融合评分倾向度和双重预测的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法面临着严重的数据稀疏性问题,提出一种融合评分倾向度和双重预测的协同过滤推荐算法以解决该问题。在选择最近邻阶段,引入评分倾向度来改进相似性度量方法,更加准确地得到最近邻居集;在推荐生成阶段,利用基于用户最近邻和基于项目最近邻的双重预测方法来进行评分预测,提高预测的准确度。通过在Movie Lens-1M数据集上的实验结果表明:该算法能够缓解数据稀疏性对推荐结果的影响,有效降低平均绝对误差,提高推荐准确率。     

基于社交网络能量扩散的协同过滤推荐算法

针对数据稀疏导致推荐系统精确度较低的问题,结合社交网络中丰富的社会化信息及能量扩散在数据稀疏问题上的优良表现,文中提出基于社交网络能量扩散的协同过滤推荐算法.首先利用用户-物品评分矩阵和信任关系具有的传递性计算用户之间信任强度值.再利用社交网络结合用户-物品二分网络,得到物品资源值.最后利用协同过滤方法进行预测评分.在真实数据集上的实验表明,文中算法缓解数据稀疏性,可解决推荐精确度较低的问题.     

融合潜在社交信任模型的协同过滤推荐

推荐系统在处理信息过载的问题上有着显著的作用,但是推荐系统也存在不足之处,在于它的数据稀疏性和冷启动问题,使用传统的协同过滤算法已经不能满足于推荐系统的技术发展。随着社交网络的发展,朋友信任关系被广泛地运用于推荐系统中。但是在实际生活中,社交网络中的信任关系也存在着数据稀疏的问题,为了更好地提高推荐的质量,提出了一种融合潜在社交信任模型的协同过滤推荐算法。新的社交信任模型主要由以下部分组成:社交矩阵中全局信任值和专家模型,改进的信任传播模型,改进的皮尔逊系数模型。通过实验结果分析可知融合新模型的推荐算法有助于提升推荐效果。     

融合社交网络与关键用户的并行协同过滤推荐算法

为解决传统协同过滤推荐算法中存在的数据稀疏、冷启动以及推荐结果缺乏多样性等问题,提出一种融合社交网络与关键用户的协同过滤推荐算法。该算法在用户—项目评分矩阵基础上,融合用户社交网络信息得出社交信任矩阵,融合关键用户信息得出关键用户评分矩阵。利用三大评分矩阵,分配不同的权重比例,共同来预测用户对于目标项目评分。针对海量数据问题,采用Spark分布式集群实现该算法的计算并行化。实验结果表明,该算法能够有效缓解数据稀疏问题,提高处理速度和推荐准确度。     

融合评分相对差异的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是个性化推荐系统中最常用的方法之一,其中相似度计算直接影响基于内存的协同过滤推荐算法的推荐质量.针对协同过滤推荐算法中传统的用户间相似度计算方法仅考虑共同评分项评分数值上的差异导致难以准确衡量非偏好评分场景中用户间相似度的问题,本文提出一种基于余弦相似度并融合评分相对差异的用户间相似度计算方法.该方法考虑评分规模上的差异,计算评分相对相似度并且引入放大系数,在非偏好评分的场景下可以更加准确地区分用户间差异.在真实的数据集上完成对比实验分析,结果表明在非偏好评分场景下,所提方法相较于对比方法能降低预测误差,提高推荐质量.     

基于用户偏好和项目属性的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是目前应用最为广泛的个性化推荐方法之一,但传统的推荐算法在计算目标用户邻居集时只考虑用户项目评分矩阵中的具体数值,没有考虑用户偏好以及用户评分与项目属性之间的关系,推荐精度也有待进一步提高。针对这一问题,提出了一种基于用户偏好和项目属性的协同过滤推荐算法(UPPPCF)。本算法在传统的用户项目评分矩阵基础上综合考虑用户偏好以及项目属性,把评分矩阵转变成基于用户偏好的用户项目属性评分矩阵,然后根据这一评分矩阵来计算目标用户的最近邻居集,克服了传统相似性计算方法只依靠用户评分值的不足,同时本文对预测值判定给出了一种有效的度量方法。在 MovieLen 数据集上的实验结果表明,本文提出的UPPPCF算法能够有效弥补传统协同过滤算法中的不足,而且在推荐精度上有了明显的提高。     

融合社交关系的轻量级图卷积协同过滤推荐方法

图卷积网络(graph convolution network, GCN)因其强大的建模能力得到了迅速发展,目前大部分研究工作直接继承了GCN的复杂设计（如特征变换,非线性激活等）,缺乏简化工作。另外,数据稀疏性和隐式负反馈没有被充分利用,也是当前推荐算法的局限。为了应对以上问题,提出了一种融合社交关系的轻量级图卷积协同过滤推荐模型。模型摒弃了GCN中特征变换和非线性激活的设计;利用社交关系从隐式负反馈中产生一系列的中间反馈,提高了隐式负反馈的利用率;最后,通过双层注意力机制分别突出了邻居节点的贡献值和每一层图卷积层学习向量的重要性。在2个公开的数据集上进行实验,结果表明所提模型的推荐效果优于当前的图卷积协同过滤算法。     

融合评分结构特征与偏好距离的协同过滤推荐算法

在协同过滤算法中,用户之间的相似性计算影响推荐系统的质量,尤其是在数据稀疏的情况下得到的用户之间的关系同实际情况偏离较大,影响推荐精度。针对上述问题,提出一种新的相似性计算算法。利用用户评分结构特征的稳定性,同时结合评分结构间的偏好距离,重新计算用户间偏好相似度。在Movie Lens数据集上的实验结果表明,与传统基于用户的相关相似性协同过滤算法及余弦相似性算法相比,该算法的推荐精度平均提高3.94%和2.99%。     

基于协同过滤的社交网络热点信息个性化推荐研究

为提高推荐内容与用户需求内容的相似度,引进协同过滤算法,提出一种针对社交网络热点信息的个性化推荐方法。实验结果表明,该方法的实际应用效果较好,可以提高推荐内容与用户兴趣内容之间的平均绝对误差,为用户提供更加优质的推荐与推送服务,提高用户的满意度,具有一定的应用价值。     

基于位置社交网络的地点推荐算法

目前基于协同过滤的地点推荐算法存在难以准确估算用户偏好、推荐结果准确性不高等问题。改进了传统协同过滤中相似用户计算方法,在迭代过程中分别计算用户相似度和地点相似度的值,并不断交叉调整对方的值,直至收敛。该方法能够在稀疏的数据集下准确计算用户相似性。此外,在top-N推荐阶段,同时考虑了用户的兴趣度和推荐地点离用户所在地距离的影响,并设置阈值控制二者的权重,自适应地产生推荐结果。实验表明,与其它方法相比该方法能够获得更好的推荐效果。     

融合社交网络信息的协同过滤推荐算法*

在推荐系统中,协同过滤推荐算法往往面临数据集的高度稀疏性和推荐精度有限的问题.为了解决上述问题,在基于物品的协同过滤推荐框架下,分别在物品相似度的计算和用户对物品的评分预测阶段,利用社交网络中朋友关系信息选择性地填充评分矩阵中的缺失值,最大化利用评分矩阵中的已有信息,提出融合社交网络信息的协同过滤推荐算法.最后,在Epinions数据集上的实验表明,文中算法在一定程度上缓解数据稀疏性问题,同时在评分误差和分类准确率两个指标上优于其它协同过滤算法.     

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。     

基于加权三部图的协同过滤推荐算法

针对基于用户的协同过滤算法推荐结果过度集中在热门物品,导致多样性和新颖性较低、覆盖率较小的问题,文中提出基于加权三部图的协同过滤推荐算法.在分析数据稀疏和附加信息较少的基础上引入标签信息,可同时反映用户兴趣和物品属性,利用用户、物品和标签三元关系构建三部图.通过三部图网络映射到单模网络的方法获得用户偏好度,构建用户偏好...     

一种基于多元社交信任的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐是当前最成功的个性化推荐技术之一,但是传统的协同过滤推荐算法普遍存在推荐性能低和抗攻击能力弱的问题.针对以上问题,提出了一种基于多元化社交信任的协同过滤推荐算法CF-CRIS (collaborative filtering based on credibility, reliability, intimacy and self-orientation).1)借鉴社会心理学中的信任产生原理,提出基于多个信任要素(可信度、可靠度、亲密度、自我意识导向)的信任度计算方法;2)深入研究社交网络环境中各信任要素的识别、提取和量化方法;3)基于用户间的综合信任度选取可信邻居,完成对目标用户的个性化推荐.基于通用测试数据集的实验研究结果表明:该算法不但可以极大地提高推荐系统的精确度和召回率,而且表现出良好的抗攻击能力.     

社交网络下非结构化数据协同过滤推荐算法改进

现代社交网络中存在着数量巨大且无序的非结构化数据,针对非结构化数据采取协同过滤十分必要。传统的基于用户的协同过滤推荐算法由于其本身原理,其相似性计算的时间复杂度极高,本文通过引入粗集,高速分割用户和用户项目,直接计算分割后各组质心与初始用户的相似性来解决该问题。但数据易稀疏以及冷启动的问题仍未解决,对此在引入粗集的基础上加入信任概念,根据用户信任度以及信任的传递性缓解以上问题。在增强精确度的基础上还提高推荐速度。该模型还可以方便的扩展。     

基于半自动编码器的协同过滤推荐算法

为高效利用推荐系统中用户和物品的交互历史和辅助信息,提出一种改进的协同过滤推荐算法.利用半自动编码器对用户和物品的辅助信息进行特征提取,将提取出的特征映射到矩阵分解模型中,通过反向传播算法实现半自动编码器与矩阵分解模型的联合更新以提升推荐效果.在MovieLens-100K和Book-Crossing公开数据集上的实验...     

基于图注意力网络表示学习的协同过滤推荐算法

针对传统的基于模型的协同过滤推荐算法未能有效利用用户与项目的属性信息以及用户之间与项目之间的关系结构信息, 本文提出一种基于图注意力网络表示学习的协同过滤推荐算法. 该算法使用知识图谱表示节点的属性特征信息和节点间的关系结构信息, 并在用户和项目的同质网络上进行节点的图注意力网络表示学习, 得到用户和项目的网络嵌入特征表示, 最后构建融合网络嵌入信息的神经矩阵分解模型获得推荐结果. 本文在Movielens数据集上与相关算法进行对比实验, 实验证明该算法能优化模型的推荐性能, 提高推荐的召回率HR@K和归一化折损累计增益NDCG@K.     

综合用户特征及专家信任的协作过滤推荐算法

协作过滤推荐算法是推荐系统中应用最广泛的算法之一。通过分析传统协作过滤算法中由数据稀疏性导致的推荐精度不高的问题,在基于专家信任的协作过滤推荐算法的基础上,提出了一种综合用户特征及专家信任的协作过滤推荐算法。该算法分析了用户的不同特征,比较了用户与专家的相似度,通过计算用户-专家相似度矩阵,有效降低了数据集的稀疏性,提高了预测的准确性。在MovieLens数据集上的实验结果表明,改进的算法能够有效缓解冷启动问题,明显提高了系统的推荐精度。