基于专家信任的协同过滤推荐算法改进研究

针对目前协同过滤推荐算法存在的冷启动、数据稀疏、可扩展性不高以及未考虑到不同社区簇之间可能存在相关性导致的推荐准确度低的问题,提出了一种在考虑同社区簇内专家信任基础上结合不同社区簇专家信任的推荐算法。在改进相似度计算时,改进算法不仅结合了Jaccard相关系数、用户的平均评分因子以及加权处理的Pearson相关系数,还结合了用来惩罚热门物品权重的流行度。在改进评分预测时,改进算法在引入了传统聚类推荐算法中的同社区簇专家信任后,还引入了不同社区簇专家信任。实验在MovieLens数据集上进行,实验结果表明,改进算法不仅缓解了冷启动和数据稀疏等问题,还显著提高了推荐准确度。     

基于信任模型的协同过滤推荐算法

提出一种基于信任机制的协同过滤推荐算法,其中,直接信任度基于共同评价项目得出,推荐信任度通过对项目的预测得出。借鉴社会网络中人与人之间的信任评价方法,使用户之间的相似度计算更加准确,从而为目标用户提供更好的推荐结果。实验结果表明,该模型提高了信任度预测的准确性及系统的推荐质量。     

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。     

融合用户信任模型的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐是电子商务系统中最为重要的技术之一.随着电子商务系统中用户数目和商品数目的增加,用户-项目评分数据稀疏性问题日益显著.传统的相似度度量方法是基于用户共同评分项目计算的,而过于稀疏的评分使得不能准确预测用户偏好,导致推荐质量急剧下降.针对上述问题,本文考虑用户评分相似性和用户之间信任关系对推荐结果的影响,利用层次分析法实现用户信任模型的构建,提出一种融合用户信任模型的协同过滤推荐算法.实验结果表明： 该算法能够有效反映用户认知变化,缓解评分数据稀疏性对协同过滤推荐算法的影响,提高推荐结果的准确度.     

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...     

用户多兴趣下基于信任的协同过滤算法研究

协同过滤技术是目前电子商务推荐系统最为有效的信息过滤技术之一.最近的研究尝试在推荐过程中引入信任模型来提高推荐的准确性和抵御"托"攻击.但在用户多兴趣的情况下,属于不同主题的项目需要不同的可信赖人员来推荐,传统的概貌级信任模型已不再适用.本文提出主题级信任计算模型以及基于主题级信任的协同过滤算法.一系列的实验结果表明,该算法在不牺牲鲁棒性的同时,有效地提高了推荐的准确性.     

融合信任用户的协同过滤推荐算法

推荐系统中普遍存在的数据稀疏性问题使得协同过滤算法所要求的近邻搜索准确性降低,以及搜索到的最近邻用户过少,这对整个推荐系统的推荐质量和推荐的准确性产生重要影响,而这个问题对于传统的协同过滤推荐是难以解决的.针对这个问题,通过将用户之间的信任关系与对项目的评分相似性相融合,提出一种融合信任用户的协同过滤推荐算法,利用有向网络图构建的用户之间的信任关系,弥补了仅仅依靠计算用户间相似性不能准确衡量用户之间关系的缺陷.实验结果证明,该算法能够提高系统的推荐质量和准确性.     

基于项目和信任的协同过滤推荐算法

为解决冷启动用户的推荐问题,对TrustWalker算法在相似度计算、可能性项目选择和预测评分等方面进行改进,提出一种基于项目和信任的协同过滤推荐算法CoTrustWalker。采用云模型相似度方法计算项目间的相似度,通过选择最相似的若干个项目的聚合结果作为随机游走的返回结果,从而提高推荐结果的稳定性。实验结果表明,CoTrustWalker算法在小规模数据集上与TrustWalker算法相比,其推荐质量和推荐速度均有较大提高。     

基于信任网络的协同过滤推荐方法

经典的协同过滤推荐系统存在数据稀疏和冷启动问题。利用信任网络能够有效地解决此问题,但性能有待提高。根据“如果a信任b,则a与b相似度高的概率较大”这一普适规律,提出一种基于信任网络的协同过滤推荐算法。该算法采用惩罚、奖励机制,进一步提高了推荐系统的性能。算法将覆盖率和准确率作为衡量标准,与经典协同过滤算法和已有信任推荐算法进行实验对比,结果表明所提推荐方法的性能更好。     

融合信任计算的协同过滤推荐方法

协同过滤推荐是目前应用最为广泛的推荐策略之一,但存在数据稀疏和难扩展问题.文中在传统基于用户的协同过滤推荐算法的基础上,引入信任关系计算,利用信任关系的条件传递特性,设计并构建一个集用户声望信任和用户局部信任的混和信任网络,并将用户间评分相似度和网络中用户间信任评价度结合,为用户寻找更多基于信任因素和兴趣因素的二维相似近邻.在Epinions数据集上以平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RSME)等作为实验评价指标,对该方法进行验证实验.结果表明相比传统协同过滤推荐算法,该方法在MAE上提高约6.8%,最优值达到0.7513,t检验的结果也表明该方法能显著提高推荐系统性能.     

基于用户属性和评分的协同过滤推荐算法

为解决协同过滤推荐系统数据稀疏和冷启动带来的问题,提出一种相似度计算和评分预测算法。结合用户评分相似度、兴趣倾向相似度和置信度3方面,更充分地利用用户评分信息,使得用户相似度的计算更准确、区分度更高;使用sigmoid函数,实现冷启动状态下用户相似度计算时用户属性和用户评分信息的平滑过渡。在MovieLens真实数据集上进行实验,实验结果表明,该算法可有效提高评分预测的准确性,在一定程度上解决冷启动的问题。     

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.     

基于改进Canopy聚类的协同过滤推荐算法

推荐系统通过建立用户和信息产品之间的二元关系,利用用户行为产生的数据挖掘每个用户感兴趣的对象并进行推荐,基于用户的协同过滤是近年来的主流办法,但存在一定局限性：推荐时需要考虑全部用户,而单个用户往往只与少部分用户类似。为了解决这个问题,提出了基于改进Canopy聚类的协同过滤推荐算法,将用户模型数据密度、距离与用户活跃度结合,计算用户数据权值,对用户模型数据进行聚类。由于结合了Canopy的聚类思想,同一用户可以属于不同的类,符合用户可能对多领域感兴趣的情况。最后对每个Canopy中的用户进行相应的推荐,根据聚类结果与用户评分预测用户可能感兴趣的对象。通过在数据集MovieLens和million songs上与对比算法进行MAE、RMSE、NDGG三个指标的比较,验证了该算法能显著提高推荐系统预测与推荐的准确度。     

基于多分段改进PCC的协同过滤算法

随着互联网的快速发展,大量各式各样的信息呈爆发式增长,导致了信息过载。如今,推荐系统可以通过分析大量的可用信息帮助用户找到他们感兴趣的对象。其中,协同过滤算法是推荐系统中使用得最广泛的推荐算法。但是,协同过滤推荐算法在推荐的准确度上还有待改进。提出了一种基于多分段改进PCC的协同过滤推荐算法,用于提高推荐系统的准确度。提出的方法将根据用户公共项目数和PCC阈值,对PCC算法进行分段计算并改进结果。最后的实验结果表明,该方法的推荐效果要优于其他传统的推荐方法。     

基于项目候选集的协同过滤算法

针对协同推荐技术中的数据稀疏性等问题,提出了一种新颖的协同过滤算法。该算法在用户相似的协同过滤基础之上,引入用户之间的非对称影响度和支持度,提出项目候选集的概念。并且,该算法利用项目信息熵对未评分项目集合进行二次修正,得到候选项目集合,进而提高算法的准确率。基于MovieLens和netflix数据集的实验表明,相比目前多个比较流行的算法,该算法在推荐结果的准确率、召回率和F1值上都具有较大的优势,有效地降低了用户评分稀疏性问题带来的负面影响,显著提高了推荐系统的推荐质量。     

基于直接评分与间接评分的协同过滤算法

协同过滤面临着用户评分数据极为稀疏的问题,为改善不同稀疏程度数据上的推荐效果,提出基于直接评分与间接评分的协同过滤算法。针对直接评分,定义加权用户相似性和加权项目相似性度量标准,构造直接推荐用户集合与直接推荐项目集合,给出直接评分权重的计算方法;针对间接评分,构造相似评分集合,定义评分相似性度量标准。定义综合评分权重,在直接评分与间接评分的基础上得到最终推荐结果。大量实验结果表明,该算法在不同稀疏程度的数据上均具有较高的推荐质量。     

基于单值中智集的协同过滤推荐算法

为缓解推荐系统中用户模糊评价带来的推荐准确性低的问题,构建基于单值中智集的协同过滤推荐模型.首先,构建用户—项目评分矩阵,划分用户评分等级,并将用户评分按照单值中智计算公式转换得到评分对应的真值隶属度、不确定值隶属度、非真值隶属度.然后,引入极端评价计算公式,将其作为极端评分惩罚系数,得到基于单值中智数分数的相似度计算公式.最后,结合杰卡德相关系数得到最终用户相似度.基于单值中智集的协同过滤推荐方法在公开数据集MovieLens上比较验证,实验结果发现融合单值中智集的方法在RMSE、MAE评价指标上均比其他方法有2％～3％的提升,能够有效提高推荐精度,更好地处理模糊问题.     

基于项目分类和用户群体兴趣的协同过滤算法

由于用户评分数据在极端稀疏的情况下会导致传统协同过滤算法的推荐质量下降,针对该问题,提出一种基于项目分类和用户群体兴趣的协同过滤算法。该算法根据项目类别信息对项目进行分类,相同分类的项目具有较高的相似性;利用评分数据计算各个项目分类上的用户相似性矩阵,并计算用户群体在各个分类上的兴趣,通过二者构造加权的用户相似性矩阵;利用用户加权相似性矩阵寻找用户的最近邻以获得最佳的推荐效果。实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量。     

基于双重最相关注意力网络的协同过滤推荐算法

基于项目的协同过滤从用户的历史交互项目中学习用户偏好，根据用户的偏好推荐相似的新项目。现有的协同过滤方法认为用户所交互的一组历史项目对用户的影响是相同的，并且将所有历史交互项目在对目标项目作预测时的贡献看作是相同的，导致这些推荐方法的准确性受限。针对上述问题，提出了一种基于双重最相关注意力网络的协同过滤推荐算法，该算法包含两层注意力网络。首先，使用项目级注意力网络为不同历史项目分配不同的权重来捕获用户历史交互项目中最相关的项目；然后，使用项目交互级注意力网络感知不同历史项目与目标项目之间的交互关联度；最后，通过两层注意力网络的使用来同时捕获用户在历史交互项目上和目标项目上的细粒度偏好，从而更好地进行下一步推荐工作。在MovieLens和Pinterest两个真实数据集上进行实验，实验结果表明，所提算法在推荐命中率上与基准模型基于深度学习的项目协同过滤（DeepICF）算法相比分别提升了2.3个百分点和1.5个百分点，验证了该算法在为用户进行个性化推荐上的有效性。     

基于双重最相关注意力网络的协同过滤推荐算法

基于项目的协同过滤从用户的历史交互项目中学习用户偏好,根据用户的偏好推荐相似的新项目。现有的协同过滤方法认为用户所交互的一组历史项目对用户的影响是相同的,并且将所有历史交互项目在对目标项目作预测时的贡献看作是相同的,导致这些推荐方法的准确性受限。针对上述问题,提出了一种基于双重最相关注意力网络的协同过滤推荐算法,该算法包含两层注意力网络。首先,使用项目级注意力网络为不同历史项目分配不同的权重来捕获用户历史交互项目中最相关的项目;然后,使用项目交互级注意力网络感知不同历史项目与目标项目之间的交互关联度;最后,通过两层注意力网络的使用来同时捕获用户在历史交互项目上和目标项目上的细粒度偏好,从而更好地进行下一步推荐工作。在MovieLens和Pinterest两个真实数据集上进行实验,实验结果表明,所提算法在推荐命中率上与基准模型基于深度学习的项目协同过滤（DeepICF）算法相比分别提升了2.3个百分点和1.5个百分点,验证了该算法在为用户进行个性化推荐上的有效性。