播获取用户和商品的高阶特征;然后基于元路径的随机游走来获取异质信息网络中...     

关联性动态加权的协同过滤推荐

利用传统的协同过滤（CF）算法进行推荐时,由于用户评分矩阵比较稀疏,直接得到的用户或者项目之间的相似度相对而言可信度就比较低。为了解决这个问题,在传统的协同过滤基础上,引入项目与项目之间的关联性,通过在项目的类别标签和二部图的方法之间构建动态权重因子来融合这两种关联,形成非对等关联性关系,并做出用户对项目的评分预测,从而解决评分矩阵过于稀疏的问题。研究结果表明,相比于传统方法中使用对等相似度关系以及固定权值的方法,通过动态权重融合关联性形成非对等的关系的方法,更贴合生活实际,并且有更好的推荐效果。     

融合正态分布函数相似度的协同过滤算法

传统协同过滤推荐算法的相似度量方法仅考虑用户间共同评分,忽略了用户间潜在共同评分项等信息量对推荐结果的影响。针对上述问题,设计了一种正态分布函数相似度量模型,此模型考虑了用户间的共同评分、共同评分项目数、以及用户的评分值,据此提出了融合正态分布函数相似度的协同过滤算法,该算法通过综合多种评分因素利用正态分布函数和修正的余弦相似度共同度量用户间的相似关系。实验结果表明,在两种数据集上与几种不同的推荐算法相比,该算法的相似度量方法提高了目标用户查找邻近用户集合的准确率,提高了系统的推荐质量。     

Collaborative filtering based on information-theoretic co-clustering

Collaborative filtering is one of the most popular recommendation techniques, which provides personalised recommendations based on users’ tastes. In spite of its huge success, it suffers from a range of problems, the most fundamental being that of data sparsity. Sparsity in ratings makes the formation of inaccurate neighbourhood, thereby resulting in poor recommendations. To address this issue, in this article, we propose a novel collaborative filtering approach based on information-theoretic co-clustering. The proposed approach computes two types of similarities: cluster preference and rating, and combines them. Based on the combined similarity, the user-based and item-based approaches are adopted, respectively, to obtain individual predictions for an unknown target rating. Finally, the proposed approach fuses these resultant predictions. Experimental results show that the proposed approach is superior to existing alternatives.     

基于评分差异度和用户偏好的协同过滤算法

针对传统协同过滤推荐算法仅通过使用用户评分数据计算用户相似度以至于推荐精度不高的问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。首先,以用户评分的平均值作为分界点得出用户间的评分差异度,并将其作为权重因子计算基于评分的用户相似度;其次,依据用户项目评分和项目类别信息挖掘用户对项目类别的兴趣度以及用户项目偏好,并以此计算用户偏好相似度;然后,结合上述两种相似度加权产生用户综合相似度;最后,融合传统项目相似度和用户综合相似度进行评分预测及项目推荐。实验结果表明,相对于传统的基于用户评分的协同过滤推荐算法,所提算法在数据集下的平均绝对误差值平均降低了2.4%。该算法可在一定程度上提高推荐算法精度以及推荐质量。     

基于内容预测和项目评分的协同过滤推荐

文中提出了一种基于内容预测和项目评分的协同过滤推荐算法，根据基于内容的推荐计算出用户对未评分项目的评分，在此基础上采用一种基于项目的协同过滤推荐算法计算项目的相似性，随后作出预测。实验结果表明，该算法可以有效解决用户评分数据极端稀疏的情况，同时运用基于项目的相似性度量方法改善了推荐的精确性，显著提高推荐系统的推荐质量。