基于遗忘函数的均值贝叶斯个性化排序算法研究

针对贝叶斯个性化排序算法未能充分应用用户的行为信息,导致算法在数据稀疏情况下推荐性能以及鲁棒性均大幅度降低的问题,提出了均值贝叶斯个性化排序(MBPR)算法,来进一步挖掘用户对隐式反馈信息的偏好关系。考虑到用户兴趣随时间变化的特征,又将遗忘函数引入MBPR算法中。该算法首先对用户的历史评分记录进行预处理;然后根据用户的评分信息对项目进行正负反馈的划分,对每名用户进行个性化建模,挖掘用户对未参与项目的喜好程度,生成推荐列表。为验证提出算法的推荐性能,在公开数据集MovieLens及Yahoo上进行分析和对比实验。实验结果表明该算法的推荐性能及鲁棒性较对比算法均有显著提高。     

一种基于降噪自编码器的隐式反馈推荐算法

现有的隐式反馈协同算法直接利用稀疏的二值社交信任信息辅助推荐,存在严重的数据稀疏问题,且没有深层次地融合社交信任信息的影响。针对以上问题,提出利用降噪自编码器深度融合用户隐式反馈数据与社交信息的算法。首先从不同的角度区分用户信任,提出一种信任相似度的新度量方法来改善社交数据的稀疏性,利用降噪自编码器将信任数据与用户隐式交互信息深度融合,通过综合二者的影响,有效提高了推荐质量。实验表明,该算法优于现有主流的的隐式反馈推荐算法。     

融合重叠社区正则化及隐式反馈的协同过滤方法

针对目前推荐系统存在的数据稀疏和冷启动等问题,提出了一种融合重叠社区正则化及隐式反馈的协同过滤方法(OCRIF),该方法不仅考虑了用户在社交网络中的社区结构,而且将用户评分信息与社交信息的隐式反馈融入推荐模型之中.此外,由于网络表示学习可以有效学习节点在社交网络的全局结构上的近邻信息,提出了一种网络表示学习增强的OCR...     

基于堆栈降噪自编码器改进的混合推荐算法

针对传统协同过滤算法仅利用评分信息作为推荐依据,没有利用用户评论和标签信息,无法准确反映用户对项目特征的偏好,推荐精确度低且容易过拟合等问题,提出一种基于堆栈降噪自编码（SDAE）改进的混合推荐（SDHR）算法。首先利用深度学习模型SDAE从用户自由文本标签中抽取项目的显式特征信息;然后,改进隐因子模型（LFM）算法,使用显式项目特征信息替换LFM中的抽象特征,进行矩阵分解训练;最后通过用户-项目偏好矩阵为用户提供推荐。在公开数据集MovieLens上的实验测试,与三组推荐模型（基于标签权重及协同过滤、基于SDAE和极限学习机、基于循环神经网络）比较,该算法推荐精确度分别提高了45.2%、38.4%和16.1%。实验结果表明,所提算法可以充分利用项目自由文本标签信息提高推荐性能。     

一种针对隐式反馈推荐系统的表征学习方法

基于邻域的top-◢N◣推荐算法利用隐式反馈数据建立排序模型,其算法性能严重依赖于相似度函数的表现。传统相似性度量函数在隐式反馈数据上会遇到数据过于稀疏和维数过高两个问题,稀疏数据不利于推荐模型选取光滑的邻域,过高的数据维数会导致维数灾难问题,导致推荐算法表现较差。为此提出一种基于表征学习方法的推荐算法,改进算法实现了基于二部图网络的多目标节点表征学习方法,在节点表征中通过嵌入不同层次的网络结构信息和适合推荐任务的次序信息来提升推荐性能。三个不同规模真实数据集上的实验结果表明,该算法相较于常用的基于隐式反馈的推荐模型具有更高的准确率和召回率,特别是针对大规模数据集能够有效缓解矩阵稀疏性问题和维数灾难问题,提高推荐性能。     

基于聚类变分自编码器的协同过滤算法

针对协同过滤推荐模型的数据稀疏性问题,提出一种带有聚类隐变量的变分自编码器,用于处理用户的隐式反馈数据.该深度生成模型既能学习到隐变量的特征分布,同时又能完成对特征的聚类.先以多项式似然来重构原始数据,再用贝叶斯变分推断估计参数,并且将正则化系数引入到模型当中,通过调节其大小能够避免过度正则化,使模型的拟合效果更好.这种非线性的概率模型对缺失评分的预测有更好的建模能力.在MovieLens的三个数据集上的实验结果表明,该算法相比较于其他先进的基线有更优秀的推荐性能.     

融合显隐式反馈协同过滤的差分隐私保护算法

由于协同过滤推荐算法依赖用户的数据,因而存在很大的隐私泄露风险.差分隐私保护技术可提供严格的隐私保护效果,但目前大多数基于差分隐私的推荐算法没有考虑隐式反馈数据,针对该问题,提出了一种新的基于差分隐私保护的协同过滤推荐算法.首先对隐式反馈矩阵进行矩阵分解,得到用户和物品的隐式特征向量;然后把得到的隐式特征向量融合到显式反馈模型求解中,通过在模型求解过程中加入均值扰动和梯度扰动,使算法满足ε-差分隐私保护;最后应用此算法预测评分,并在MovieLens数据集上对算法进行有效性评价.实验结果表明,所提算法能在推荐结果的准确性和用户的隐私保护之间实现有效的平衡.     

融合显式反馈与隐式反馈的协同过滤推荐算法

显式反馈与隐式反馈相结合,可以有效提升推荐性能.但是现有的融合显式反馈与隐式反馈的推荐系统存在未能发挥隐式反馈数据缺失值反映用户隐藏偏好的能力,或者未能保留显式反馈数据反映用户偏好程度的能力的局限性.为了解决这个问题,提出了一种融合显式反馈与隐式反馈的协同过滤推荐算法.该算法分为两个阶段:第1阶段利用加权低秩近似处理隐式反馈数据,训练出隐式用户/物品向量;第2阶段引入了基线评估,同时将隐式用户/物品向量作为补充,通过显隐式用户/物品向量结合,训练得出用户对物品的预测偏好程度.该算法与多个典型算法在标准数据集上进行了实验比较,其可行性和有效性得到验证.     

融合命题逻辑与神经网络的隐式深度协同推荐模型

以增强推荐算法模型认知推理能力,克服传统推荐算法高度依赖数据质量致使性能受限的现状为目标,提出一种将命题逻辑与神经网络融合的隐式深度协同推荐模型。首先,构建一个隐式逻辑表征模块,辅助联结实际问题中复杂变量与逻辑变量的隔阂,并将推荐问题转换为一个逻辑表达式。随后,利用神经网络拟合逻辑符号对逻辑表达式进行求解并完成推荐。在具有不同特点的三个经典数据集MovieLens、Book-Crossing、Amazon-E上的实验表明该方法展现了更好的推荐性能。     

基于SDAE特征表示的协同主题回归推荐模型

为解决推荐系统中的冷启动问题,在协同主题回归CTR模型的基础上引入堆叠去噪自编码器SDAE深度学习网络,用于学习用户辅助信息的隐表示,建立SDAE-CTR模型。模型应用2层SDAE网络,以用户信息为网络输入量,将编码过程获得的用户辅助信息的隐表示和解码过程获得的输入近似表示为网络的双输出量,最小化用户辅助信息和近似表示的差值来确定最优隐表示。模型融合用户-项目评分矩阵(冷启动条件无评分)、项目内容信息和用户辅助信息实现用户对未评分项目的评分预测,并在LastFM、Book Crossing和MovieLens数据集上从推荐准确度、新颖性和用户冷启动条件下的推荐效果等3方面对SDAE-CTR模型和CTR模型进行比较。结果表明,SDAE-CTR模型在冷启动或非冷启动的条件下,推荐效果都要优于CTR模型的,虽然新颖性较CTR模型稍微逊色一些,但理论上在合理的范围内,总体上SDAE-CTR模型表现较优。     

一种结合聚集图嵌入的社会化推荐算法

社交网络信息已被广泛的应用到传统的推荐上,一定程度上减轻了数据稀疏和冷启动问题.随着表示学习的兴起,出现了利用表示学习进行推荐的算法研究.然而社交网络过大,表示学习可扩展性差,难以在有限内存中进行计算.聚集图通过空间压缩,保留了关键的结构关系,去除次要或噪音的结构数据,便于表示学习能够有效学习图结构,从而更好地找到相似用户进行推荐.首先,利用图聚集算法同时考虑分组间及分组内的结构得到最终的聚集图;其次,在聚集图上计算随机游走的转移概率,然后选择每个具有偏差概率的后继节点并生成节点序列;最后将节点序列输入到skip-gram学习用户的潜在表示,获得节点的表示向量整合其信息到贝叶斯个性化排序模型(BPR)来解决项目排名问题.实验结果表明,该方法相比于社会化贝叶斯个性化排序(SBPR)、协同用户网络嵌入(CUNE)等基线方法在推荐任务中保持时间效率的同时有效提升了准确率、召回率和平均精度均值.     

一种电影推荐模型：解决冷启动问题

推荐系统数据库的评分数据稀少,对电影推荐的质量有所限制。为解决这个问题,提出一种同时将用户和电影元数据纳入改进的隐语义模型的模型。构造用户元数据-分类矩阵与电影元数据-分类矩阵,将分类域与隐因子空间进行映射,以此获取新用户与新电影的隐因子,进行推荐。实验结果表明,这种模型在提高预测准确率的同时,有效地解决了冷启动问题。     

融合显隐式反馈的协同过滤推荐模型

融合显式和隐式反馈已被应用于提升推荐模型的性能,但是,现有的此类推荐模型未能保留显式反馈中反映用户偏好程度的信息,且现有研究认为拥有显式反馈的数据和仅拥有隐式反馈的数据对于模型具有同等影响,未能充分发挥显式反馈的优势.针对这些问题,提出一种新的融合显式和隐式反馈的协同过滤推荐模型(CEICF).首先,所提出模型提取显式反馈中的特征得到用户/物品的全局偏好向量;然后,从隐式反馈中提取用户/物品的潜在向量,进而将两种向量进行融合得到用户/物品的偏好向量;最后,使用神经网络预测用户与物品交互的可能性.在训练模型时,定义一种加权的二进制交叉熵损失函数,加强显式反馈对模型的影响来增强模型捕获用户偏好的能力.为了验证所提出模型的有效性,在覆盖不同领域的现实数据集上进行实验,实验结果表明,CEICF可有效地融合显式和隐式反馈,且推荐效果相对于基线模型有显著提升.     

基于注意力机制和异质信息网络元路径的推荐系统

异质信息网络（HIN）包含丰富的网络结构和语义信息使其常见于推荐系统中。然而,当前推荐系统的研究工作主要是基于元路径提供的间接信息进行推荐,而未充分利用直接交互信息。为了充分利用这些信息,提出一种融合注意力机制和异质信息网络元路径的三元交互模型（AMMRec）。在异质信息网络中使用隐式反馈矩阵构造用户相似度矩阵和项目相似度矩阵,运用异质信息网络的表示学习方法获得对应的特征向量嵌入,通过注意力机制对其进行修正;设计注意力神经网络,将不同元路径的表示向量进行融合;拼接用户嵌入、元路径嵌入和项目嵌入,通过全连接神经网络生成推荐结果。在真实数据集上的实验结果表明,AMMRec的推荐精度最高提升了9.5%。此外,AMMRec对推荐结果具有良好的可解释性。     

基于深度神经网络和加权隐反馈的个性化推荐

改进的矩阵分解(SVD++)将用户和物品特征向量的内积作为用户对物品的评分,而内积无法捕捉用户与物品之间复杂的高阶非线性关系.此外,SVD++在融入用户隐式反馈时,未区分不同交互物品对于用户特征表达的贡献.针对上述问题,文中提出基于深度神经网络和加权隐反馈的推荐算法(DeepNASVD++),采用深度神经网络建模用户与物品之间的关系,使用注意力机制计算历史交互物品在建模用户隐式反馈时的权重.在公开数据集上的实验验证文中算法的有效性.     

基于注意力机制的深度学习推荐算法

针对目前基于评论文本的推荐算法存在文本特征和隐含信息提取能力不足的问题, 提出一种基于注意力机制的深度学习推荐算法. 通过分别构建用户和项目的评论文本表示, 利用双向门控循环单元提取文本的上下文依赖关系以获得文本特征表示, 引入注意力机制, 更准确的获取用户兴趣偏好和项目属性特征. 将生成的用户和项目评论数据的两组隐含特征分别输入全连接层处理, 再合并到同一个向量空间进行评分预测, 得到推荐结果. 在Yelp和Amazon两个公开数据集中进行实验, 结果表明所提出的算法与其他算法相比, 具有更好的推荐性能.     

融合知识图谱与注意力机制的推荐算法

为了解决信息过载问题,提出了一种融合知识图谱与注意力机制的推荐模型.在该模型中,将知识图谱作为辅助信息进行嵌入,可以缓解传统推荐算法数据稀疏和冷启动问题,并且给推荐结果带来可解释性.为了提升推荐准确率以及捕捉用户兴趣的动态变化,再结合深度学习中的神经网络以及注意力机制生成用户自适应表示,加上动态因子来更好地捕捉用户动态...     

基于度量学习的多空间推荐系统

隐式反馈具有数据获取成本小、形式广泛的特点,因此在现代推荐系统中被广泛使用.由于用户的隐式反馈通常是稀疏,不平衡,且含义不明确的.因此,想要准确学习用户和物品之间的复杂交互具有挑战性.传统的基于矩阵分解的推荐方法只能建模用户-物品之间的相似性.同时,矩阵分解使用点积运算作为相似度评估方式,而点积运算不满足三角不等式,即不能将用户-物品相似性传递到用户-用户以及物品-物品的相似性建模.因此,矩阵分解不足以在隐式反馈中充分建模用户和物品的关系.尽管现在有基于隐式反馈使用欧式距离来度量用户-物品相似度的度量学习方法,使得对应的推荐方法能够满足三角不等式.但是,现有的度量方法通常会将每个用户或者物品表示为度量空间中的单个点,进而在单个空间内通过用户-物品之间的距离来表征用户-物品之间的相似性.由于在不同的环境下,用户对于同一种类型的物品的偏好也可能存在差异.基于单个空间的用户、物品嵌入向量有可能无法满足用户具有的多种偏好和物品具有的多种属性,进而限制了推荐系统的性能.为了充分刻画用户和物品,我们尝试从多个侧面对于用户和物品进行表示,并提出了一个基于多空间的度量学习(MML)框架.通过设计整合多个空间相似性的度量方式,我们将用户和物品投影到多个空间中进行细粒度的表示.另外,我们设计了一种经过校准的优化策略,包括经过校准的最大间隔损失函数和经过校准的采样方法.在保持多空间度量学习表示能力的同时,确保框架的有效性.最后,模型通过训练好的用户、物品向量,对于稀疏的用户-物品交互矩阵进行填补.在动态更新空间权重的同时,可以赋予模型新的训练视角,最终实现端到端的训练.通过四个真实世界推荐数据集上进行的大量实验表明,MML可以在Recall和nDCG衡量指标上将目前最优的对比算法提高40%以上.     

垂直学习社区基于学习兴趣与风格的社会化推荐算法

垂直学习社区包含了海量的学习资源,出现了信息过载现象,个性化推荐是解决这个难题的方法之一.但垂直学习社区中评分数据稀疏而文本、社交信息丰富,传统的协同过滤推荐算法不完全适用.基于用户产生的文本和行为信息,利用作者主题模型构建新的用户学习兴趣相似度衡量模型;根据用户交互行为信息综合考虑信任与不信任因素构建用户全面信任关系计算全面信任度;通过分析用户多维度学习行为模式,自动识别用户学习风格;最后提出融合兴趣相似度、全面信任度及学习风格的社会化推荐算法.用垂直学习社区网站CSDN实际数据集进行了实验分析.结果表明本文提出的推荐方法能更好向用户推荐其感兴趣的学习资源,有效地提高了推荐精度,进而提高用户学习效果.