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1.
推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一.随着电子商务系统用户数目和商品数目日益增加,在整个商品空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法的不足,本文提出了一种基于相似项目与用户评分预测的协同过滤推荐算法,综合利用相似项目和相似用户评分信息预测用户对未评分项目的评分.通过聚类算法形成用户候选近邻集,减小了算法搜索空间,降低了最近邻用户的搜索时间,从而增强了算法的扩展性.实验结果表明,本算法可以有效解决用户评分数据极端稀疏情况下传统协同推荐算法存在的问题,显著提高推荐系统的推荐质量. 相似文献
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适应用户兴趣变化的协同过滤增量更新机制 总被引：1，自引：0，他引：1
高维、稀疏的用户-项目评分矩阵对基于项目的协同过滤推荐算法造成严峻的可扩展性问题.传统的解决方法是离线计算项目相似性并保存在系统中以供算法调用,但是不能充分利用最新评分数据以体现用户兴趣的变化.针对上述问题,提出了适合在线应用的协同过滤项目相似性增量更新机制,使得推荐系统在当前用户提交项目评分之后,能够实时完成相应项目与其他项目之间的相似性数据更新,从而推荐系统可以基于最新的项目相似性数据进行推荐处理,以适应用户兴趣的变化.实验结果表明,本文提出的项目相似性增量更新机制能够有效提高基于项目的协同过滤算法可扩展性. 相似文献
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基于知识的协同过滤推荐系统研究 总被引：2，自引：2，他引：0
传统的基于项目的协同过滤算法,不能很好地解决数据稀疏和新项目问题(冷启动)带来的推荐质量下降的问题.笔者从智能检索的思想出发,提出一种新的基于知识的协同过滤推荐算法.该算法借助于领域本体,表达语义知识,增加了项目之间的关联信息;考虑到领域本体中结点、边、深度和密度对相似性计算的不同影响,算法结合信息论中的互信息相关概念,对相似性计算公式进行改进,提高了运算精度.实验结果表明,该算法相对于传统的基于项目的协同过滤推荐算法而言,可有效缓解由数据集稀疏和冷启动带来的问题,显著提高推荐系统的推荐质量. 相似文献
4.
基于项目分类预测的协同过滤推荐算法 总被引：3，自引：0，他引：3
在电子商务系统中,为了帮助用户有效地发现、过滤和利用信息,信息过滤技术应运而生.协同过滤技术作为其中的一种技术被成功地应用于推荐系统中.随着电子商务用户数目和商品数目的日益增加,整个项目空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对这一不足,提出基于项目分类预测的协同过滤算法,通过对用户评分矩阵中的项目进行相应的分类,缩小邻近搜索的范围,预测项目评分,减少稀疏性,并采用新的相似度计算方法.实验结果表明,该算法能提高个性化推荐算法的准确性. 相似文献
5.
基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法 总被引：7，自引：2，他引：5
传统的协同过滤推荐算法面临用户评分数据稀疏性和冷启动问题的挑战.针对上述问题,提出了基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法,首先采用奇异值分解(SVD)对用户-项目评分矩阵降维得到目标用户的初始邻居用户集,生成新的用户-项目评分矩阵;然后将用户评分映射到相应的项目属性值上,生成每个用户的属性值偏好矩阵,并基于属性值偏好矩阵进行用户相似性度量,从而缓解了评分数据稀疏性;将新项目的属性值与用户的属性值偏好矩阵进行匹配,从而找出匹配度最高的前N个用户作为新项目的推荐受众.实验结果表明了该算法的有效性. 相似文献
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基于组合加权评分的Item-based协同过滤算法 总被引：1，自引：0，他引：1
马丽 《现代图书情报技术》2008,24(11):60-64
针对Item-based协同过滤算法中用户评分数据稀疏性严重影响推荐质量的问题,提出一种基于组合加权评分的Item-based协同过滤算法,以用户评分项并集作为用户相似性计算基础,并提出一种组合加权评分方法来对并集中的未评分项进行计算和填补,从而降低了数据稀疏性。实验结果表明该算法能有效提高推荐质量。 相似文献
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协同过滤技术是推荐系统中核心技术之一,数据的稀疏性和用户的多兴趣性困扰着协同过滤推荐质量的提高.将用户相似性和项目相似性结合起来,对原始评价矩阵进行降维处理,得到对目标评价预测影响最大、数据规模非常小的最近邻评价矩阵,在该矩阵上依照项目近邻程度不同对目标评价预测贡献不同的方法,对用户的邻居进行加权精选,对目标评价实现交错预测.实验结果验证该算法能达到较高的推荐精度. 相似文献
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目前协同过滤被广泛应用于数字图书馆、电子商务等领域的个性化服务系统.最近邻算法则是最早提出和最主要的协同过滤推荐算法,但用户评分数据稀疏性严重影响推荐质量.针对上述问题,提出了一种基于Rough集理论的最近邻协同过滤算法,以用户评分项并集作为用户相似性计算基础,并将非目标用户区分为无推荐能力和有推荐能力两种类型;对于无推荐能力用户不再计算用户相似性以改善推荐实时性,对于有推荐能力用户则提出一种基于Rough集理论的评分预测方法来填补用户评分项并集中的缺失值,从而降低数据稀疏性.实验结果表明新算法能有效提高推荐质量. 相似文献
9.
融合社会网络的协同过滤推荐算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性及恶意行为等问题,提出一种新的基于社会网络的协同过滤推荐算法。该算法借助社会网络信息,结合用户信任和用户兴趣,寻找目标用户最近邻居,并以此作为权重,形成项目推荐,以提高推荐的准确度。实验表明,相对于传统的协同过滤算法,该算法可有效缓解稀疏性及恶意行为带来的问题,显著提高推荐系统的推荐质量。 相似文献
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Information filtering is an area getting more important as we have long been flooded with too much information, where product brokering in e-commerce is a typical example. Systems which can provide personalized product recommendations to their users (often called recommender systems) have gained a lot of interest in recent years. Collaborative filtering is one of the commonly used approaches which normally requires a definition of user similarity measure. In the literature, researchers have proposed different choices for the similarity measure using different approaches, and yet there is no guarantee for optimality. In this paper, we propose the use of machine learning techniques to learn the optimal user similarity measure as well as user rating styles for enhancing recommendation acurracy. Based on a criterion function measuring the overall prediction error, several ratings transformation functions for modeling rating styles together with their learning algorithms are derived. With the help of the formulation and the optimization framework, subjective components in user ratings are removed so that the transformed ratings can then be compared. We have evaluated our proposed methods using the EachMovie dataset and succeeded in obtaining significant improvement in recommendation accuracy when compared with the standard correlation-based algorithm. 相似文献
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[目的/意义] 为了提高传统协同过滤算法的计算速度,解决目标用户随着时间推移发生兴趣偏移而导致推荐系统质量下降的问题,以期进一步提升推荐系统运行效率和推荐质量。[方法/过程] 提出预先计算用户相似度算法和引入时间评分权重计算相似度矩阵的两种算法的改进,并利用Hadoop平台实证分析改进后的算法。[结果/结论] 实验结果证明：预先计算用户相似度算法缩短了对读者推送相关信息的时间,从而有效地提升了计算速度;引入时间评分权重计算相似度矩阵大大降低了MAE值,从而提高了推荐质量,两种算法同时应用后推荐系统在计算速度、准确率和新颖性方面都有显著提升。 相似文献
13.
[目的/意义] 为解决高校图书推荐过程中面临的“数据稀疏”和“冷启动”问题,研究表明：优化读者评价矩阵和相似度模型是提高图书推荐质量的关键。[方法/过程] 提出一种协同过滤改进方法,以图书分类为项目生成用户评价矩阵,并考虑借阅方式、借阅时间和图书相似度对用户兴趣度的影响,优化矩阵中的样本数据;同时,在计算读者相似度时融入读者特征和图书特征。[结果/结论] 实验结果表明,该方法可有效解决“数据稀疏”和“冷启动”问题,显著降低计算量。与基本协同过滤和聚类改进的协同过滤方法相比,无论是在推荐准确率还是在用户满意率上都有较大的提高,综合推荐效果更好。 相似文献
14.
[目的/意义]微博对用户获取信息和建立社交网络具有重要作用。提出一种基于相似度和信任度融合的微博内容推荐方法,能够从用户需求出发进行个性化微博内容推荐,对提高微博服务质量、改善信息过载问题具有意义。[方法/过程]基于相似度和信任度融合算法,构建微博内容推荐模型,以新浪微博为研究对象,采用编程方式获取汽车、体育、运动健身、互联网和财经5个领域的数据,展开用户相似度与信任度计算的实验分析和比较。[结果/结论]分析结果显示该方法可以有效表示和挖掘微博内容,改善微博推荐的准确性和用户满意度。 相似文献
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基于混合算法的电子商务推荐系统设计研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前电子商务推荐系统不能很好地为未注册用户服务的问题,根据未注册用户和注册用户各自特点采用两套不同的数据收集方案,以提高网站的友好性与数据的准确性。在推荐算法方面,由于决策树归纳算法与贝叶斯网络算法各有优劣,故将两种算法结合使用,并引入基于内容的算法思想对商品的各属性进行研究,以提高推荐的准确性。实验证明：上述方法能够很好地为未注册用户服务且基于混合算法的推荐优于基于单种算法的推荐。 相似文献