基于近邻评分预测的协同过滤推荐算法

随着用户数量和网站提供的服务种类的不断增加,这些网站都面临着怎样更精准的给自己的用户推荐他们可能感兴趣的东西。传统的在用户—项目评分矩阵上计算项目之间相似性的方法不够精确,而且当用户—项目评分矩阵很稀疏的时候误差很大甚至无法处理。文中在项目评分相似性计算中考虑了时间信息,在计算项目相似性中融合了项目评分相似性和经过加权处理的项目属性特征相似性。实验结果表明,该算法较之传统的方法能够较好的应对数据稀疏问题,同时提高了推荐结果的精确度。     

协同过滤推荐算法综述

推荐系统是电子商务系统最重要的技术之一,协同过滤推荐是目前应用最广泛和最成功的推荐系统.介绍协同过滤推荐算法的基本思想和最新研究进展,分析目前出现的代表性算法.总结协同过滤推荐算法中的关键问题和相关解决方案,比如相似性比较,数据稀疏性问题,推荐的实时性,推荐策略,评估方法等,同时也对比分析各种方法的优缺点.最后介绍协同过滤推荐算法需要进一步解决的问题和可能的发展方向.     

一种基于局部近邻Slope One协同过滤推荐算法

经典的Slope One算法采用线性回归模型对目标项目进行预测评分,但在项目评分偏差表构建过程中产生了部分噪声数据,影响了算法的推荐性能。为了解决该问题,建立了一种基于局部近邻Slope One协同过滤推荐算法。算法计算了当前活跃用户针对不同推荐商品的近邻用户集,其邻居用户集根据目标项目的不同而动态变化;根据活跃用户关于不同目标项目的邻居用户数据来进一步优化项目之间的平均偏差,进而产生推荐。对比实验说明,该算法在MovieLens数据集上具有较高推荐精度。     

不确定近邻的协同过滤推荐算法

文中围绕传统的协同过滤推荐算法存在的局限性展开研究,提出一种不确定近邻的协同过滤推荐算法UNCF.根据推荐系统应用的实际情况,对于推荐的每一种场景其实都是不可预先确定的,而文中算法基于用户以及产品的相似性计算,自适应地选择预测目标的近邻对象作为推荐群,同时计算推荐群中推荐把握概率较高的信任子群,最后通过不确定近邻的动态度量方法,来对预测结果进行平衡的推荐.通过实验结果表明,该算法可以有效平衡用户群以及产品群推荐结果所带来的不稳定影响,有效缓解用户评分数据稀疏的情况所带来的问题,并在多个实验数据中,提高了推荐系统的预测准确率.     

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%。     

融合用户评分和属性相似度的协同过滤推荐算法

为了提高协同过滤推荐系统的推荐效率和准确性,更好地向用户提供个性化的推荐服务,提出一种用户评分和属性相似度的推荐算法。首先分析当前协同过滤推荐研究的现状,设计相似度、兴趣倾向相似度、置信度等指标作为评分标准,使得用户相似度的计算更加准确、有区分度。然后根据用户属性来衡量用户之间的相似度,利用Movie Lens数据集和Book-Crossing数据集做对比实验,对比精度、通用性和不同稀疏度及冷启动情况下的性能。实验结果表明,本文算法不仅提高了推荐精度,而且明显优于其他协同过滤推荐算法,具有更高的实际应用价值。     

基于熵优化近邻选择的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐系统的近邻选择环节中不仅没有考虑目标项目对用户间相似性计算的影响,而且也未考虑邻居用户对目标用户的推荐贡献能力,导致既降低了相似性计算的准确性,也提高了近邻集合中伪近邻的比例。针对这些问题,提出了一种基于熵优化近邻选择的协同过滤推荐算法。算法首先使用巴氏系数计算项目间相似性,并以此为权重加权计算用户间相似性。其次引入熵描述用户评分分布特性,根据评分分布差异性衡量邻居用户的推荐贡献能力。最后,利用双重准则共同计算推荐权重,并构建近邻集合。实验结果表明该算法能够在不牺牲时间复杂度的条件下准确地选取近邻集合,提升推荐准确度。     

面向协同过滤推荐的新型混合评分函数

协同过滤技术在现代推荐系统中得到了广泛的应用,其基本思想是相似的用户会喜欢相似的物品.评分函数(Score Function,SF)是协同过滤推荐模型的一个关键技术,用于评估用户对物品的喜好程度.然而,目前常用的评分函数存在如下缺陷,即内积评分函数难以有效捕捉用户与用户以及物品与物品的相似度,而欧几里德距离度量函数由于...     

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。     

一种基于情景的协同过滤推荐算法

针对协同过滤推荐算法中数据极端稀疏所带来的推荐精度低下的问题,文中提出一种基于情景的协同过滤推荐算法。通过引入项目情景相似度的概念,基于项目情景相似度改进了用户之间相似度的计算公式,并将此方法应用至用户离线聚类过程中,最终利用用户聚类矩阵和用户评分数据产生在线推荐。实验结果表明,该算法能够在数据稀疏的情况下定位目标用户的最近邻,一定程度上缓解数据极端稀疏性引起的问题,并减少系统在线推荐的时间。     

基于评分预测的协同过滤推荐算法

传统的基于评分预测的协同过滤算法在计算用户之间相似性时只针对用户共同评过分的物品计算评分差异,然而由于不同用户共同评分的物品数目不同,使得计算标准不统一,从而导致推荐质量不理想。本文在传统算法的基础上进行改进,新算法在计算相似性的时候一方面考虑了用户共同评分的物品数,另一方面还考虑了物品的热门程度对用户相似性计算的影响。实验结果表明,新算法在推荐准确率和召回率上都比传统算法提高了1倍以上。研究还发现在算法中使用Pearson相关系 数明显好于使用欧氏距离作相似性度量标准得到的推荐效果。     

基于领域最近邻的协同过滤推荐算法

协同过滤是目前电子商务推荐系统中广泛应用的最成功的推荐技术,但面临严峻的用户评分数据稀疏性和推荐实时性挑战. 针对上述问题,提出了基于领域最近邻的协同过滤推荐算法,以用户评分项并集作为用户相似性计算基础,将并集中的非目标用户区分为无推荐能力和有推荐能力两种类型;对于前一类用户不再计算用户相似性以改善推荐实时性,对于后一类用户则提出“领域最近邻”方法对并集中的未评分项进行评分预测,从而降低数据稀疏性和提高最近邻寻找准确性. 实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量.     

基于邻居决策的协同过滤推荐算法

协同过滤技术应用于个性化推荐系统中,稀疏性问题和可扩展性问题成为亟需解决的问题。针对传统方法的不足,提出一种凭借邻居数做决策的方法,比较各个待测位置的用户邻居数和项目邻居数,由数量多的一方作预测,同时对预测值判定给出一种合理而有效的度量方法。实验结果表明,该方法能够提高推荐质量。     

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.     

基于项目评分预测的协同过滤推荐算法

推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一.随着电子商务系统用户数目和商品数目的日益增加,在整个商品空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法的不足,提出了一种基于项目评分预测的协同过滤推荐算法,根据项目之间的相似性初步预测用户对未评分项目的评分,在此基础上,采用一种新颖的相似性度量方法计算目标用户的最近邻居.实验结果表明,该算法可以有效地解决用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法存在的问题,显著地提高推荐系统的推荐质量.     

协同过滤算法在推荐系统中的应用

介绍了协同过滤算法,并对算法进行了改进,解决了用户稀疏的情况下传统算法的不足,同时通过引入评分阈值,显著提高了个性化协同过滤算法的推荐精度。     

基于局部主成分分析的协同过滤推荐模型

根据传统协同过滤算法中用户数据的高维稀疏特点,提出一种基于局部主成分分析协同过滤推荐模型,采用基于语义分类和主成分分析的二阶段降维技术,分别对各类主题页面进行局部降维处理,以保留对某类主题真正感兴趣的用户群,加速最近邻的搜索过程。通过对真实Web日志数据的测试,证明该模型具有较高的预测精度。     

基于Tag和协同过滤的混合推荐方法

针对传统协同过滤方法的稀疏性问题,提出基于标签(Tag)和协同过滤的混合推荐方法TAG-CF。通过Tag分类信息获取项目的最近邻居,采用基于项目的最近邻方法预测用户评分值,并利用该预测值填充用户评分矩阵,构造密集的伪矩阵,运用基于用户的的协同过滤方法在伪矩阵上计算用户对项目的预测评分值。实验结果表明,TAG-CF能有效降低推荐系统的平均绝对误差,提高推荐质量。