基于标签主题的协同过滤推荐算法研究

传统基于标签的推荐算法仅考虑用户的评分信息,导致推荐准确度不高。为解决该问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。对用户-标签矩阵、资源-标签矩阵进行潜在Dirichlet分布建模,发掘推荐系统中的潜在语义主题,从语义层面计算用户对各资源的偏好概率,将计算出的偏好概率与协同过滤算法计算出的资源相似度相结合,预测用户偏好值,实现个性化推荐。在Movielens数据集上的实验结果表明,与传统基于标签的推荐算法相比,该算法能消除标签中存在的同义词、多义词等语义模糊问题,同时提高推荐准确度。     

融入用户隐式信任的协同过滤推荐算法

为解决传统推荐系统中的数据稀疏、关联性差、冷启动等方面的问题,有学者提出将社交中的信任关系引入推荐系统形成社会化推荐机制.这在一定程度上提高了推荐精度,但是显式信任信息很难获取并且现有的信任信息非常稀疏.针对加入用户信任信息算法的不足之处,提出了融入用户隐式信任的协同过滤推荐算法模型FITrustSVD,该模型是在Tr...     

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。     

嵌入LDA主题模型的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法由于其推荐的准确性和高效性已经成为推荐领域最流行的推荐算法之一。该算法通过分析用户的历史评分记录来构建用户兴趣模型,进而为用户产生一组推荐。然而,推荐系统中用户的评分记录是极为有限的,导致传统协同过滤算法面临严重的数据稀疏性问题。针对此问题,提出了一种改进的嵌入LDA主题模型的协同过滤推荐算法(ULR-CF算法)。该算法利用LDA主题建模方法在用户项目标签集上挖掘潜在的主题信息,进而结合文档-主题概率分布矩阵和评分矩阵来共同度量用户和项目相似度。实验结果表明,提出的ULR-CF算法可以有效缓解数据稀疏性问题,并能显著提高推荐系统的准确性。     

标签扩展的协同过滤推荐算法

大多数利用标签与用户和项目之间关系的推荐算法,都要面临用户个体不同所导致的标签稀疏问题,不同的用户为项目所标注的标签会有所不同.针对由于用户标注标签的随意性而导致的用户标签和项目标签矩阵稀疏问题,提出了一种标签扩展的协同过滤推荐算法.该算法根据用户标注标签的行为计算基于标签的标签相似度,根据用户标注的标签语义计算基于标签语义的标签相似度,从用户行为和标签语义2个方面评估标签的相似度,并利用标签相似度来扩展每个项目标签,降低由项目与标签的关联关系产生的矩阵稀疏度.在M ovieLens数据集上的实验结果表明,所提算法在精度上有所提高.     

融合显隐式反馈的协同过滤推荐算法研究

针对目前融合显隐式反馈的推荐算法发展仍存在显式反馈数据利用不合理、隐式反馈缺乏负反馈样本等问题,本研究基于融合显隐式反馈的SVD++算法和针对正负反馈的PSVD算法的核心思想,根据全反馈思想进行正负反馈层面上的尝试,利用基准预测思想在显隐式反馈中建立正负反馈的区分标准,优化显式反馈对于获取正负样本的评价公式,建立隐式反...     

基于标签权重的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法中由于相似度计算导致推荐精度不足的问题,提出一种基于标签权重相似度量方法的协同过滤推荐算法。首先,通过改进当前算法中标签权重的计算,并构成用户-标签权重矩阵和物品-标签权重矩阵;其次,考虑到推荐系统是以用户为中心进行推荐,继而通过构建用户-物品关联矩阵来获取用户对物品最准确的评价和需求;最后,根据用户-物品的二部图,利用物质扩散算法计算基于标签权重的用户间相似度,并为目标用户生成推荐列表。实验结果表明,与一种基于\"用户-项目-用户兴趣标签图\"的协同好友推荐算法（UITGCF）相比,在稀疏度环境为0.1时该算法的召回率、准确率和F1值分别提高了14.69%、9.44%、17.23%。当推荐项目数量为10时,三个指标分别提高了17.99%、8.98%、16.27%。结果表明基于标签权重的协同过滤推荐算法可有效提高推荐结果。     

基于情感分析和LDA主题模型的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法通常基于物品或用户的相似度来实现个性化推荐,但是数据的稀疏性往往导致推荐精度不理想。大多数传统推荐算法仅考虑用户对物品的总体评分,而忽略了评论文本中用户对物品各个属性面的偏好。该文提出一种基于情感分析的推荐算法SACF(reviews sentiment analysis for collaborative filtering),该算法在经典的协同过滤推荐算法的基础上,考虑评论文本对相似度计算的影响。SACF算法利用LDA主题模型挖掘物品潜在的K个属性面,通过用户在各个属性面上的情感偏好计算用户相似度,从而构建推荐模型。基于京东网上评论数据集的实验结果表明,SACF算法不但可以有效地改善传统协同过滤推荐算法中数据稀疏性的问题,而且提高了推荐系统的精度。     

融合项目标签相似性的协同过滤推荐算法

针对传统推荐算法在相似性计算和评分预测方法中存在预测精度和稳定性的不足,为进一步提高算法精确度和稳定性,提出一种新的推荐算法。首先,依据各项目的重要标签的数量,计算出项目间M²相似性,依据该相似性构成该项目的邻近项目集;然后,参考Slope One加权算法思想,定义了新的评分预测方法;最后,使用该评分方法基于邻近项目集对用户评分进行预测。为了验证该算法的准确性和稳定性,在MovieLens数据集上与基于曼哈顿距离的K-最近邻（KNN）算法等传统推荐算法进行了对比,实验结果表明该算法与KNN算法相比平均绝对误差下降7.6%,均方根误差下降7.1%,并且在稳定性方面也更好,能更准确地为用户提供个性化推荐。     

基于用户兴趣模型的推荐算法

传统的协同过滤算法虽然可以很容易地挖掘出用户的兴趣爱好,但存在数据冷启动和稀疏性问题.针对这些问题,提出一种基于用户兴趣模型的推荐算法.首先通过LDA主题模型训练数据集得到物品-主题概率分布矩阵,利用物品-主题概率分布矩阵得到用户历史兴趣模型,然后结合用户历史行为信息和物品内容信息得到用户兴趣模型,最后计算用户与候选集之间的相似度,进行TOP-N推荐.在豆瓣电影数据集上的实验结果表明,改进后的推荐算法能够更好地处理稀疏数据和冷启动问题,并且明显提高了推荐质量.     

基于R树的协同过滤推荐算法

R树是一个高度平衡树,也是目前应用最为广泛的空间索引结构.本文以用户行为的历史数据之间的相似度构造R树,提出一种基于R树的协同过滤推荐算法（R_CF）;另外,从用户的隐式反馈着手,构建用户兴趣行为数据模型,并进行数据标准化处理.仿真实验表明:较之传统的协同过滤推荐算法（CF）,本文提出的R_CF算法可以极大提升推荐top-n个相似度最高的用户时的查询速度.     

LDA-CF: 一种混合协同过滤方法

推荐系统是一种克服信息过载的重要工具,其中最流行的方法是协同过滤。该文提出一种结合潜在因素模型和邻域方法的混合协同过滤方法LDA-CF。我们首先将评分矩阵转换成伪文档集合,使用LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型发现用户和物品潜在因素向量;然后在低维潜在因素空间计算用户和物品相似度;最后采用邻域方法预测未知评分。在MovieLens 100k数据集上的实验表明: 在评分预测任务中,LDA-CF取得的MAE性能指标优于传统的邻域方法。因此,LDA可以有效地从评分矩阵中发现对计算相似度十分有用的用户和物品低维特征表示,在一定程度上缓解了数据稀疏问题。     

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。     

结合时间加权和LDA聚类的混合推荐算法

针对协同过滤算法仅依赖评分矩阵产生预测,推荐准确度不高的问题,提出一种结合时间加权和LDA聚类的混合推荐算法。先构造时间柱模型,根据用户评分及时刻生成时间加权相似度,采用加权平均偏差法生成时间加权的预测评分;再对项目类型进行LDA聚类生成主题项目簇,经过概率转移生成LDA聚类的预测评分;最后通过调节因子确定两种评分的权重系数,从而线性加权生成最终评分。实验结果表明,新算法能够根据具体的近邻数目给出合理的推荐,提高推荐的准确度。     

基于商品属性隐性评分的协同过滤算法研究

在分析目前电子商务推荐系统及算法存在问题的基础上,提出了一种准确的、实时的、基于Web日志的Internet电子商务推荐算法。基于客户浏览行为,设计了CGA（Customer-Good-Attribute）模型,综合考虑客户浏览路径和时间、商品属性及其在网页中的分布等因素,研究了客户对商品属性的隐性评分函数,给出了算例说明,讨论了基于商品属性的协作过滤算法。该算法已成功应用于电子商务智能模拟系统中。     

融合显/隐式反馈的协同排序算法

之前有关协同排序算法的研究没有充分利用数据集中信息的问题,要么只侧重于研究显式评分数据,要么只侧重于研究隐式评分数据,目前还没有人运用排序学习的思想把二者结合起来进行研究.针对之前研究的不足,在最新的扩展的少即是好协同过滤(xCLiMF)模型和最经典的变形的奇异值分解(SVD++)算法的基础上,提出了一种融合显/隐式反馈的协同排序算法MERR_SVD++来直接优化排序学习的评价指标ERR.在实际数据集上实验验证,与经典的xCLiMF、Cofi排序(CofiRank)、PopRec、Random算法相比,MERR_SVD++算法在归一化折损累积增益(NDCG)和预期的相关性排序(ERR)这两个评价指标下性能均提高了25.9%以上,而且算法运算时间与评分点个数线性相关.由于MERR_SVD++算法推荐精度高、可扩展性好,因此适用于处理大数据,在互联网信息推荐领域具有广泛的应用前景.     

基于信任的协同过滤算法

针对 O2O 电子商务平台推荐准确率低的问题,本文从用户活跃度和用户权威度两个方面计算用户全局信任度,引入用户之间的信任关系对传统的协同过滤算法进行改进,设定信任度阀值来确定邻居用户的范围,在此基础之上结合信任度和相似度两个因素确定邻居用户,以信任度和相似度结合的混合值作为推荐权重,实验证明,该算法与传统的协同过滤推荐算法和基于信任关系的推荐算法相比有更好的效果。     

DCFLA: A distributed collaborative-filtering neighbor-locating algorithm

Although collaborative filtering (CF) has proved to be one of the most successful techniques in recommendation systems, it suffers from a lack of scalability as the time complexity rapidly increases when the number of the records in the user database increases. As a result, distributed collaborative filtering (DCF) is attracting increasing attention as an alternative implementation scheme for CF-based recommendation systems. In this paper, we first propose a distributed user-profile management scheme using distributed hash table (DHT)-based routing algorithms, which is one of the most popular and effective approaches in peer-to-peer (P2P) overlay networks. In this DCF scheme, an efficient DCF neighbor-locating algorithm (DCFLA) is proposed, together with two improvements, most same opinion (MSO) and average rating normalization (ARN), to reduce the network traffic and time cost. Finally, we analyze the performance of one baseline and three novel CF algorithms are being proposed: (1) a traditional memory-based CF (baseline); (2) a basic DHT-based CF; (3) a DHT-based CF with MSO; and (4) a DHT-based CF with MSO and ARN. The experimental results show that the scalability of our proposed DCFLA is much better than the traditional centralized CF algorithm and the prediction accuracies of these two systems are comparable.     

融合协同过滤和主题模型的弹幕视频推荐算法

针对弹幕视频网站通常不为用户提供评分功能并且使用弹幕池策略以降低存储压力导致的缺少用户评分和无法准确建模用户主题的问题,提出融合主题模型和协同过滤的弹幕视频推荐算法(DRCFT)。首先根据用户行为构造隐式评分矩阵,并得到项目评分相似度;其次建立LDA主体模型,生成项目主题,计算项目主题相似度;再加权生成综合项目相似度,由此结合评分矩阵计算用户—项目预测评分;然后对项目主题相似度矩阵进行sigmoid惩罚,结合用户历史记录得到用户—项目主题相似度;最后将用户—项目主题相似度作为权重,与预测评分相乘,得到最终的预测评分。对比实验表明,该算法能够得到合理的推荐结果,提高推荐的准确性。