基于项目聚类和评分的时间加权协同过滤算法

针对传统协同过滤算法中面临稀疏项目评分矩阵计算耗时不准确、同等对待不同时间段用户的项目评分这些影响推荐精度的问题,提出了基于项目聚类和评分的时间加权协同过滤推荐算法(TCF).该算法将项目评分与项目属性特征综合相似度高的聚到一个类别里,能有效解决数据稀疏性问题,降低生成最近邻居集合时间.引入时间加权函数赋予项目评分按时间递减的权重,根据加权后的评分寻找目标用户的最近邻居集合.实验从平均绝对误差、平均排序分和命中率三个指标来表明改进算法能有效提高推荐的准确性.     

伴随时间的模糊聚类协同过滤推荐算法

随着用户对推荐的准确性和实时性需求的不断提高,从海量用户历史数据中挖掘出用户需要的准确信息是一个极有价值的研究方向.基于模糊聚类的协同过滤算法首先要解决数据稀疏问题,对原始的用户评分数据进行预处理,采用SMOTE过采样技术填充数据有效解决了数据稀疏问题;然后利用模糊聚类实现评分数据的分类,结合艾宾浩斯遗忘曲线,将用户评价的时间戳作为因子对聚类后的数据进行评分预测,以此改善用户爱好随时间变化对推荐效果的影响,解决实时性问题.在M ovieLens-100k数据集上的实验结果表明,伴随时间的模糊协同过滤推荐可以明显提高推荐算法的准确性.     

融合狼群算法和模糊聚类的混合推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法普遍存在的数据稀疏性问题以及寻找相似用户时存在局限性,提出一种融合狼群算法和模糊聚类的混合推荐算法.在数据处理过程中,根据基于项目的协同过滤算法充分挖掘项目间的数据关系,填充原始矩阵的零值以降低数据稀疏性;从用户的角度出发,根据模糊聚类隶属度的大小筛选出相关邻居集合,扩大相关用户的寻找范围;将狼...     

基于马尔可夫聚类和混合协同过滤的电视节目推荐

针对家庭用户的电视节目个性化推荐问题,提出一种基于马尔可夫聚类和混合协同过滤(MCL-HCF)算法的混合推荐方法。采用马尔可夫聚类对各个时间段的电视用户进行聚类,产生不同的群组,最小化每个群组里的个体成员和群组整体的偏好差异,再以群组为单位进行电视节目推荐;使用基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤算法分别产生推荐列表;采用基于加权融合的混合推荐算法对两个推荐列表进行处理,得到最终的混合推荐结果。在公开数据集上的实验结果表明,该算法在平衡推荐惊喜度和相关性的同时能够获得令人满意的推荐准确率。     

基于社交信任聚类的混合推荐算法

推荐系统能够有效地解决信息过载问题,其中,协同过滤（collaborative filtering,简称CF）是推荐系统广泛采用的技术之一.然而传统的CF技术存在可扩展性差、数据稀疏和推荐结果精度低等问题.为了提高推荐质量,将信任关系融合到推荐系统中,采用聚类（FCM）方法,对信任关系进行聚类.利用信任类预测用户间的隐式信任,最后将信任关系与用户-项目关系线性融合进行推荐.在Douban和Epinions数据集上的实验结果表明,与传统的基于CF、基于信任和用户项目聚类的推荐算法相比,该算法能够大幅度地改进推荐质量,提升算法的时间效率.     

基于优化密度的耦合空间LDA文本聚类算法研究*

针对传统的空间向量模型在进行文本表示时计算相似度仅采用词频统计来表示文本以及对高维文本数据聚类效果有所下降等问题,提出一种基于优化密度的耦合空间LDA文本聚类算法。该算法利用提出的耦合空间模型和LDA主题模型线性融合计算文本相似度,并对阈值敏感问题进行优化,确定不同密度区域对应的阈值半径。实验结果表明,与改进的DBSCAN文本聚类算法和R-DBSCAN文本聚类算法相比,本文算法的文本聚类精度更高、聚类效果更优。     

面向电影推荐的时间加权协同过滤算法的研究

针对协同过滤算法的信息过期问题,提出一种改进的时间加权协同过滤算法(NTWCF)。考虑信息随时间推移导致信息影响力变化的因素,在信息半衰期的启发下,引入信息保持期的概念,通过在最近邻查找阶段和预测评分阶段采用一种新颖的时间加权函数为项目上的评分赋予不同的时间权重。电影数据集上的实验结果表明,它在一定程度上大幅度提高了预测推荐的准确性。接着,针对算法的实时性问题,利用时间加权的项目聚类优化NTWCF算法,提出综合时间权重和项目聚类的协同过滤算法(TWICCF),对评分信息时间加权后再对项目K-means聚类,在为目标项目查找最近邻时只在若干聚类构成的项目集中进行。相 比NTWCF算法, TWICCF算法在推荐准确度和实时性上均取得了显著的提升。     

服务于定向信息推荐的模糊聚类协同推荐算法

面对金融领域信息量扣用户数量的不断增加,现有的金融信息推荐算法不能很好地满足金融用户的信息需求,推荐结果的及时性和准确性有待进一步提高。在分析现有协同推荐算法的基础上,本文提出了金融信息模糊聚类协同推荐算法,将模糊聚类和协同推荐算法相结合,以用户一项目评价矩阵为研究基础,对有相似信息需求兴趣的用户进行模糊聚类,用户组群的兴趣爱好代表并预测个人的兴趣爱好,能为用户提供和发现新的信息资源,很好地满足金融用户信息需求的多兴趣性和时效性。最后对提出的算法进行实验,实验结果表明了算法具有良好的推荐效果。     

基于聚类模式的推荐算法研究

经典的协作式过滤算法基于记忆的非参数局部模型,该模型应用最近邻算法（K-nearest neighbors,KNN）技术,把目标用户近邻对于目标推荐项的喜好,作为向该用户进行有效推荐的标准。该方法在预测时需要较长的运算时间,并且在特定参数的限制下,不能保证对所有的用户进行有效预测。为了解决以上问题,介绍1种基于聚类模式的新的推荐方法。该算法首先假设目标用户和推荐项均能以一定的概率划归于不同的用户模式和推荐项模式中;通过计算各个用户模式对于各个推荐项模式的评分,以及用户属于不同用户模式的概率,推荐项属于不同项目模式的概率;从而产生目标用户对于具体推荐项的预测评分。通过与经典的协作式过滤推荐算法结果的对比,该方案可以在较短的时间预测所有用户对于所有推荐项的评分,并且其推荐效果与其他方法对比有了很好的改进。     

基于用户兴趣模型的推荐算法

传统的协同过滤算法虽然可以很容易地挖掘出用户的兴趣爱好,但存在数据冷启动和稀疏性问题.针对这些问题,提出一种基于用户兴趣模型的推荐算法.首先通过LDA主题模型训练数据集得到物品-主题概率分布矩阵,利用物品-主题概率分布矩阵得到用户历史兴趣模型,然后结合用户历史行为信息和物品内容信息得到用户兴趣模型,最后计算用户与候选集之间的相似度,进行TOP-N推荐.在豆瓣电影数据集上的实验结果表明,改进后的推荐算法能够更好地处理稀疏数据和冷启动问题,并且明显提高了推荐质量.     

基于LDA的隐式标签协同过滤推荐算法

固定标签协同过滤推荐算法,未充分考虑标签因子的多样化,主要依靠人工标记,扩展性不强,主观因素多。本文从用户的喜好特征因素角度出发,在固定标签协同过滤推荐算法的基础上,提出一种隐式标签协同过滤推荐算法。该算法利用LDA主题模型生成项目文本的隐式标签,得到项目-标签特征权重,根据算法性能优化的要求选择标签数量,将项目-标签矩阵与用户评分矩阵结合得到用户对标签的偏好矩阵,最后通过协同过滤算法产生推荐。实验结果表明,本文提出的基于LDA的隐式标签协同过滤推荐算法缓解了数据稀疏性问题,项目推荐的召回率、准确度和F1值有较大提升。     

一种基于聚类和协同过滤的组合推荐算法

协同过滤技术是目前电子商务推荐系统中最为主要的技术之一,但随着系统规模的日益扩大,它面临着算法可扩展性和数据稀疏性两大挑战。针对上述问题,本文提出了一种基于聚类和协同过滤的组合推荐算法。首先利用聚类对项目进行分类,在用户感兴趣的类里进行推荐计算,有效地解决了算法的可扩展性问题;接着在每一类中使用基于项目的协同过滤对未评价的项目进行预测,把较好的预测值填充到原用户-项集合中,有效地缓解了数据稀疏性问题;最后根据协同过滤推荐在相似项目的范围内计算邻居用户,给出最终的预测评分并产生推荐。实验结果表明,本算法有效地解决了上述两个问题,提高了推荐系统的推荐质量。     

基于子空间聚类的协同过滤推荐算法

为了降低数据稀疏性对推荐算法效率产生的影响,提出一种基于子空间聚类的协同过滤推荐算法(SCUCF).该算法创建感兴趣、不感兴趣以及既不感兴趣也不不感兴趣三种类型被评价项目的不同子空间.利用项目子空间为目标用户绘制邻居用户树,以此来寻找目标用户的邻居.利用改进的用户相似性计算方法来确定推荐用户.通过MovieLens 1...     

基于SVD与模糊聚类的协同过滤推荐算法

协同过滤为个性化推荐解决信息过载问题提供了方案,然而也存在着数据的稀疏性、可扩展性等影响推荐质量的关键问题.我们提出了一种基于奇异值分解（SVD）与模糊聚类的协同过滤推荐算法,通过引用物理学上狭义相对论中能量守恒的方法以保留总体特征值的数目,较为准确地确定降维维度,实现对原始数据的降维及其数据填充.另外,再运用模糊聚类的方法将相似用户进行聚类,从而达到减少邻居用户搜索范围的目的.在MovieLens与2013年百度电影推荐系统比赛等不同数据集上的实验结果表明,该算法能够提高推荐质量.     

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     

一种改进的协同过滤推荐算法

推荐系统在电子商务中应用广泛,协同过滤是推荐系统中应用最为成功的推荐技术之一。随着电子商务系统数据不断增加,用户-项目评分矩阵稀疏性问题日趋明显,成为推荐系统的瓶颈。本文提出基于LDA的协同过滤改进算法,提升稀疏评分矩阵下的推荐质量。首先,根据用户与项目评分矩阵,建立LDA模型,得到用户-项目概率矩阵,作为协同过滤的原始数据;然后根据属性对项目聚类,对用户-项目概率矩阵进行裁剪;最后,考虑上下文信息,在传统协同过滤相似度计算基础上,通过引入时间因子函数改进相似度计算公式。在Movie Lens数据集上的实验结果表明,本文提出模型的MAE指标优于传统协同过滤算法。     

基于用户聚类与项目划分的优化推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法没有充分考虑用户属性及项目类别划分等因素对相似度计算产生的影响,存在数据稀疏性,从而导致推荐准确度不高的问题.提出一种基于用户属性聚类与项目划分的协同过滤推荐算法,算法对推荐准确度有重要影响的相似度计算进行了充分考虑.先对用户采用聚类算法以用户身份属性聚类,进而再对项目进行类别划分,在相似度计算中增加类别相似度,考虑共同评分用户数通过加权系数进行综合相似度计算,最后结合平均相似度,采用阈值法综合得出最近邻.实验结果表明,所提算法能够有效提高推荐精度,为用户提供更准确的推荐项目.