基于信息熵的协同过滤算法

针对用户评分数据的稀疏性制约着系统的推荐质量的问题,提出了一种基于信息熵的协同过滤算法。首先定义了用户信息熵以反映用户评分分布和倾向程度;然后,利用大间隔的方法计算目标用户与其他用户的间隔距离,结合目标用户的信息熵,得到目标用户的近邻选择范围;最后,同时考虑用户的信息熵和用户间的相似性大小得到目标用户的近邻集合,以降低数据稀疏性对推荐结果的影响。试验结果表明:基于信息熵的协同过滤算法能够有效地提高推荐质量。     

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.     

一种改进相似度的协同过滤算法

传统的相似度计算方法通过评分信息得出用户之间的相关关系,这些方法仅仅从用户评价信息考虑用户之间的相似度,使计算结果过于片面,在稀疏数据集中受较大影响,导致推荐结果的准确性有所降低。针对一般的协同过滤推荐算法中存在的数据稀疏性问题,通过引入用户相似度权重系数,将Pearson相关系数进行加权处理后与Jaccard相似性方法相结合,提出一种新的计算方案,改进算法考虑了用户对共同评分项目所占的比率和用户对项目的评分取值大小,优化了协同过滤算法中相似度量的关键性能。在MovieLens和Book-Crossing两个公共数据集中进行试验,结果表明,改进算法使平均绝对误差值最大程度上降低了5. 2%,从而有效降低稀疏数据集对推荐结果的影响,显著提升了推荐系统的准确度。     

协同过滤中有影响力近邻的选择

数据稀疏性制约着协同过滤的推荐性能,为此,首先根据用户评分数量定义了用户的影响因子,在计算用户之间的相似性时,增加了影响因子衡量用户关系;其次,根据用户评分质量定义了有影响力用户群体.在此基础上,结合用户的评分数量和评分质量,使选择的有影响力近邻最大程度上作用于推荐过程.实验结果表明,所提方法能显著提高推荐性能.     

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。     

基于数据稀疏性的协同过滤推荐算法改进研究

针对根据用户的活动行为向其推荐感兴趣项目的协同过滤推荐算法,随着用户数量和项目数量增多,用户在单一项目上的活动行为减少,导致推荐质量不佳的问题,本文提出了在数据稀疏的情况下提高推荐质量的优化算法。在方法上将基于项目和基于用户的推荐方法相结合,根据用户之间的相似度初步预测用户对项目的评分,再基于项目之间的相似度产生推荐;在填补未评分的空缺值时,将平均值与预测值相结合;在计算相似度时,考虑用户之间共同评分的项目数权重和项目之间被用户共同评分的用户数权重。实验首先对比了几种基本推荐算法的推荐效果以选取较佳的基本算法做研究,接着在此基础上将本文提出的优化算法与其他算法进行了对比,最后不同程度增加数据稀疏性做进一步的对比实验。实验表明,在优化算法的实验中,本文提出的优化算法一直具有较好的推荐效果。在数据稀疏性改变的实验中,随着数据稀疏度的增大,本文提出的优化算法推荐效果更具有明显优势。     

基于信任网络重构的推荐算法

基于信任网络的重构问题,提出一种新颖的推荐算法。将用户相似值与信任关系相结合构建初始信任网络,对用户未评分项进行初始预测;利用一种基于可靠性度量方法评价预测评分的质量,对于未评分项目根据新组建的用户信任网络进行最终评分预测。在两个真实数据集Epinions和Flixster上进行了性能验证,试验结果表明,信任网络的重构可以有效解决推荐系统中的数据稀疏问题,在查全率和查准率上优于传统的推荐算法。     

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.     

用户与项目语义相似性填充的协同过滤推荐方法

为解决协同过滤推荐方法中矩阵的稀疏性导致推荐精度下降的问题,文中提出一种结合用户属性及项目特征的矩阵填充协同过滤推荐方法。通过用户属性特征计算用户间语义相似性,构建项目领域本体以计算项目间语义相似性,加权用户语义相似性和项目语义相似性预测出的评分值填充评分矩阵,并获取近邻用户进行推荐。在MovieLens数据集上利用平均绝对误差和接收者工作特性(ROC)曲线两个评价标准进行实验验证,结果表明:相较于传统的协同过滤方法(TCF)、基于缺省值填充的协同过滤方法(CFBDF)和基于均值填充的协同过滤方法(CFBAF)三种方法,本文方法的平均绝对误差(MAE)值更低,ROC曲线下方的面积(AUC)值更大,这说明文中方法可以有效缓解矩阵的稀疏性,进而提高推荐的准确性。     

基于用户角色与行为的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法中存在评分数据稀疏性问题,以稀疏的用户打分来确定用户间的相似性可能并不准确.为此,提出了以用户行为对应一定分值代替空缺评分的方法来修正用户I-U评分矩阵,并基于用户角色以权重系数K来约束最近邻的计算.实验表明,改进的算法具有更优的推荐质量.     

Fuzzy entropy design for non convex fuzzy set and application to mutual information

Fuzzy entropy was designed for non convex fuzzy membership function using well known Hamming distance measure. The proposed fuzzy entropy had the same structure as that of convex fuzzy membership case. Design procedure of fuzzy entropy was proposed by considering fuzzy membership through distance measure, and the obtained results contained more flexibility than the general fuzzy membership function. Furthermore, characteristic analyses for non convex function were also illustrated. Analyses on the mutual information were carried out through the proposed fuzzy entropy and similarity measure, which was also dual structure of fuzzy entropy. By the illustrative example, mutual information was discussed.     

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。     

Quantitative comparison of similarity measure and entropy for fuzzy sets

Comparison and data analysis with the similarity measures and entropy for fuzzy sets were carried out. The distance proportional value between the fuzzy set and the corresponding crisp set was considered by the fuzzy entropy. The relation between the similarity measure and the entropy for fuzzy set was also analyzed. The fuzzy entropy was reformulated as the dissimilarity measure. Furthermore, crisp set having the minimum uncertainty with respect to the corresponding fuzzy set was also proposed. Finally, derivation of a similarity measure from entropy with the help of total information property was derived. A simple example shows the relation between similarity measure and fuzzy entropy, in which the summation of similarity measure and fuzzy entropy represents a constant value.     

基于KL散度的用户相似性协同过滤算法

大多数用户相似性算法在计算用户相似性时只考虑了用户间的共同评分项,而忽略了用户其他评分中可能隐藏的有价值信息.为了准确评估用户间的相似性,提出了一种基于KL散度的用户相似性协同过滤算法.该算法不仅利用了共同评分项,还考虑了其他非共同评分信息的影响.该算法充分利用了用户的所有评分信息,提高了用户相似性度量的可靠性和准确性.实验结果表明,该算法优于当前主流的用户相似性算法,且在没有共同评分信息的条件下,仍能有效地完成用户相似性度量,解决了对共同评分项的完全依赖问题,具有更好的适应性.     

基于用户关系挖掘的多策略推荐算法

个性化推荐服务为解决网络信息过载问题提供了有效手段。传统的推荐方法大多只关注于如何提高推荐的准确性,而忽略了推荐多样性对用户体验的影响。文章将社会网络用户关系挖掘应用于用户偏好预测及推荐中,提出了一种基于用户关系挖掘的多策略推荐算法。采用信任传播模型挖掘用户间的信任度,计算用户偏好配置文件的余弦相似性获得用户间的相似度,并给出4种将用户信任度、相似度结合的策略,在定义用户偏好预测函数的基础上采用Topn原则为用户给出推荐结果。实验结果表明,文章方法不仅减少了数据稀疏性的影响,而且兼顾了推荐准确性与多样性指标,提高了推荐系统的整体性能。     

直觉模糊集的贴近度与熵的关系

基于直觉模糊集贴近度与熵的公理性定义给出了直觉模糊集贴近度与熵的几种不同的算法.并给出了如何由直觉模糊集的贴近度而建立熵,同时给出了由直觉模糊集的熵而建立贴近度的方法,说明了直觉模糊集的贴近度与熵有着必然的联系.