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。     

基于项目特征聚类的协同过滤推荐算法

提出基于项目特征聚类的Item-based协同过滤推荐算法.该算法首先根据项目的属性特征对项目进行聚类,形成其特征相似群,然后采用一种基于预评分的相似性度量方法计算目标项的最近邻居,最终产生推荐.经实验验证该算法可以有效解决用户评分数据稀疏性和冷启动的难题,而且可以显著提高系统推荐质量.     

基于模糊聚类的协同过滤算法

针对传统协同过滤算法普遍存在的稀疏性和扩展性问题,提出一种基于模糊聚类的协同过滤算法。利用模糊聚类的方法对项目进行聚类,通过用户-项目评分矩阵计算用户之间的相似度,从中选出与用户最相似的前k个用户,根据这k个用户对当前用户的未评分项目的打分进行预测,选出前n个推荐。实验结果证明,与基于用户的协同过滤算法相比,该算法能提高冷启动问题下的相似度计算精度。     

改进的聚类邻居协同过滤推荐算法

推荐系统运用统计和知识发现技术在实时交互系统中提供产品推荐,并且已经在电子商务中取得了较广泛的应用。本文中我们介绍了一种不同于以往的推荐产生算法,称之为改进的聚类邻居协同过滤推荐算法,试验表明我们的算法比k-邻近点算法和聚类邻居算法具有更好的效果。     

基于蜂群K-means聚类模型的协同过滤推荐算法

针对目前协同过滤推荐算法的推荐质量和推荐效率低的问题,提出了一种基于改进蜂群K-means聚类模型的协同过滤推荐算法。首先,根据用户属性信息,采用改进蜂群K-means算法对用户进行聚类,建立用户聚类模型;然后,计算目标用户与用户聚类模型中各聚类中心的距离,其中距离最近的类为目标用户的检索空间;最后,从检索空间中依据用户-项目评分矩阵通过相似度计算搜索目标用户的最近邻居,由最近邻居的信息产生推荐列表。实验结果表明,该算法降低了平均绝对误差值,缩短了运行时间,提高了推荐质量和推荐效率。     

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。     

个性化服务中基于用户聚类的协同过滤推荐

协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中，但随着系统规模扩大，它的效能逐渐降低。针对此缺点，使用了基于用户聚类的协同过滤推荐，根据用户评分的相似性对用户聚类，在此基础上搜索目标用户的最近邻居，从而缩小用户的搜索范围。本文还提出将协同过滤推荐分为类内相似系数计算和产生推荐两个阶段，把相似系数的计算放在离线部分，减少在线推荐的计算量，提高实时响应速度。另对聚类算法初始聚类中心的选取也做了改进。     

基于SVD的K-means聚类协同过滤算法

针对基于内存的协同过滤算法在线计算量较大,数据稀疏且可扩展性较低的缺点,本文提出了一种基于SVD矩阵填充技术的K-means聚类协同过滤算法。本算法首先利用SVD降维方法对原始的高维稀疏矩阵进行预测填充,得到一个没有缺失值的评分矩阵,而后利用K-means聚类在填充完整的数据上对用户进行聚类,从而对完成对测试集上未知评分进行预测。该算法利用用户与项目之间的潜在关系克服了稀疏性问题,同时保留了聚类方法可离线建模、可扩展性好等优点。实验结果表明,该算法获得了更好的预测性能,同时具有良好的可扩展性。     

基于项目聚类的协同过滤推荐算法

推荐系统是电子商务中最重要的技术之一 ,协同过滤是推荐系统中采用最为广泛也是最成功的推荐技术 .随着电子商务系统用户数目和商品数目日益增加 ,在整个用户空间上寻找目标用户的最近邻居非常耗时 ,导致推荐系统的实时性要求难以保证 .针对上述问题 ,本文提出了一种基于项目聚类的协同过滤推荐算法 ,根据用户对项目评分的相似性对项目进行聚类 ,生成相应的聚类中心 ,在此基础上计算目标项目与聚类中心的相似性 ,从而只需要在与目标项目最相似的若干个聚类中就能寻找到目标项目的大部分最近邻居并产生推荐列表 .实验结果表明 ,本算法可以有效提高推荐系统的实时响应速度     

一种基于改进的层次聚类的协同过滤用户推荐算法研究

为了降低组用户推荐的计算时间,提出了一种改进的层次聚类协同过滤用户推荐算法。由于数据的稀疏性,传统的聚类方法在尝试划分用户群时效果不理想。考虑到传统聚类算法的聚类中心不变组内用户间相关度不高等问题,将用户进行聚类,然后按照分类计算出每个用户的推荐结果,在进行聚类的同时充分利用用户间的信息传递来增强组内用户的信息共享,最后将组内所有的用户的推荐结果进行聚合。最后仿真实验表明,本方法能够有效地提高推荐的准确度,比传统的协同过滤算法具有更高的执行效率。     

一种融合聚类与用户兴趣偏好的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法可以根据已知用户的偏好预测其可能感兴趣的项目,是现今最为成功、应用最广泛的推荐技术。然而,传统的协同过滤推荐算法受限于数据稀疏性问题,推荐结果较差。目前的协同过滤推荐算法大多只针对用户-项目评分矩阵进行数据分析,忽视了项目属性特征及用户对项目属性特征的偏好。针对上述问题,提出了一种融合聚类和用户兴趣偏好的协同过滤推荐算法。首先根据用户评分矩阵与项目类型信息,构建用户针对项目类型的用户兴趣偏好矩阵;然后利用K-Means算法对项目集进行聚类,并基于用户兴趣偏好矩阵查找待估值项所对应的近邻用户;在此基础上,通过结合项目相似度的加权Slope One算法在每一个项目类簇中对稀疏矩阵进行填充,以缓解数据稀疏性问题;进而基于用户兴趣偏好矩阵对用户进行聚类;最后,面向填充后的评分矩阵,在每一个用户类簇中使用基于用户的协同过滤算法对项目评分进行预测。实验结果表明,所提算法能够有效缓解原始评分矩阵的稀疏性问题,提升算法的推荐质量。     

基于项目聚类的全局最近邻的协同过滤算法

用户评分数据极端稀疏的情况下,传统相似性度量方法存在弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降。针对 此问题,提出了一种基于项目聚类的全局最近部的协同过滤算法。该算法根据项目之间的相似性进行聚类,使得相似 性较高的项目聚成一类,在项目聚类集的基础上,计算用户的局部相似度,使用一种新的最近部用户全局相似度作为 衡量用户间相似性的标准;其次,给出了一种利用重叠度因子来调节局部相似度的方法,以更准确地刻画用户之间的 相似性。实验结果表明,该算法可以提升预测结果的准确性,提高推荐质量,特别是在数据较为稀疏时,改善尤为明 显。     

基于重叠度和双重属性的协同过滤推荐算法

协同过滤是现行推荐系统中应用最广泛也是最成功的推荐技术之一,然而传统的协同过滤推荐算法存在着邻居选取片面性和推荐精度低的问题。针对上述问题,提出了一种基于重叠度和双重属性的协同过滤推荐算法。首先基于相似度和重叠度的共同计算结果选取推荐对象集;然后提出了双重属性的概念,分别计算推荐用户的信任度和目标项目的受欢迎度;最后兼顾两个群体,根据用户和项目两方面的评分信息完成对目标用户的推荐。实验结果证明该算法较传统的协同过滤推荐算法在邻居选取和推荐质量方面均有显著的提高。     

基于协同过滤的位置感知推荐

不同地区的用户兴趣不同,并且当推荐物品具有位置属性时,用户更加倾向于离自身较近的物品。根据用户和物品的位置信息来捕获用户兴趣能有效地提高个性化推荐精度。为了有效处理用户和物品的位置信息,在推荐系统中引入金字塔模型(PS)来实现用户分区和用户旅行代价的计算,提出了基于金字塔模型的协同过滤算法(PMCF),来生成对用户的Top-N物品推荐。使用MovieLens数据集、Foursquare数据集和Synthetic数据集来分别评估算法的有效性,实验表明,所提出的算法的准确度要高于传统的推荐算法。     

基于项相关图的协同过滤算法

在电子商务中,准确的推荐结果可以提高商品的成交量,从而给企业带来更多的收益。为了提高推荐算法的准确性,提出了一种基于项相关图的协同过滤算法。以商品作为顶点,以共同购买两个商品的用户数作为连接这两个顶点的边,将用户-项评分矩阵转换成一个项相关图。根据项相关图确定项与项之间的相似性,设计了一种综合了项相关图相似性和平均值相似性的推荐算法。实验结果表明,提出的推荐算法具有很好的预测准确性,明显优于相关的项推荐算法。     

基于协同过滤的在线拍卖商品推荐

随着电子商务的发展，基于C2C环境的在线拍卖也迅速发展起来，用户数和拍卖商品数的急剧增加，使得信息过载和如何提高客户忠诚度这一问题凸现出来。而推荐系统则成了解决这一问题的手段之一。但是C2C和B2C环境存在很大的不同，对推荐系统的应用提出了一定的挑战。该文对用户在拍卖网站的行为进行了分析，在此基础上建立了用户的偏好模型，利用协同过滤技术进行拍卖商品的推荐。     

基于模糊聚类的协同过滤推荐方法

推荐系统是利用用户的历史偏好信息实现个性化服务的系统,它已经成为电子商务和信息获取领域中的重要应用。文中提出了一种通过模糊聚类的方法将项目属性特征的相似性与基于项目的协同过滤推荐技术相结合的推荐方法,首先应用模糊聚类技术对项目聚类,得到项目在属性特征上的相似关系群,然后与用户一项目评分矩阵中的协同相似关系群组合得到综合相似关系群,最后,利用综合相似关系群为目标用户推荐项目。实验结果表明,该方法不仅可有效改善基于项目的协同过滤推荐算法面临的“冷启动”问题,而且确实提高了推荐系统的推荐精度。     

一种融合多种用户行为的协同过滤推荐算法

协同过滤作为目前应用最成功的个性化推荐技术,在电子商务、社交网络等领域得到了广泛应用。然而,当此类算法应用到个性化医疗推荐领域时,由于个人医疗行为本身的复杂性和多样性,出现了推荐准确率下降的问题。针对这一问题,提出一种融合多种用户行为的协同过滤推荐算法,使用权重因子来综合衡量不同用户行为对推荐质量的影响,并引入重合依赖度的概念来修正传统的相似度度量方法。在收集的Top-md数据集上的实验结果表明,该算法能够全方位表达用户的就医偏好和意愿,有效提高个性化医疗推荐系统的推荐质量。     

一种改进的Top-N协同过滤推荐算法

摘 要: 针对传统的相似度计算方法仅依靠用户评分信息矩阵来计算物品或用户相似度,物品相似度的计算考虑了所有用户的历史反馈信息等问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。首先,以所有物品的度的平均值作为阈值,在用户相似度计算公式中引入用户共同评分权重以及流行物品权重。其次,在物品相似度计算公式中引入物品时间差因素和用户共同评分权重。最后,将兴趣相似的用户聚成一类,在类内应用推荐算法分别为用户进行推荐。实验结果表明,相比于传统的协同过滤推荐算法,新算法得到的推荐结果在召回率上提高了2.1%。该算法可在一定程度上提高推荐算法的精度以及推荐质量。