基于用户聚类的二分图网络协同推荐算法

针对协同过滤推荐系统应用中存在的数据稀疏、可扩展性受限等问题,提出了一种基于用户聚类的二分图网络协同推荐算法.该算法在用户聚类阶段对二分图网络进行用户中心聚类,并获取用户聚类中心及其所在的群组,基于用户群组的评价信息为目标用户提供更广泛的推荐数据;在协同推荐阶段,围绕聚类中心及其所在群组为未评分项目完成预测评分,为用户推荐综合评分最高的Top-n项目.结果表明,该算法能够提升目标用户推荐的准确度,并能改善协同推荐的多样性.     

基于选择性预测策略的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法在用户评分数据极端稀疏情况下无法取得令人满意的推荐质量问题,结合User-based 和Item-based 协同过滤算法思想,提出了一种基于选择性预测策略的协同过滤推荐算法,算法利用高相似度阈值来计算用户相似性和项目相似性,并通过形成用户最近邻居集和项目最近邻居集来预测填充评分矩阵。基于Movielens数据集的实验表明,改进的算法有效改善了传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性和扩展性问题,明显提高了系统的推荐质量。     

基于Logistic函数和用户聚类的协同过滤算法

针对协同过滤推荐算法的数据稀疏性和可扩展性问题,提出一种基于Logistic函数和用户聚类的协同过滤算法.计算用户对服务关键词的偏好度,构建用户-关键词偏好向量,并基于此向量对用户进行聚类;采用Logistic函数计算用户对服务的兴趣度,并根据兴趣度相似性在目标用户所在类内寻找其最近邻居;通过最近邻居预测用户对服务的兴趣度,将兴趣度较高的服务推荐给用户.基于真实数据集的实验证明,与传统协同过滤算法相比,本文算法能取得更高的准确率,且聚类后算法运行时间显著减少,有效地提高了推荐的实时性.     

基于粗集和模糊聚类的协同过滤算法

提出了一种基于粗集和模糊聚类相结合的协同过滤推荐算法,通过粗集理论自动填补空缺评分降低数据稀疏性;然后根据用户对项目评分的相似性对用户进行模糊聚类,并在此基础上搜索目标用户的最近邻居,从而缩小最近邻居的查找范围并产生推荐结果.实验结果表明,该方法能有效的解决数据稀疏性问题,提高了推荐系统的精确性和实时响应速度.     

推荐系统中分布式混合协同过滤方法

传统协同过滤方法面临数据稀疏问题,稀疏的用户-项目关联数据将产生不准确的相似用户或项目,为了改善推荐质量,提出一种基于Map Reduce的混合协同过滤方法.该方法利用用户特征和用户-项目评分数据构造项目偏好向量,然后使用模糊K-Means算法对项目进行聚类,并从每个项目簇中选择相似项目,最后组合所有项目簇的预测结果作出推荐.实验结果显示,该方法能缓解数据稀疏问题,改善推荐精度.     

基于分布式处理的关联聚类协同过滤算法

随着互联网的发展,推荐系统在大数据信息处理(如电子商务)中发挥着越来越重要的作用。为了处理推荐系统中的大数据,提出了一种基于云平台k-medoids聚类的协同过滤算法,有效解决了数据的稀疏性问题,提高时间效率的同时也提高了召回率和推荐评分。考虑到聚类会造成准确率的下降,引入关联多叉树模型来关联用户信息与邻居用户信息,从而计算用户-项目扩展评分,充分利用了云平台用户数据间的相关性。在此基础上提出的基于云平台关联聚类的协同过滤算法在保证推荐效果和时间效率的同时,有效提高推荐准确率。采用阿里数据集在Hadoop云平台上进行实验,结果显示基于云平台关联聚类的协同过滤算法在大数据信息推荐方面有更好的推荐效果和推荐效率。     

融合用户和项目相关信息的协同过滤算法研究

针对User-based协同过滤和Item-based协同过滤算法的不足，提出了一种新的推荐算法。该算法融合用户-项目评分数据集所包含的用户相关和项目相关的信息来推荐商品，并且利用模糊聚类技术分别将相似的项目和相似的用户聚类，改善传统推荐算法的数据稀疏性和可扩展性问题。实验结果表明，将用户相关和项目相关的信息融合能够提供更好的推荐。     

一种改进Slope One的学习推荐算法

针对协同过滤算法的推荐精度不足问题,提出一种改进的Slope One算法。以基于用户协同过滤算法为前提,使用皮尔逊相似性计算用户间相似度,利用Top-N方法对相似用户进行筛选,把最相似用户作为邻居集,再结合加权Slope One算法,预测项目评分,实现对用户个性化精准推荐。实验结果表明,在数据稀疏的条件下,改进算法的预测精确度优于基于用户的协同过滤算法和Slope One算法,提高了推荐质量。     

一种压缩稀疏用户评分矩阵的协同过滤算法

提出了一种通过降低用户评分矩阵维数来解决数据稀疏问题的协同过滤算法(基于项目多类属概率潜在语义的协同过滤算法)．首先将概率潜在语义分析法中的隐变量集固定为项目的多类属集,明确隐变量的意义,限制隐变量的变化范围; 而后迭代学习隐变量的分布,即用户的兴趣模型,压缩用户评分矩阵; 最后用学到的兴趣模型度量用户的相似度,对目标用户做出推荐． 仿真实验结果表明: 该算法有效解决了数据稀疏问题,平均绝对误差低于基于记忆的协同过滤算法4％; 与通过概率潜在语义分析法降低用户评分矩阵维数来解决数据稀疏问题的协同过滤算法相比,该算法明确了隐变量的意义,提高了对系统的理解,并取得了富有竞争力的推荐性能．     

基于双重阈值近邻查找的协同过滤算法

为了提高协同过滤算法的推荐精度,从协同过滤算法中近邻用户／项目组的选择人手,提出基于双重阈值近邻查找的协同过滤算法。该算法能充分利用现有的稀疏用户项目评分矩阵,找出与目标用户相关性较强,且能参与到评分预测过程中的候选用户。实验结果表明,该算法相比传统的协同过滤算法及部分改进算法,其推荐精度有一定提高,对实际应用具有一定的参考价值。     

基于用户评论挖掘的产品推荐算法

针对电子商务推荐系统中,互联网“信息过载”所造成的难以精确定位用户兴趣并提供准确产品推荐的问题,通过深入挖掘电子商务社区中丰富的用户评论信息,开发产品特征提取算法,建立用户兴趣偏好模型,结合用户历史评分数据来改善传统协同过滤推荐算法的推荐准确性;利用相似度传递技术在一定程度上缓解推荐系统中数据稀疏性带来的问题.实验结果表明,在数据稀疏的情况下,该算法仍可较好地拟合用户对产品的兴趣偏好,并在推荐准确性方面较传统的协同过滤算法有明显的提高.     

融合项目聚类和时间权重的动态协同过滤算法

传统基于项目的协同过滤算法离线计算项目间的相似度,提高了向用户推荐的速度,但极大的数据稀疏度影响了推荐质量,且该算法也忽略了用户兴趣随时间变化这一现象. 针对上述问题,提出了一种融合项目聚类和时间权重的动态协同过滤算法,根据用户偏好对项目进行聚类,找出类别偏好相似的候选邻居,再在候选邻居中搜寻最近邻,排除与目标项目共同评分较少的项目干扰,提高了搜寻相似项目的准确性. 同时,引入时间权重来反映用户兴趣随时间的变化,从整体上提高推荐质量. 在MovieLens数据集上进行实验,实验结果表明,本文所提出算法的推荐质量较传统的协同过滤算法有显著提高.     

网络资源中基于K-Means聚类的个性化推荐

为了实现在网络资源中为网络用户提供针对兴趣爱好的推荐项目,提出了一种基于K-means聚类的应用于动态多维社会网络的个性化推荐算法.首先根据用户评分数据对用户进行建模,并根据评分数据集构建多维用户网络,再加入局域世界演化理论形成动态多维网络;然后根据改进的K-means算法对用户聚类;最后根据最近邻居得到目标用户的预测评分作出推荐,从而形成一种应用于动态多维社会网络中的个性化推荐算法.实验表明,相比协同过滤个性化推荐系统,新推荐策略的预测值和真实值之间的误差较小,个性化推荐水平得到了一定程度的提高.     

基于PCA降维协同过滤算法的改进

随着电子商务网站用户与商品数目的增加,使用户一项目评分矩阵成为高维稀疏矩阵,使协同过滤算法的质量降低。为此,采用主成分分析法对用户一项目评分矩阵进行降维处理,改善输入数据的稀疏性。实验结果表明,与几种典型的协同过滤算法比较,改进后的算法推荐质量有明显提高。     

基于标签和协同过滤的改进推荐算法研究

针对基于标签和协同过滤的个性化推荐(TCF)没有考虑评分数据的作用和用户兴趣标签稀疏的问题,提出了一种加入评分数据并扩展用户兴趣标签的基于标签和协同过滤的改进推荐算法(ITCF).首先,以项目- 标签相关度构造项目特征向量,并结合评分构造用户特征向量和用户-标签关联度; 其次,对用户的历史偏好标签集进行基于标签相似性和基于近邻用户偏好的扩展; 最后,以MovieLens数据集为例对ITCF算法的有效性进行实验验证.实验结果表明,在稠密的数据集中,ITCF算法的平均准确率和平均召回率比文献[2]和[3]算法的平均准确率和平均召回率分别提升约2.0%和1.7%; 在稀疏的数据集中,当推荐项目数不超过20时,ITCF算法的平均准确率和平均召回率约比文献[2]和文献[3]算法的平均准确率和平均召回率分别提升约0.2%和0.8%.因此,本文提出的ITCF算法具有较好的应用前景.