基于情境相似度和二次聚类的协同过滤推荐算法

随着移动互联网规模的不断扩大,传统推荐系统因较少考虑多种情境因素和用户置信度对用户偏好预测的综合影响,造成了推荐算法预测结果的偏差。针对此问题,将情境信息引入个性化推荐的过程中,提出一种基于情境相似度和二次聚类的协同过滤算法。该算法首先根据用户情境的相似度对用户进行初始聚类,再基于评分矩阵计算用户评分置信度,将用户分为核心用户和非核心用户;然后根据核心用户评分对初始聚类的簇心进行调整,并对簇中非核心用户进行重聚类,形成新的聚簇;最终根据情境相似度对用户偏好进行预测。该算法可以在一定程度上降低评分矩阵中的噪点对聚类结果的影响,提高了推荐结果的准确性。基于实际数据集的仿真实验表明,该算法与传统协同过滤算法相比能够有效提高用户偏好预测的准确性,增加协同过滤推荐算法的精确度。     

基于模范用户的改进协同过滤算法

针对传统协同过滤算法普遍存在的稀疏性和扩展性问题,在传统协同过滤算法的基础上提出一种基于模范用户的协同过滤算法。通过对用户空间的聚类,自动选取模范用户聚类的最优粒度,利用模范用户产生推荐。实验结果表明,与传统协同过滤算法和其他基于聚类策略的算法相比,该算法在明显提高推荐效率的同时对推荐精度和稳定性都有所改进。     

基于马尔可夫聚类和混合协同过滤的电视节目推荐

针对家庭用户的电视节目个性化推荐问题,提出一种基于马尔可夫聚类和混合协同过滤(MCL-HCF)算法的混合推荐方法。采用马尔可夫聚类对各个时间段的电视用户进行聚类,产生不同的群组,最小化每个群组里的个体成员和群组整体的偏好差异,再以群组为单位进行电视节目推荐;使用基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤算法分别产生推荐列表;采用基于加权融合的混合推荐算法对两个推荐列表进行处理,得到最终的混合推荐结果。在公开数据集上的实验结果表明,该算法在平衡推荐惊喜度和相关性的同时能够获得令人满意的推荐准确率。     

基于混沌粒子群聚类优化的协同过滤推荐

为解决复杂的网络信息无法对用户进行精准推荐的情况,改进传统协同过滤算法,将混沌粒子群算法与协同过滤算法融合使用.在传统粒子群算法中加入混沌扰动并随着迭代调整惯性权重,对用户进行聚类优化.获取目标用户之后,通过判断目标用户属于哪个聚类,在该聚类内部进行协同过滤计算.通过与其它算法之间的对比实验,验证了基于混沌粒子群聚类优化的协同过滤推荐算法相较其它算法具有更低的平均绝对误差和更高的准确率.     

基于密度的动态协同过滤图书推荐算法*

针对协同过滤推荐技术在个性化服务应用中存在的服务质量和服务效率问题,提出一种基于密度的动态协同过滤图书推荐算法。在对读者的图书流通记录进行兴趣度模糊筛选基础上,利用扩展的密度聚类算法进行区域聚类,读者的兴趣模型依据聚类区域的密度与权重变化更新,动态进行协同过滤图书推荐。实验表明,该算法在提高推荐精确度上,优于传统的协同过滤推荐算法。     

基于聚类免疫网络的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法进行聚类后出现的推荐精度下降问题,提出了一种利用独特型网络模型对基于用户聚类的协同过滤算法加以改进的新思路。通过引入人工免疫中动态调节抗体浓度使免疫网络保持稳定的原理来调整邻居用户的数目,以保证邻居用户的多样性达到提高精度的目的。实验结果表明,该算法相对于传统的基于聚类的协同过滤算法而言,在提高推荐速度的同时保证了推荐的精度。     

基于用户聚类与Slope One填充的协同推荐算法

针对传统的用户个性化推荐中使用的协同过滤算法存在稀疏性和可扩展性不足的问题,提出了一种基于用户特征聚类和Slope One填充的协同过滤算法。该算法首先以用户属性特征作为聚类依据,利用基于最小生成树K-means聚类算法对用户进行聚类分析,生成K个相似用户集合;其次在聚类分析的基础上,利用Slope One算法预测填充生成的相似用户集下的用户评分矩阵;最后采用混合协同过滤算法对填充后的用户评分矩阵进行最近邻搜索,从而得到预测评分,产生推荐结果。对比实验结果表明,提出的算法显著提高了推荐的精度,有效缓解了稀疏性问题,具有良好的可扩展性。     

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。     

基于用户聚类的协同过滤推荐方法

为了提高电子商务网站的个性化服务效率,给出了一种改进的用户聚类的协同过滤推荐方法,该算法利用用户对项目的关注的相似性来修正原始相似性计算,综合考虑用户对项目的关注和用户评价对推荐的影响.实验表明,该基于用户聚类的协同过滤推荐算法不仅减少了用户在寻找最近邻居的搜索强度,加快了推荐生成速度,而且增强了推荐算法的实时性,提高了推荐质量.     

基于用户兴趣和社交信任的聚类推荐算法

个性化推荐系统中使用最广泛的算法是协同过滤算法,针对该算法存在的数据稀疏和扩展性差问题,提出了一种基于用户兴趣和社交信任的聚类推荐算法。该算法首先基于聚类技术根据用户评分信息将具有相同兴趣的用户聚为一类,并建立基于用户兴趣相近的邻居集合。为了提高兴趣相似度计算的准确性,采用了修正余弦计算公式来消除评分标准的差异问题。然后,引入信任机制,通过定义直接信任、间接信任、传递路径和计算方法来度量社交网络用户之间隐含的信任值,将社交网络转换为信任网络,依据信任程度来创建基于社交信任的邻居集合。通过加权的方式将基于两种邻居集合的预测值融合起来为用户产生项目的推荐。在Douban数据集上进行仿真实验,确定了最优的协调因子值和分类数值,并与基于用户的协同过滤算法和基于信任的推荐算法进行对比,实验结果表明,所提算法的平均绝对误差(MAE)减少了6.7%,准确率(precision)、覆盖(recall)和F1值分别增加了25%、40%和37%,有效提高了推荐系统的推荐质量。     

融合上下文信息与核密度估计的协同过滤推荐

随着互联网信息技术的迅速发展,网络数据量快速增长,如何在海量数据中找到用户感兴趣的信息并实现个性化推荐是目前重要的研究方向。协同过滤算法作为推荐系统中的经典方法被广泛应用于不同场景,但是仍然存在数据稀疏,以及在计算相似度时不能考虑到所有数据的问题,只能够利用具有共同评分的数据,严重影响了推荐的精确度。针对上述存在的问题,提出了一种融合上下文信息与核密度估计的协同过滤个性化推荐算法。该算法通过对用户和项目各自的上下文信息和已经存在的用户评分数据进行处理,通过核密度估计构建用户和项目的兴趣模型,充分挖掘了用户和项目的兴趣分布,以获得更准确的用户和项目兴趣相似度,降低预测评分误差。在公开的数据集上验证表明,将该算法对比传统的协同过滤算法,有效提高了推荐的精确度。     

基于项目属性的用户聚类协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是个性化推荐服务系统的关键技术,由于项目空间上用户评分数据的极端稀疏性,传统推荐系统中的用户相似度量算法开销较大并且无法保证项目推荐精度.通过对共同感兴趣的项目属性的相似用户进行聚类,构建了不同项目评价的用户相似性,设计了一种优化的协同过滤推荐算法.实验结果表明,该算法能够有效避免由于数据稀疏性带来的弊端,提高了系统的推荐质量.     

基于聚类和用户偏好的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法使用评分数据作为学习的数据源,针对协同过滤推荐算法中存在的评分数据稀疏以及算法的可拓展性问题,提出了一种基于聚类和用户偏好的协同过滤推荐算法。为了挖掘用户的偏好,该算法引入了用户对项目类型的平均评分到评分矩阵中,并加入了基于用户自身属性的相似度;同时,为了降低数据稀疏性,该算法使用Weighted Slope One算法填充评分数据中的未评分项,并通过融入密度和距离优化初始聚类中心的K-means算法聚类填充后的评分数据中的用户,缩小了相似用户的搜索空间;最后在聚类后的数据集中使用传统的协同过滤推荐算法生成目标用户的推荐结果。通过使用MovieLens100K数据集实验证明,提出的算法对推荐效果有所改善。     

基于用户模糊聚类的协同过滤推荐研究

传统的协同过滤算法没有考虑用户的自身信息对评分的影响,存在的数据稀疏性、扩展性差等弊端直接影响了推荐系统的推荐质量。对此提出了一种基于用户情景模糊聚类的协同过滤推荐算法。首先根据用户情景信息利用模糊聚类算法得到情景相似的用户群分类,然后在进行协同过滤前预先通过Slope One算法填充用户一项目评分矩阵,以有效改善数据稀疏性和实时性。实验结果表明,改进后的算法在推荐精度上有较大提高。     

面向个性化推荐系统的二分网络协同过滤算法研究

为提高个性化推荐系统的推荐效率和准确性, 提出了个性化推荐系统的二分网络协同过滤算法。协同过滤算法引入二分网络描述个性化推荐系统, 使用灰色关联度来度量用户相似性和项目相似性, 对灰色关联相似度加权求和预测用户对项目的预测打分值, 从而提供给用户排序后的项目列表。实验结果表明, 协同过滤算法有效提高了过滤推荐的精准度和可靠性, 具有良好的推荐效果。     

融合协同过滤的XGBoost推荐算法

在推荐系统中,针对用户的冷启动问题,提出一种融合协同过滤的XGBoost推荐算法。根据基于用户相似度的协同过滤推荐算法进行粗粒度召回,得到部分用户的召回集,使用XGBoost算法对召回集中的项目进行预测。对于存在冷启动问题的用户,直接使用XGBoost算法对候选集中的项目进行预测。该算法采用CCIR2018个性化推荐评测的在线评测数据集,并将推荐结果投放到知乎提供的线上平台进行评测。评测结果表明,该算法可以解决用户的冷启动问题,具有很高的执行效率,准确度高,在线上评测中取得显著的推荐效果。