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[期刊] 情报学报
[作者]
王占 林岩
协同过滤算法是网上推荐系统最常用的算法,但是传统的协同过滤算法很难解决数据稀疏、冷启动、用户兴趣变化等问题。本文提出基于信任与用户兴趣变化的协同过滤改进方法。该方法将信任引入到传统协同过滤算法中,构建用户信任模型,用信任的传递特性为用户匹配更多邻居用户,从而可以在一定程度上缓解数据稀疏性等问题。随着时间的变化,用户的兴趣也会发生变化,本文利用时间遗忘函数来模拟用户的兴趣变化。本算法综合用户相似度、用户信任度及用户兴趣变化,为目标用户推荐项目。最后利用数据实验验证本方法的有效性。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
薛福亮 刘君玲
【目的】利用用户间信任关系改进协同过滤推荐中用户相似性计算精度,即在目标用户没有相似用户的前提下,从其信任用户中选择信任值高的作为相似用户,进而提高相似用户聚类效果,提高推荐质量,并有效缓解协同过滤推荐稀疏性和冷启动问题。【方法】筛选信任用户作为相似用户;根据选择的信任用户和目标用户形成一个项目的评分集,并对目标用户未评价过的项目进行评分估算(根据信任用户评分进行简单的评分计算);将用户间的信任关系依据方差大小进行量化,形成一个调节因子。本文的创新点就在于调节因子的计算,并将调节因子纳入用户相似性计算,形
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陈海涛 宋姗姗 李同强
现有的基于用户的协同过滤推荐算法使用用户—项目评分矩阵计算用户的评分相似性作为用户的相似度,存在矩阵稀疏的问题,而且不能对用户的兴趣进行动态衡量。由此提出一种改进的基于用户的协同过滤推荐算法,通过历史数据计算用户对各类项目的购买数量比例矩阵,衡量用户对各类项目的兴趣;根据用户购买项目的时间的先后衡量用户兴趣的动态变化。融合以上两点得出用户兴趣相似性作为用户相似性的权重,改进的用户相似性计算方法避免了用户—项目评分矩阵的稀疏性和不能动态衡量用户兴趣变化的问题。采用Movie Lens数据集进行实验,结果表明该算法提高了推荐结果的准确性并且具有稳定性。
关键词：
协同过滤 用户兴趣 动态兴趣
[期刊] 工业工程
[作者]
王斐 吴清烈
大规模定制模式的兴起与发展有效缓解了用户对差异化、个性化产品的需求与追求定制化产品成本高昂之间的矛盾。为更高效地辅助用户在大规模定制过程中做出满意的产品定制决策,对传统面向大规模定制的推荐算法进行相应改进,并结合大规模定制的特征,提出基于用户画像的定制方案推荐算法。选用基于物品的协同过滤算法作为基础推荐算法,引入大数据工具——用户画像模型对初始推荐结果进行二次过滤,以改善传统协同过滤推荐算法易忽视用户自身兴趣偏好特征的问题,提高用户定制体验与推荐精准性。给出手机产品定制案例,对产生最终推荐结果的整个过程进行模拟与分析,验证该推荐算法的有效性和可行性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
冷瑞 郭强 石珂瑞 刘建国
本文研究了用户-产品二部分网络中用户集聚系数对协同过滤算法的影响。用户集聚系数是度量目标用户的所有邻居用户的特点或者兴趣爱好相同程度的一个统计量,文章将其引入协同过滤算法的相似性计算中,并提出一种改进的算法。数值模拟显示,引入用户集聚系数统计属性的改进算法相比于CF准确性可以提高12.0%,当推荐列表的长度为50时推荐列表多样性可以达到0.649,相比于经典的CF算法提高18.2%。该工作表明用户集聚系数对推荐算法具有非常大的影响,体现了个性化推荐以用户兴趣的度量为核心的基本思想。
[期刊] 情报学报
[作者]
胡学钢 杨恒宇 林耀进 鲍艳伟
随着专利得到越来越多的应用,专利分类的研究受到广泛关注。协同过滤技术作为推荐系统的重要技术,被广泛应用于互联网领域,具有简单高效的特点。为此,根据专利发明者用相似方法解决同类问题的思路,提出了一种基于协同过滤的专利TRIZ分类方法。首先,对专利文本向量化。其次,构建专利评分矩阵。最后,计算对未分类专利的预测评分并进行分类。实验结果表明,该方法能够提高系统分类精度与效率,有效地应用于专利TRIZ分类。
关键词：
专利分类 协同过滤 TRIZ
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
孙传明 周炎 涂燕
针对传统协同过滤算法存在的数据稀疏性和推荐范围问题，提出一种混合协同过滤推荐方法.该方法将两种传统算法结合，并综合考虑了项目标签属性等信息.首先利用基于项目的协同过滤算法生成预测评分，并替换原始用户-项目评分矩阵中的零值.其次利用基于用户的协同过滤算法计算填充后矩阵的用户相似度，以及预测评分并产生最终推荐.最后基于MovieLens数据集实验证明，本方法能够有效提高推荐精度，扩大推荐范围.
关键词：
协同过滤 个性化推荐 项目属性 相似度
[期刊] 统计与决策
[作者]
王明佳 韩景倜
文章针对传统推荐系统在数据稀疏性情况下用户相似性度量精度不高的问题,提出了一种多维度用户相似性度量的协同过滤算法。首先根据用户-项目打分矩阵,考察用户共同评分项目数和用户活跃度对用户相似的影响,并计算用户的相似度;然后通过修正皮尔逊用户相似性计算用户的相似性;最后通过一个权值来控制两者的重要程度,综合计算用户的相似性。研究结果表明权重系数为0.4,即修正的皮尔逊用户相似性的占的比重较大时,推荐系统的推荐质量最好;同时多维度用户相似性度量的协同过滤推荐算法在MAE、召回率RE和准确率三个方面都要优于经典的余弦相似性协同过滤算法以及皮尔逊相似性协同过滤算法。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
张尧 冯玉强
在B2C电子商务中,user-based协同过滤算法是一种重要的推荐方法,但用户共同评价项目数据稀疏影响了user-based协同过滤算法的应用。鉴于此,在考虑用户消费水平的基础上,利用关联规则挖掘形式化描述商品间的替代相似性;利用基于时间的贝叶斯概率描述商品间的关联关系构建商品网络,通过社会网络分析中的成份分析方法对商品网分析,得到面向用户主题偏好的商品间互补性关系,进而利用这两种商品间关系构建用户主题偏好项目集,最后在数据极度稀疏的环境下通过F1方法和多样性测量方法与传统推荐算法进行对比实验分析,实验结果显示提高了推荐结果的准确性与新颖性。研究用的所有数据均采集于京东商城网站。本文为缓解数...
[期刊] 情报学报
[作者]
王玙 刘东苏
协同过滤利用与目标用户相似性较高的邻居对其他产品的评价来预测目标用户对特定产品的喜好程度,用户间的相似性定义至关重要。传统协同过滤算法定义相似性时不考虑用户偏好,为了解决这一问题,本文提出基于联合聚类的协同过滤算法。该算法利用联合聚类识别用户偏好,定义用户偏好相似性。当可用数据还包括用户的属性信息时,算法提取有共同偏好的用户的公共特征,进一步定义基于属性的相似性,结合属性相似性与打分相似性产生推荐。实验用MovieLens数据验证推荐算法的准确性,实验结果表明本文算法可以处理极度稀疏数据,且预测的打分更加
[期刊] 图书情报工作
[作者]
景民昌 张芹 唐弟官
认为建立种子集引导用户评分是解决协同过滤推荐系统新用户冷启动问题的方法之一。尝试将关联度引入种子集的构建策略,提出基于多属性综合评价的种子集策略,并利用公开数据集MovieLens设计实验,模拟推荐系统的新用户环境,对比不同种子集策略的预测准确度和成功率。实验结果表明,在更符合实际推荐系统需求的少量种子集情况下,考虑种子之间的关联性可以改善推荐效果。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
景民昌 唐弟官 于迎辉
针对传统协同过滤推荐算法的不足,依据现实生活经验,认为在协同过滤推荐过程中考虑用户的专家信任因素十分必要。详细阐述专家信任的概念以及利用用户评分数据计算专家信任度的方法,提出一种基于专家优先信任的协同过滤推荐算法。在公开数据集GroupLens上的实验结果表明,该算法预测用户评分的精度和成功率都明显优于传统的最近邻法。
关键词：
协同过滤 信任度 最近邻 专家信任优先
[期刊] 图书情报工作
[作者]
杨君 汪会玲 艾丹祥
介绍传统协同过滤方法,提出一个新的基于情景的多维协同过滤推荐模型。在该模型中,介绍情景的概念;阐述建立基于情景的多维用户模型的方法,并对基于情景的多维协同过滤推荐模型的组成部分进行详细介绍。提出一种计算情景相似度的新算法。基于该新算法,可以得到当前用户的"最近邻"在当前用户所在情景下对项目的评分。
关键词：
个性化推荐 协同过滤 多维推荐 情景感知
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张莉 严筱娴
指出协同过滤作为解决信息超载问题的有效推荐技术,已成功应用于推荐系统。就基于二部图资源分配、结点的度和PageRank算法的度量方法对推荐性能的影响进行对比分析,并提出基于推荐能力度量方法融合的协同过滤算法。实验结果显示,基于二部图资源分配算法与结点的度或PageRank方法的融合,在推荐多样性方面表现出比较好的性能。
关键词：
协同过滤 推荐能力 多样性 准确性
[期刊] 运筹与管理
[作者]
张文 崔杨波 李健 陈进东
由于推荐系统中存在巨量的用户和商品,现有的协同过滤方法很难处理用户-商品推荐中的数据稀疏性和计算可扩展性问题。本文提出了一种基于聚类矩阵近似的协同过滤推荐方法CF-cluMA。一方面,CF-cluMA方法通过对用户和商品进行分别聚类,并利用聚类后的用户-商品分块评分矩阵来刻画用户对于商品兴趣的局部性特点,以降低用户-商品评分矩阵的全局稀疏性。另一方面,CF-cluMA方法通过对局部稠密分块矩阵实施奇异值分解,并利用施密特变换近似全局用户-商品评分矩阵来预测用户对未知商品评分,以降低协同过滤算法的复杂性。在EachMovie电影评分真实数据集上的实验表明,相比于已有的基于矩阵近似的协同过滤推荐方法,本文所提出的CF-cluMA方法能够有效提升推荐系统的准确性并降低推荐系统的计算复杂性。本文的研究对于电子商务推荐系统具有重要的管理启示。
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