基于图卷积与外积的协同过滤推荐模型

推荐系统帮助用户主动找到满足其偏好的个性化物品并推荐给用户.协同过滤算法是推荐系统中较为经典的算法,但是其会受到数据冷启动和稀疏性的限制,具有可解释性差和模型泛化能力差等缺点.针对其缺点进行研究,通过将原始的评分矩阵以用户—项目二部图的形式作为输入,将图卷积神经网络设计为一种图自编码器的变体,通过迭代的聚合邻居节点信息得到用户和项目的潜在向量表示,并在其基础上结合卷积神经网络,提出了一种基于卷积矩阵分解的推荐算法,提升了模型的可解释性和泛化能力,同时融合辅助信息也解决了数据的稀疏性问题,并使推荐的性能分别得到了1.4％和1.7％的提升.为今后在基于图神经网络的推荐方向上提供了一种新的思路.     

基于用户信任和兴趣的概率矩阵分解推荐方法

传统协同过滤推荐算法存在数据稀疏性、冷启动、新用户等问题.随着社交网络和电子商务的迅猛发展,利用用户间的信任关系和用户兴趣提供个性化推荐成为研究的热点.本文提出一种结合用户信任和兴趣的概率矩阵分解（STUIPMF）推荐方法.该方法首先从用户评分角度挖掘用户间的隐性信任关系和潜在兴趣标签,然后利用概率矩阵分解模型对用户评分信息、用户信任关系、用户兴趣标签信息进行矩阵分解,进一步挖掘用户潜在特征,缓解数据稀疏性.在Epinions数据集上进行实验验证,结果表明,该方法能够在一定程度上提高推荐精度,缓解冷启动和新用户问题,同时具有较好的可扩展性.     

综合用户偏好和优先新品推荐的协同过滤算法

协同过滤算法是电子商务推荐系统中最重要的技术之一,基于传统的协同过滤推荐技术并未考虑到新商品有更多的推荐价值。提出一种改进策略,运用矩阵分解SVD算法、余弦相似性,将具有共同兴趣的用户聚簇分组,提取组内用户评价产品的特征向量,运用BP神经网络进行训练,预测用户组对未知产品的满意度。对于满意的新产品赋予较高的推荐等级,进行优先推荐。同时,也有效弥补了在传统的协同过滤算法中普遍存在着的冷启动、矩阵稀疏等问题。     

基于Jaccard相似度和位置行为的协同过滤推荐算法

协同过滤是现今推荐系统中应用最为成功且最广泛的推荐方法之一,其中概率矩阵分解算法作为一类重要的协同过滤方式,能够通过学习低维的近似矩阵进行推荐。然而,传统的协同过滤推荐算法在推荐过程中只利用用户-项目评分信息,忽略了用户(项目)间的潜在影响力,影响了推荐精度。针对上述问题,首先利用Jaccard相似度对用户(项目)做预处理,而后通过用户(项目)间的位置信息挖掘出其间的潜在影响力,成功找到最近邻居集合;最后将该邻居集合融合到基于概率矩阵分解的协同过滤推荐算法中。实验证明该算法较传统的协同过滤推荐算法能够更有效地预测用户的实际评分,提高了推荐效果。     

基于改进贝叶斯概率模型的推荐算法

针对现有基于矩阵分解的协同过滤推荐系统预测精度与推荐精度较低的问题,提出一种改进的矩阵分解方法与协同过滤推荐系统。首先,将评分矩阵分解为两个非负矩阵,并对评分做归一化处理,使其具有概率语义;然后,采用变分推理法计算贝叶斯概率模型实部后验的分布;最后,搜索相同偏好的用户分组并预测用户的偏好。此外,基于用户向量的稀疏性设计一种低计算复杂度、低存储成本的推荐结果决策算法。基于3组公开数据集的实验结果表明,本算法的预测性能以及推荐系统的效果均优于其他预测算法与推荐算法。     

基于信任计算和矩阵分解的推荐算法

基于矩阵分解的推荐算法普遍存在数据稀疏性、冷启动和抗攻击能力差等问题.针对上述问题,文中提出信任加强的矩阵分解推荐算法.首先,借鉴社会心理学中的信任产生原理,提出基于用户信誉度的信任扩展方法,缓解信任数据的稀疏性问题.然后,基于社交同质化原理,利用信任用户对评分矩阵分解过程中的用户潜在因子向量进行扩展,解决评分数据的稀疏性和新用户的冷启动问题.同时,利用信任关系对目标优化函数进行规格化约束,提高评分预测的准确性.基于通用测试数据集Epinions的实验表明,文中方法在推荐性能方面具有明显改善,可以有效解决数据稀疏性问题和冷启动问题.     

基于用户特征的协同过滤推荐算法

协同过滤算法是目前在电商系统中应用最广的推荐技术.为了缓解传统基于用户的协同过滤算法在冷启动、推荐准确性和数据稀疏性方面的缺点,本文提出基于用户特征的协同过滤推荐算法.此算法利用注册信息提取属性特征,并对已有的评分信息提取兴趣特征和信任度,综合以上各特征融合特征相似性进一步产生推荐.实验结果表明,与传统的基于用户的协同过滤算法做对比,基于用户特征的协同过滤算法对推荐的精度有大幅的提高.     

融合注意力LSTM的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤算法难以学习深层次用户和项目的隐表示,以及对文本信息不能充分提取单词之间的前后语义关系的问题,该文提出一种融合辅助信息与注意力长短期记忆网络的协同过滤推荐模型。首先,附加堆叠降噪自编码器利用评分信息和用户辅助信息提取用户潜在向量;其次,基于注意力机制的长短期记忆网络利用项目辅助信息来提取项目的潜在向量;最后,将用户与项目的潜在向量用于概率矩阵分解中,从而预测用户偏好。在两个真实数据集MovieLens-100k和MovieLens-1M上进行实验,采用RMSE和Recall指标进行评估。实验结果表明,该模型与其他相关推荐算法相比在推荐性能上有所提升。     

基于信任和矩阵分解的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤算法普遍存在的稀疏性和冷启动问题,提出一种基于信任和矩阵分解的协同过滤推荐算法。提出一种基于用户评分值的隐式信任计算方法,该方法综合考虑用户的相似性和交互经验,运用信任传播方法使不存在直接信任的用户获得间接信任;通过动态因子将显式信任和隐式信任融入到SVD++算法当中。FilmTrust数据集下的实验表明,与其他矩阵分解推荐算法相比,该方法具有更好的预测效果,在冷启动用户的评分预测上也有很好的表现。     

基于栈式降噪自动编码器的动态混合推荐算法

传统协同过滤算法仅依靠用户评分数据的低维向量方法,存在推荐结果精确度低以及冷启动问题。为此,提出一种新的动态混合推荐算法,将栈式降噪自动编码器融入到基于用户的协同过滤中,学习用户的深层次特征,并与基于用户项目属性偏好的相似度融合。在预测生成阶段,设置时间衰减项,动态预测访问概率,及时更新用户兴趣变化,从而提高推荐质量。在MovieLens数据集上的实验结果表明,与UB-CF、AE和SDAE-IA算法相比,该算法推荐性能明显提高。