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.     

缓解数据稀疏问题的协同过滤混合填充算法

现实评分矩阵非常稀疏,基于用户的协同过滤无法为目标用户提供高精度的满意推荐.基于此种情况,文中提出协同过滤混合填充算法,缓解数据稀疏问题.从物品角度出发,根据相似物品的评分信息填充稀疏矩阵.同时从用户角度出发,利用填充后的矩阵计算目标用户的邻近用户.选取共同评分数量最多的物品以进一步填充矩阵.在两个真实数据集上的实验表明,本文算法在无需额外复杂信息的条件下,有效提高新用户推荐的精确度,缓解数据稀疏性问题.     

基于图嵌入模型的协同过滤推荐算法

传统协同过滤算法存在严重的数据稀疏和冷启动问题。利用社交网络中的丰富信息为解决传统协同过滤算法的数据稀疏和冷启动带来了契机。然而,传统基于社交网络的协同过滤算法仅利用粗粒度、稀疏的用户信任关系来改进传统协同过滤算法,即用0或1表示用户之间信任程度。另外,传统基于社交网络推荐算法仅仅集成用户之间显式信任关系,而忽略用户之间隐式的信任关系。本文提出一种基于图嵌入模型的协同过滤推荐算法,即利用图嵌入模型技术学习社交网络中用户的低维特征表示,并根据用户的低维特征表示推导用户之间细粒度的信任关系。最后,根据信任用户和相似用户对目标物品的评分权重预测用户对目标物品的评分。在真实数据集上的实验结果表明,基于图嵌入模型的协同过滤算法的性能优于传统的协同过滤算法。     

一种基于空间变换的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤推荐算法在实际应用中往往面临着计算可扩展性的问题。为解决此问题,文中在基于物品的协同过滤推荐的框架下,通过融合社交关系信息,提出了一种基于空间变换的协同过滤推荐算法。首先,根据用户社交网络信息,运用社区发现算法将用户划分为不同的类;其次,基于评分信息,根据用户和物品之间的对应关系找到各个用户类所对应的物品类;最后,通过各个物品对每一物品类的隶属关系,将稀疏的高维评分信息矩阵转换为一个低维稠密的物品隶属度矩阵,进而基于该矩阵进行相似度计算并进行协同过滤推荐。在公开数据集上将所提方法与其他算法进行了对比实验分析,结果表明,所提算法能够在保证推荐准确性的同时明显提升计算效率。     

融合社交网络特征的协同过滤推荐算法

为了解决传统协同过滤算法中存在的严峻的数据稀疏性问题,提出了一种融合社交网络特征的协同过滤推荐算法。该算法在传统矩阵分解模型基础上,通过融合社交网络特征与用户评分偏好程度得到信任和被信任特征矩阵,然后利用社交特征矩阵、商品特征矩阵和用户评分偏好相似性共同预测用户对商品的评分值。为了验证该算法的可靠性,使用Epinions公开数据集对算法性能进行对比分析。实验结果显示,相比现有的社交推荐算法,所提算法有更小的平均绝对误差和均方根误差,同时算法的时间复杂度与数据集的数量之间为线性关系。因此,该算法可以有效缓解数据稀疏性对推荐结果的影响,并提高推荐准确率。在现实推荐中,该算法可以考虑作为大规模数据集进行商品推荐的一个选择方式。     

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。     

基于评论与评分的协同过滤算法

针对传统协同过滤算法中存在的数据稀疏性问题,结合用户评分及用户评论信息的特点,提出了基于评论与评分的User-based协同过滤算法和基于评论与评分的Item-based协同过滤算法。该算法利用主题模型产生评论主题分布,利用评分数据生成评论态度影响因子,并通过评论态度影响因子来放大评论主题分布中的突出特征,建立更为准确的用户偏好与物品特征,进而进行评分预测与物品推荐。实验结果表明,该算法在稀疏数据集上可以获得较好的推荐效果,提高了推荐质量。     

一种基于社区专家信息的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法由于不受特定领域知识限制、简单易实现等优点,得到了广泛的应用.但是,在实际应用中,该类算法往往面临着数据稀疏性、可扩展性、冷启动等问题.为了解决其中的用户冷启动问题,将用户社交信息和评分信息进行融合,提出了一种基于社区专家信息的协同过滤推荐算法.首先,依据用户的社交关系将用户划分为不同的社区;其次,根据一定的准则确定各个社区的专家,并利用社交信息和评分信息对专家评分进行填充进而缓解稀疏性;最后,对冷启动用户根据其所属社区的专家信息进行预测评分.在数据集FilmTrust和Epinions上与已有协同过滤推荐算法进行了比较分析.实验结果表明,提出的算法可以有效缓解协同过滤推荐算法中的用户冷启动问题,并在平均绝对误差和均方根误差2个评价指标上优于已有算法.     

基于slope one算法改进评分矩阵填充的协同过滤算法研究

为解决协同过滤算法中的数据稀疏性问题,提出了一种改进的协同过滤算法。该算法使用slope one算法计算出来的评分预测值来填充评分矩阵中的未评分项目,然后在填充后的用户-项目评分矩阵上通过基于用户的协同过滤方法给出推荐。利用slope one算法计算出来的评分预测值作为回填值,既能降低评分矩阵的稀疏性,也保证了回填值的多样性,从而减少均值、中值等单一填充值造成的推荐误差。在MovieLens-1M数据集上对本文改进算法和协同过滤算法及均值中心化处理的算法作五折交叉实验,结果表明,基于评分预测值填充数据后的协同过滤算法有效的缓解了数据稀疏性问题,并且有更好的推荐效果。     

基于用户信任和兴趣的概率矩阵分解推荐方法

传统协同过滤推荐算法存在数据稀疏性、冷启动、新用户等问题.随着社交网络和电子商务的迅猛发展,利用用户间的信任关系和用户兴趣提供个性化推荐成为研究的热点.本文提出一种结合用户信任和兴趣的概率矩阵分解（STUIPMF）推荐方法.该方法首先从用户评分角度挖掘用户间的隐性信任关系和潜在兴趣标签,然后利用概率矩阵分解模型对用户评分信息、用户信任关系、用户兴趣标签信息进行矩阵分解,进一步挖掘用户潜在特征,缓解数据稀疏性.在Epinions数据集上进行实验验证,结果表明,该方法能够在一定程度上提高推荐精度,缓解冷启动和新用户问题,同时具有较好的可扩展性.     

基于条件型游走二部图协同过滤算法

针对拥有少量评分的新用户采用传统方法很难找到目标用户的最近邻居集的问题,本文提出了一种条件型游走二部图协同过滤算法。该算法根据复杂网络理论的二部图网络,将用户-项目评分矩阵转换为用户-项目二部图,采用了条件型游走计算目标用户与其他用户之间的相似性。研究结果表明在同样的数据稀疏性情况下,本文提出的条件型游走二部图协同过滤算法在MAE和准确率都要优于其他两种传统的协同过滤算法,从而提高了算法的推荐精度;而且当训练值的比例很低时,即数据稀疏程度越大时,本文提出的推荐算法的对推荐质量的提高程度越大。     

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。     

融合社交关系和标签信息的混合新闻推荐算法

针对传统新闻推荐的数据稀疏性和用户的兴趣爱好快速变化问题,提出了一种融合社交关系和标签信息的混合新闻推荐算法。首先,该算法充分利用社交网络中的社交关系和标签信息;然后使用概率主题模型(latent Dirichlet allocation,LDA)对用户兴趣进行建模;最后采用基于内容与协同过滤相结合的混合推荐算法来完成新闻推荐。实验结果表明,所提算法与已有的推荐算法相比较,在精确度上提升了10.7%、平均倒数排名上(mean reciprocal rank,MRR)提升了4.1%,在归一化折损累计增益(normalized discounted cumulative gain,NDCG)上提升了10%。该算法可在一定程度上提高新闻推荐算法的精度及推荐质量。     

融合社会网络与信任度的个性化推荐方法研究

针对协同推荐技术存在的数据稀疏性和恶意评价行为等问题, 提出了一种新颖的基于社会网络的协同过滤推荐算法。该方法借助社会网络分析技术对协同推荐方法加以改进, 结合用户信任关系与用户自身兴趣, 通过计算网络节点的可信度来消减虚假评分或恶意评分给推荐系统带来的负面影响, 从而提高了推荐系统的准确度。实验表明, 相对于传统的协同过滤算法, 该算法可以有效缓解用户评分稀疏性及恶意评价行为带来的问题, 显著提高推荐系统的推荐质量。     

基于近邻关系的个性化推荐算法研究

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。针对协同过滤中的数据稀疏问题,提出了一种基于最近邻的个性化推荐算法。通过维数简化技术对评分矩阵进行优化,降低数据稀疏性;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,产生推荐预测。实验结果表明,该算法有效地解决了数据稀疏,提高了推荐系统的推荐质量。     

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。     

基于信任和矩阵分解的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤算法普遍存在的稀疏性和冷启动问题,提出一种基于信任和矩阵分解的协同过滤推荐算法。提出一种基于用户评分值的隐式信任计算方法,该方法综合考虑用户的相似性和交互经验,运用信任传播方法使不存在直接信任的用户获得间接信任;通过动态因子将显式信任和隐式信任融入到SVD++算法当中。FilmTrust数据集下的实验表明,与其他矩阵分解推荐算法相比,该方法具有更好的预测效果,在冷启动用户的评分预测上也有很好的表现。     

基于内容预测和项目评分的协同过滤推荐

文中提出了一种基于内容预测和项目评分的协同过滤推荐算法，根据基于内容的推荐计算出用户对未评分项目的评分，在此基础上采用一种基于项目的协同过滤推荐算法计算项目的相似性，随后作出预测。实验结果表明，该算法可以有效解决用户评分数据极端稀疏的情况，同时运用基于项目的相似性度量方法改善了推荐的精确性，显著提高推荐系统的推荐质量。