一种新型的混合个性化推荐算法

个性化推荐服务系统是根据用户历史记录和推荐算法为用户提供其感兴趣的个性化信息或商品的一种自动化工具。针对目前常用的基于协同过滤的推荐算法和基于内容的推荐算法各自存在的问题,本文提出一种结合协同过滤和隐语义分析的混合推荐算法——交替奇异值分解算法ASVD,通过奇异值分解算法对基于项目内容的项目-关键词矩阵和对用户评分信息得到的用户—项目矩阵进行分解过程产生的项目—隐主题矩阵合并优化来消除噪音提高推荐的精确度。实践结果表明,新的混合算法ASVD提高了推荐结果的准确性。     

一种个性化推荐改进混合算法

综合协同过滤算法和基于网络结构算法,提出全新的混合推荐算法,在对象和对象的相似性基础上考虑了项目之间的作用关系,得到最终改进后的混合算法MIX。通过对数据集的计算,排序值准确性大幅提高,推荐精度得到提高。     

面向创新成果的个性化推荐模型研究

应用了基于标签系统、协同过滤的推荐算法,设计了一种面向创新成果的个性化推荐系统模型,并进行了实验分析,评价了该模型的性能.该方案的应用,可以促进创新成果的推广宣传,提升企业创新管理效能.     

一种融合用户相似性与评分距离的个性化推荐算法

基于距离模型的协同过滤通过计算用户间已知评分的距离,并使用该距离来预测目标用户的未知评分,但该类算法因预测需要使用所有邻居而导致需要大量缓存距离计算结果。针对这一问题,设计了一种融合用户相似性与用户评分距离的个性化推荐算法,基于用户间的相似性对邻居进行筛选,使用筛选之后的邻居集合预测未知评分。基于MovieLens数据与现有几种经典算法进行比较实验,证明了设计方法的有效性,在降低29%邻居数量的基础上,该算法提高了预测准确性、推荐列表排序性能等多个关键指标。     

个性化推荐算法综述

在现有文献统计下个性化推荐算法可以分为如下三类~([1,2]):基于内容的推荐(Content-based Recommendation)~([3,4])、基于协同过滤的推荐(Collaborative Filtering based Recommendation)~([5-7]),以及混合型推荐系统(Hybrid Recommendation)~([8-10])。其中,基于协同过滤的推荐因其对专家知识依赖度低以及可以利用群体智慧等特点,得到了最为深入也最为广泛的研究,它又可以被分为多个子类别,主要包括基于用户的协同过滤(User-based CF)~([11]),基于物品的协同过滤(Item-based CF)~([12]),以及基于模型的协同过滤(Model-based CF)~([6]),等。其中基于模型的推荐是一类方法的统称,它指利用系统已有的数据和用户历史行为,学习和构建一个模型,进而利用该模型进行用户偏好建模、预测与个性化推荐,根据具体应用场景和可用数据的不同,这里的模型可以是常用的奇异值分解等矩阵分解模型~([13]),也可以是主题模型、人工神经网络、概率图模型、组合优化甚至深度学习等机器学习模型~([1])。在下面的部分,我们将在如上几个方面对个性化推荐系统的研究现状进行具体的介绍。     

一种基于领域本体的混合推荐算法

通常,为了构建一个推荐系统,一般都会考虑使用两种最常见的推荐算法:基于内容过滤算法和协同过滤算法[1,2]。然而,这两种推荐算法都有各自的技术缺点。解决特征提取是内容过滤的困难之处,同时预测用户的兴趣趋势也难以很好处理。协同过滤算法则需要面临冷启动问题和矩阵稀疏性问题。本文结合内容推荐,协同推荐,采用本体这一新工具,构建出一种全新的混合推荐算法。新的推荐算法可以解决传统的推荐算法面临的冷启动、数据稀疏性、兴趣趋向预测等一些问题。     

协同过滤的一种个性化推荐算法研究

在分析传统推荐算法不足的基础上,提出一种稀疏矩阵下的个性化改进策略.首先进行一对一的个性化预测,得到虚拟用户评分矩阵,在此基础上再进行综合预测.该方法避免了传统推荐算法中推荐值与用户相似度不密切相关的弊端,提高了协同过滤的预测精度,尤其是在矩阵极端稀疏情况下的预测精度.最后通过实验验证了算法的有效性和优越性.     

面向微博的个性化内容推荐算法研究

随着信息共享时代的发展,海量数据的诞生对推荐系统提出了更高的要求.针对微博的海量数据,提出了一种融合朴素贝叶斯分类和基于用户的协同过滤算法的混合推荐算法.该算法将文本关键字作为特征属性,利用贝叶斯分类法筛选出用户可能感兴趣的数据,缩小推荐结果集;然后采用基于用户的协同过滤算法,通过计算用户相似度,根据最近邻居得到推荐结...     

个性化搜索引擎推荐算法研究*

将个性化引入搜索引擎出现了稀疏性、精确性、扩展性等新问题。针对以上问题,提出了一种基于SVD（单值分解）影响集的协作过滤推荐算法,在利用矩阵相关技术以及扩大影响的基础上,将用户潜在感兴趣的资源推荐给用户。实验表明,该算法可有效解决以上存在的问题,显著提高个性化系统的推荐质量。     

出租车载客点个性化推荐算法

不同的出租车司机在寻找乘客选取载客点时会有不同倾向,利用三种推荐算法对上海出租车司机载客点选取行为进行分析,根据司机对载客点的喜好程度进行个性化推荐.首先,利用基于用户和基于项目的协同过滤的算法来对出租车司机的载客点进行推荐,利用正确率指标来验证算法,实验证实了这两种算法的可行性;之后,考虑到出租车的载客行为受到时间的影响,在上述两种算法基础上增加了时间因子;最后,利用隐含因子模型（LFM）,将出租车与载客点的共现矩阵进行分解,根据分解所得矩阵进行兴趣度的分析.实验结果证明,三种方法可有效形成推荐,且LFM算法推荐准确率较高.     

基于Web挖掘的个性化推荐算法研究

个性化推荐系统是根据用户的爱好,给用户推荐符合用户兴趣的对象的一种高级商务智能平台.论文重点探讨基于用户的协同过滤算法,介绍其基本思想和工作流程,并通过高级语言C＋＋来实现三种相似度计算方法,通过实验比较得出了最佳的计算方法,并设计实现了一个电子商务个性化推荐系统原型,对其他同类网站应用个性化推荐系统具有很好的参考价值.     

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。     

基于概念层次树的个性化推荐算法

改进了传统的协同过滤算法,提出了基于概念层次树的用户模型,利用该模型进行协同运算,使系统在用户共同评分项极其稀疏时也能产生推荐。在相似性计算和产生推荐阶段引入了概念分层思想,分别在商品种类上产生推荐,避免了推荐的单一现象。MovieLens数据集实验表明,改进后的算法在推荐质量上有了明显的提高。     

一种电影个性化推荐系统的研究与实现

在协作过滤算法研究的基础上,考虑到相似项目之间评分的相似性,将此因素加入过滤算法得到改进的协助过滤算法,提高了算法的准确度。综合内容和协作过滤的优缺点,提出一种具有自适应调节的混合过滤算法,提高了过滤性能和准确度。根据改进的算法,针对电影领域进行实验,证明了其可行性。     

基于免疫算法的个性化推荐系统

针对个性化推荐系统中用户的多个不同需求,提出一种基于免疫算法的求解方法。该算法将要求解的个性化 推荐列表建模成一个最大化推荐准确性和多样性的多目标优化问题,采用基于用户的协同过滤技术对用户进行分类,设计了 适合推荐问题求解的抗体编码方式、克隆、变异算子。仿真实验结果表明,所提算法能够有效求得个性化推荐的最佳解,达到 可以同时为多个用户提供多个不同推荐的需求。     

基于LBS的个性化推荐算法

针对传统的协同过滤算法存在用户冷启动、对位置变化不敏感等问题,我们提出了一套较为完善的应用于移动商务的基于LBS（Location Based Service）的个性化推荐算法。本算法利用了位置感知和经典的协同过滤算法,引入距离变量借鉴多属性决策理论得出较为完善的推荐列表。实验证明本算法具有较强可行性。     

微博个性化内容推荐算法研究

移动环境下的微博推荐算法,最需要解决的是用户兴趣根据位置变化而快速变化问题。基于微博这种新型的网络交互环境,提出一种基于移动环境的内容推荐算法,以用户的位置为核心,根据"用户-内容-时间-位置"关系实现相关性的计算,进行好友和内容的推荐。并对该推荐算法的推荐精度进行了实验,证明了位置对内容评分在移动环境下可以提高推荐精度并可以增强用户体验。     

基于信任偏好的个性化推荐

协同过滤推荐作为主流的个性化推荐方法在实际应用中存在一定缺陷, 在一些情况下得到的推荐结果不够准确。考虑到信任与用户偏好相似性的关系, 将信任引入到推荐模型中, 并同时考虑暗示用户偏好的多维因素, 提出基于信任偏好的个性化推荐方法, 以提高推荐系统的准确性, 并用实验验证了此方法的有效性。     

基于协同过滤的网络论坛个性化推荐算法

提出一种基于协同过滤的网络论坛个性化推荐算法,根据用户的发帖、回帖、阅读等记录,采用加权方法计算用户帖子的评分矩阵,获取邻近用户集合,通过邻居用户的帖子评分,计算目标用户的帖子预测评分,推荐预测评分最高的帖子。实验结果表明,该算法的推荐质量较高。