一种结合评分时间特性的协同推荐算法

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《2024年结合时间上下文和兴趣模型协同过滤推荐算法》范文

《结合时间上下文和兴趣模型协同过滤推荐算法》篇一一、引言随着互联网技术的飞速发展，信息过载问题日益严重，用户面临着从海量数据中筛选出感兴趣信息的挑战。

推荐系统作为一种解决信息过载问题的有效手段，已经成为了现代互联网应用的重要组成部分。

其中，协同过滤推荐算法因其简单有效而被广泛应用。

本文将探讨一种结合时间上下文和兴趣模型的协同过滤推荐算法，以提高推荐的准确性和用户体验。

二、协同过滤推荐算法概述协同过滤推荐算法是一种基于用户行为数据的推荐技术，通过分析用户的历史行为数据，发现用户之间的相似性，进而为用户推荐其可能感兴趣的内容。

协同过滤推荐算法主要包括基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤两种方法。

三、时间上下文在推荐算法中的应用时间上下文在推荐算法中具有重要作用。

用户在不同时间点的兴趣可能会发生变化，因此考虑时间上下文可以更准确地反映用户的当前兴趣。

在协同过滤推荐算法中，引入时间上下文可以进一步提高推荐的准确性。

例如，对于电影推荐系统，可以考虑用户在一天中的不同时间段观看电影的偏好，或者在一段时间内对某种类型电影的喜好变化。

四、结合时间上下文和兴趣模型的协同过滤推荐算法本文提出的结合时间上下文和兴趣模型的协同过滤推荐算法，旨在通过综合考虑用户的历史行为数据、时间上下文以及用户的兴趣模型，为用户提供更加个性化的推荐。

1. 用户兴趣模型构建首先，需要构建用户兴趣模型。

通过分析用户的历史行为数据，如浏览、点击、购买等行为，可以提取出用户的兴趣特征。

此外，还可以结合用户的注册信息、社交网络等信息，进一步丰富用户兴趣模型。

2. 时间上下文处理在处理时间上下文时，需要考虑用户在不同时间点的行为变化。

例如，可以按照小时、天、周、月等时间单位，对用户的行为数据进行统计分析，得出用户在各个时间段的偏好特征。

同时，还需要考虑节假日、特殊活动等时间因素对用户行为的影响。

3. 协同过滤推荐在得到用户兴趣模型和时间上下文后，可以采用协同过滤算法进行推荐。

协同过滤算法的推荐实时性评价方法(五)

协同过滤算法的推荐实时性评价方法随着互联网和大数据技术的不断发展，推荐系统已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。

而协同过滤算法作为推荐系统中最为常见和实用的算法之一，其推荐的实时性评价方法也成为了研究和应用的热点之一。

本文将从协同过滤算法的推荐实时性评价方法出发，探讨其相关研究和应用现状，并尝试提出一种新的评价方法。

一、协同过滤算法的推荐实时性评价方法的研究现状协同过滤算法是基于用户行为数据进行推荐的一种算法，其核心思想是利用用户对物品的评价或者行为数据，来发现用户之间的相似性或者物品之间的相似性，从而进行推荐。

在传统的协同过滤算法中，推荐的实时性评价方法通常是通过离线评估和实际应用中的用户反馈来进行的。

离线评估是指在一定时间间隔内，对推荐系统的性能进行评估和分析。

通常采用的指标包括准确率、召回率、覆盖率等。

而实际应用中的用户反馈则是通过用户对推荐结果的点击、购买等行为数据来进行评价。

这两种评价方法各有优劣，离线评估可以较为准确地反映推荐系统的整体性能，但无法反映实时性；而用户反馈可以更直观地反映推荐的实时性，但受到用户行为的不确定性影响较大。

二、协同过滤算法的推荐实时性评价方法的应用现状在实际应用中，协同过滤算法的推荐实时性评价方法往往需要结合离线评估和用户反馈两种方法。

例如，通过离线评估得出推荐系统的整体性能，然后结合用户反馈对具体推荐结果的实时性进行评价。

此外，还可以利用实时流数据对推荐结果的实时性进行评价，如利用用户最新的行为数据对推荐结果进行动态调整和更新。

然而，在实际应用中，由于协同过滤算法的推荐实时性评价涉及到大量的数据处理和计算，因此往往存在着较大的计算复杂度和时间成本。

因此，如何在保证评价效果的前提下，降低评价的计算复杂度和时间成本，成为了当前研究和应用的热点之一。

三、提出一种新的协同过滤算法的推荐实时性评价方法针对当前协同过滤算法的推荐实时性评价方法存在的问题和挑战，本文尝试提出一种基于用户行为数据的动态实时评价方法。

结合评分时间和用户空间的协同过滤推荐算法

结合评分时间和用户空间的协同过滤推荐算法
李炎;艾均;苏湛
【期刊名称】《计算机应用与软件》
【年(卷),期】2018(035)012
【摘要】大多数科学研究的协同过滤推荐算法一般只利用用户的评分信息,而忽视了评分产生的时间以及用户所处的空间对推荐的影响.针对这一问题,从评分时间和用户空间角度对推荐算法的相似度计算、邻居用户选择以及评分预测过程进行改进.利用评分时间和用户空间两方面因素,提出结合评分时间和用户空间的协同过滤推荐算法.用户的兴趣随着时间的改变而发生改变,用户最近评分的影响力比以前评分的影响力更大.对没有空间信息的数据集,采用复杂网络拓扑布局算法把相关联的用户排布成用户空间网络布局.通过实验验证了该算法在准确性方面有显著的提高.【总页数】6页(P247-252)
【作者】李炎;艾均;苏湛
【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.一种结合评分时间特性的协同过滤推荐算法 [J], 李圣秋;吴伟明;谷勇浩
2.一种改进的结合标签和评分的协同过滤推荐算法 [J], 高娜;杨明
3.结合CFDP与时间因子的协同过滤推荐算法 [J], 张凯辉;周志平;赵卫东
4.结合时间遗忘和项目流行度的协同过滤推荐算法 [J], 赖国传;刘广聪
5.基于用户空间位置评分云模型的Web服务协同过滤推荐算法 [J], 王瑞祥;魏乐;段燕飞;咬登国;张航
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一种属性和评分的协同过滤混合推荐算法

ｓｐａｒｓｅｒａｉｔｎｇｍａｔｒｉｘ．Ｐｒｏｐｏｓｅａｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｉｆｌｔｅｉｒｎｇｈｙｂｉｄｒｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｉｔｏｎａｌｇｏｉｒｈｍｔｆｏｒａｔｔｒｉｂｕｔｅａｎｄｒａｔｉｎｇ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｏｍｐｕｔｅｓ
Ｍｏｖｉｅｌｅｎｓ实验数据集下，实验结果表明提出的算法具有较好的平均绝对误差。
关键词：协同过滤；职业分类树；综合相似性；推荐算法
中图分类号：Ｃ９３１．９文献标识码：Ａ文章编号：１６７３ — ６２９Ｘ（２０１３）Ｏ７ — ０ｌ１６一（）４
化，构建评分时间权重的指数函数，并应用到项目之间的Ｐｅａｒｓｏｎ相关相似性中。通过权重因子加权项目之间基于属性的相似性和项目之间的Ｐｅａｒｓｏｎ相关相似性，然后计算基于项目属性的评分预测。描绘职业分类树，构建职业相似性模型，并与性别加权结合产生用户综合属性的相似性，得到基于用户属性的评分预测。最后，综合两者计算混合评分预测。在
ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｂａｓｅｄｏｎａｔｔｒｉｂｕｔｅｂｅｔｗｅｅｎｉｅｍｔｂｙｃａｔｅｇｏｒｙａｔｔｒｉｂｕｅｓｔｏｆｉｔｅｍ，ｔａｋｅｓｕｓｅｒ ’ ｓｉｎｔｅｒｅｓｔｓｃｈａｎｇｅｏｖｅｒｉｍｅｔｉｎｔｏａｃｃｏｕｎｔ，ｂｕｉｌｄｓｅｘｐｏ－

结合评分和信任的协同推荐算法_秦继伟

第４７卷第４期２０１３年４月
西安交通大学学报 ’ ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＸＩＡＮＪＩＡＯＴＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ
Ｖｏｌ．４７Ｎｏ．４ｒ．２０１３Ａｐ
：／ＤＯＩ１０．７６５２ｘｔｕｘｂ２０１３０４０１７ｊ
ＡＣｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅＲｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎＡｌｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＲａｔｉｎｓａｎｄＴｒｕｓｔｇｇ
１２３１２１２１２，ＺＱＩＮＪｉｗｅｉＨＥＮＧＱｉｎｈｕａＨＥＮＧＤｅｌｉＩＡＮＦｅｎ，Ｚ，Ｔｇｇ，，，，，
（ ’ ，；１．ＳｈａａｎｘｉＰｒｏｖｉｎｃｅＫｅＬａｂｏｒａｔｏｒｏｆＳａｔｅｌｌｉｔｅａｎｄＴｅｒｒｅｓｔｒｉａｌＮｅｔｗｏｒｋＴｅｃｈ．Ｒ＆Ｄ，Ｘｉａｎ７１００４９Ｃｈｉｎａ２．ＤｅａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄｙｙｐｐ ’ ， ’ ，；，Ｕ，）ＴｅｃｈｎｏｌｏＸｉａｎＪｉａｏｔｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔＸｉａｎ７１００４９Ｃｈｉｎａ３．ＣｅｎｔｅｒｆｏｒＥｄｕｃａｔｉｏｎａｌＴｅｃｈｎｏｌｏＸｉｎｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｒｕｍｉ８３００４６Ｃｈｉｎａｇｙ，ｇｙｇｙ，ｊｇｙｑ

协同过滤算法的推荐实时性评价方法

协同过滤算法的推荐实时性评价方法引言：在互联网时代，人们对于个性化推荐的需求越来越高。

协同过滤算法是目前应用最广泛的推荐算法之一，但是其实时性评价方法仍然存在一定的挑战。

本文将探讨协同过滤算法的推荐实时性评价方法，并提出一种新的评价思路。

协同过滤算法简介：协同过滤算法是一种根据用户行为来推荐商品或内容的算法，它主要分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种。

基于用户的协同过滤是根据用户之间的相似性来进行推荐，而基于物品的协同过滤则是根据物品之间的相似性来进行推荐。

这两种算法都是通过计算用户或物品之间的相似度来进行推荐，因此能够实现个性化的推荐。

实时性评价方法的挑战：由于用户的行为数据是不断产生的，而且用户对于推荐的实时性要求越来越高，因此如何评价协同过滤算法的推荐实时性成为一个迫切需要解决的问题。

传统的评价方法往往只能反映算法在静态数据集上的性能，而无法真正反映出算法在动态数据上的表现。

基于实时性的评价指标：为了解决这一问题，我们可以采用一些基于实时性的评价指标来评价协同过滤算法的推荐性能。

例如，可以引入“推荐时效性”指标来评价算法在实时性上的表现。

推荐时效性指标可以通过计算用户的行为数据与推荐结果之间的时间间隔来评价推荐的实时性，时间间隔越短则说明推荐结果的实时性越高。

动态调整算法参数：除了引入实时性指标外，还可以通过动态调整算法的参数来提高推荐的实时性。

例如，可以根据用户的最新行为数据来动态调整相似度计算的时间窗口，从而更好地反映用户的实时兴趣。

另外，也可以引入一些时效性较高的特征作为算法的输入，从而提高推荐的实时性。

结合用户反馈信息：在评价推荐实时性时，还可以结合用户的反馈信息来进行评价。

例如，可以通过用户的点击行为、浏览时长等信息来评价推荐结果的实时性，从而更好地反映用户对推荐结果的认可程度。

结语：协同过滤算法是一种非常有效的推荐算法，但是其实时性评价方法仍然存在一定的挑战。

通过引入实时性指标、动态调整算法参数以及结合用户反馈信息等方法，可以更好地评价协同过滤算法的推荐实时性，从而提高推荐的效果。

一种结合评分重合度的协同推荐算法

收稿日期：２０１９０６０７；修回日期：２０１９０８０２作者简介：任磊（１９７６），男，河南新乡人，讲师，博士，主要研究方向为系统集成、智能信息处理、推荐系统（ｒｅｎｌｅｉ＠ｓｈｎｕ．ｅｄｕ．ｃｎ）．一种结合评分重合度的协同推荐算法任　磊（上海师范大学信息与机电工程学院，上海２００２３４）摘　要：协同推荐是信息个性化服务中广泛应用的推荐算法，协同推荐算法以宿主系统所观测到的用户评分作为实现推荐的数据依据。

用户评分矩阵的稀疏性问题对协同推荐的各工作过程可产生直接或间接的影响，导致推荐服务的准确性下降。

通过对稀疏性问题影响推荐系统方式的分析发现，一般协同推荐方法的项目相似度计算只注重项目在评分数值上的相关性，而忽视了项目之间评分的重合度对提高推荐质量所起的重要作用。

通过将评分重合度融入到相似度计算中，提出了一种结合评分重合度的改进协同推荐算法，并在稀疏评分环境下将其与已有协同推荐算法进行了对比实验与分析，实验结果验证了所提算法在提高预测准确性上的有效性。

关键词：推荐系统；协同推荐；评分重合度；项目相似度中图分类号：ＴＰ３０１．６文献标志码：Ａ文章编号：１００１３６９５（２０２０）１０００８２９２２０４ｄｏｉ：１０．１９７３４／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１３６９５．２０１９．０６．０１９８ＣｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｐｐｒｏａｃｈｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｒａｔｉｎｇｏｖｅｒｌａｐＲｅｎＬｅｉ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＭｅｃｈａｎｉｃａｌ＆ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｇｈａｉＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２００２３４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇｈａｓｂｅｅｎｔｈｅｍｏｓｔｗｉｄｅｌｙｅｍｐｌｏｙｅｄｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄａｐｐｒｏａｃｈｉｎｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒｓｙｓｔｅｍｓ，ｉｔｐｒｏｄｕｃｅｓｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｕｓｅｒｒａｔｉｎｇｓｏｂｓｅｒｖｅｄｂｙｔｈｅｈｏｓｔｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅｉｓｓｕｅｏｆｓｐａｒｓｉｔｙａｂｏｕｔｔｈｅｒａｔｉｎｇｍａｔｒｉｘｃａｎｄｉｒｅｃｔｌｙｏｒｉｎｄｉｒｅｃｔｌｙａｆｆｅｃｔｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｓ．Ｂｙａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｉｍｐａｃｔｉｎｇｗａｙｓｏｆｓｐａｒｓｉｔｙ，ｉｔｗａｓｆｏｕｎｄｔｈａｔｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｐｐｒｏａｃｈｅｓｈａｖｅｅｍｐｈａｓｉｚｅｄｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｒａｔｉｎｇｖａｌｕｅｓｏｆｉｔｅｍｓｉｎｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇｔｈｅｉｔｅｍｂａｓｅｄｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ，ｗｈｅｒｅａｓｔｈｅｐｏｓｉｔｉｖｅｅｆｆｅｃｔｏｆｒａｔｉｎｇｏｖｅｒｌａｙｏｎｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｗａｓｎｏｔｔａｋｅｎｉｎｔｏｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎ．Ｂｙｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇｔｈｅｒａｔｉｎｇｏｖｅｒｌａｙｗｉｔｈｔｈｅｃｌａｓｓｉｃａｌｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｐｐｒｏａｃｈ．Ｉｎｃｏｎｔｒａｓｔｗｉｔｈｔｈｅｃｌａｓｓｉｃａｌａｐｐｒｏａｃｈ，ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｅｘｈｉｂｉｔｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｉｎｐｒｏｍｏｔｉｎｇｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｉｎｔｈｅｃｏｎｔｅｘｔｏｆｒａｔｉｎｇｓｐａｒｓｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒｓｙｓｔｅｍ；ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇ；ｒａｔｉｎｇｏｖｅｒｌａｙ；ｉｔｅｍｂａｓｅｄｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ伴随信息技术的快速发展，即时通信、电子商务和社交网络等应用已成为互联网信息服务的主要形式，信息产出与应用的界线趋于模糊，信息消费者在获取信息的同时也充当着信息的生产者和传播者，这种变化加快了信息资源产出和传播的速度，多样化的互联网应用在短时间内即可产生海量信息资源。

一种优化的基于项目评分预测的协同过滤推荐算法

向量￡和，，则用户ｕ和／３之间的相似性ｓｕ为ｉ，）ｍ（
１协同过滤推荐技术综述
协同过滤推荐技术是当前最成功的个性化推荐技术… 。在协同过滤推荐中，用户通过相互协作来选择信息，即依据其他用户对信息作出的评价来挑选信息。协同过滤方法对用户的行为进行分析，并不关心信息的实际内容，系统通过收集用户对信息的评价搜索具有相同兴趣爱好的用户，然后根据具有相同兴趣爱好的用户对信息的评价产生推荐结果。协同过滤推荐主要分为基于用户的协同过滤推荐和基于
优化后的算法使计算出的项目间的相似性更准确，之并有效地解决了新项目的推荐问题，使得数据稀疏性对推
荐结果的负面影响变小，显著提高了系统的推荐质量。关键词：推荐系统；协同过滤；属性相似性；评分相似性
中图分类号：Ｔ＇１Ｐ１３
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｂｎｌｚｎｈｎｃｕａｙｏｅｉｌｒｔａｄｎｗｉｍｒｃｍｍｅｄｔｎｉｒｓｎｏｌｂｒｔｅｆｔｒｇａｇ — ｙａａｙｉｇｔｅｉａｃｒｃｆｔｍｓｍｉｉｙｎｅｅｅｏｉａｔｎａｉｎｐｅｅｔｌｏａｉｌｉｌｏｏｃａｖｉｅｎｒｈａｅｎｉｍｒｔｇｐｅｉｔｎｕｄｒｄｔｓａｓｔｃｎｉｏｔｉｐｐｒｐｏｏｅｎｏｔｚｄｃｌｂｒｔｅｆｔｒｇｉｍｂｓｄｏｔａｉｒｄｃｉｎｅａａｐｒｉｏｄｔｎ，ｈｓａｅｒｐｓｄａｐｉｅｏｌｏａｉｌｉｔｅｎｏｙｉｍｉａｖｉｅｎ

协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法
协同过滤推荐算法是一种基于用户行为的推荐算法，通过分析用户的历史行为和兴趣，发现用户的偏好，并基于不同的偏好对用户进行群组划分，然后推荐品味相似的商品。

这种算法可以分为基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法两种。

基于用户的协同过滤算法是通过分析用户的历史行为和兴趣，发现与目标用户相似的其他用户，然后根据这些相似用户的喜好为目标用户进行推荐。

而基于物品的协同过滤算法则是通过分析用户对不同物品的评分，发现物品之间的相似性，然后根据目标用户的历史评分和物品相似性，为目标用户进行推荐。

协同过滤推荐算法具有以下优点：
1.能够根据用户的历史行为和兴趣进行个性化推荐，提高推荐
的准确性和满意度。

2.能够自动发现用户的偏好，并进行群组划分，减少人工干预。

3.能够处理大规模的数据，并具有较好的扩展性。

然而，协同过滤推荐算法也存在一些缺点：
1.计算复杂度较高，需要处理大规模的数据和复杂的计算过程。

2.对于新用户或新物品的推荐效果可能不佳，因为这些用户或
物品可能没有足够的评分数据来进行有效的相似性计算。

3.可能存在数据稀疏性问题，即有些用户对很多物品都没有评
分，导致数据稀疏，影响推荐的准确性。

总之，协同过滤推荐算法是一种经典的推荐算法，能够根据用户的历史行为和兴趣进行个性化推荐，提高推荐的准确性和满意度。

然而，它也存在一些缺点，需要进行改进和完善。

电影个性化推荐系统的算法及实现

电影个性化推荐系统的算法及实现随着电影行业的蓬勃发展，越来越多的人将电影作为一种休闲娱乐方式，然而，对于广大观众来讲，有时候选择一部自己喜欢的电影却很困难，需要花费较多的时间和精力去寻找。

为此，电影推荐系统应运而生，在海量电影中快速准确的给出用户感兴趣的电影推荐。

现今，电影推荐系统分为协同过滤算法、基于内容推荐和混合推荐算法三种。

而对于电影个性化推荐系统来说，其推荐算法的优化和实现显得尤为重要。

一、协同过滤算法协同过滤算法依赖于大量用户之间对电影的评分数据，通过用户对电影评分的相似性进行推荐。

然而，由于该算法需要依赖于用户评价数据，当新用户加入时，其很难得到准确的推荐结果。

二、基于内容推荐基于内容推荐则通过分析电影的特征和用户历史观看记录，来生成电影推荐。

该算法的优点在于其能较好的解决新用户加入问题，缺点则在于其过于依赖于电影的内容描述，而无法反映出观众的真实兴趣。

三、混合推荐算法混合推荐算法则是将以上两者进行结合，并通过一定的方式进行权衡选择，是当前最为实用的电影推荐算法之一。

根据以上算法的分析，个性化电影推荐系统推荐算法的设计流程如下：1. 收集观众的行为数据，包括用户信息、观看历史、评分等；2. 通过协同过滤算法进行相似度计算；3. 通过内容推荐算法进行电影推荐；4. 当新用户加入时，使用基于内容推荐算法进行推荐；5. 对两种算法的结果进行加权平均得到最终推荐结果。

个性化电影推荐系统的实现实现个性化推荐系统时，需要结合以上推荐算法进行设计和开发。

推荐系统的整个流程包含了数据采集、算法实现、推荐展示和反馈等多个环节，下面将对其主要环节的实现分别进行介绍。

1. 数据采集电影的个性化推荐系统所依赖的数据包括观众的历史观看数据和电影的属性描述信息。

观众的观看历史可以通过观众对观看电影的打分和评价等方式进行收集。

而对于电影的属性描述信息，则包括电影类别、导演、演员、电影描述等。

这些信息可以通过电影网站等方式进行采集。

一种结合评分时间特性的协同过滤推荐算法

2016年软件2016, V ol. 37, No. 11作者简介: 李圣秋(1993-)，男，硕士研究生，主要研究方向：现代网络管理、移动互联网；吴伟明，女，教授，主要研究方向：现代网络管理、移动互联网；谷勇浩，男，讲师，主要研究方向：移动互联网、网络安全。

通讯联系人: 吴伟明，教授，主要研究方向：现代网络管理、移动互联网。

一种结合评分时间特性的协同过滤推荐算法李圣秋，吴伟明，谷勇浩（北京邮电大学计算机学院，北京市 100876）摘要: 用户评分是协同推荐算法实现未知评分预测的主要依据，传统协同推荐算法一般只利用评分的数值，而忽视评分产生时间对推荐的作用，但是评分时间特性对推荐系统准确性的影响不容小觑。

本文针对这个问题，以传统协同过滤推荐算法为基础，从评分时间角度对推荐算法的相似度计算和评分预测过程进行改进，提出了一种结合评分时间特性的协同过滤推荐算法。

算法依据用户对项目的评分及时间计算出一个时间因子，并将时间因子融入到相似度的计算中, 使推荐给目标用户的项目更加合理。

通过实验进行该算法与现有协同推荐算法的对比，验证了该算法在提高推荐准确性方面的有效性。

关键词: 推荐系统；协同过滤；时间权重；评分预测中图分类号: TP391 文献标识码: A DOI ：10.3969/j.issn.1003-6970.2016.11.031本文著录格式：李圣秋，吴伟明，谷勇浩. 一种结合评分时间特性的协同过滤推荐算法[J]. 软件，2016，37（11）：142-145A Collaborative Filtering Recommendation Algorithm in Combinationwith Rating Time CharacteristicLI Sheng-qiu, WU Wei-ming, GU Yong-hao(School of Computer Science, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China )【Abstract 】: User rating is the main basis for cooperative recommendation algorithm to achieve the unknown score prediction. Traditional collaborative recommendation algorithm usually only use the score value while ignoring the ef-fect of score generation time on recommendation. However the impact of scoring time characteristics on the accuracy of recommendation system can not be underestimated. In this paper, we propose a new collaborative filtering recommen-dation algorithm based on the traditional collaborative filtering recommendation algorithm, which improves the similar-ity calculation and the score forecasting process of the recommendation algorithm from the scoring time angle. The algorithm calculates a time factor based on the user’s score and time of the project, and integrates the time factor into the calculation of the similarity, which makes the recommendation to the target user more reasonable. The experiment is compared with the existing collaborative recommendation algorithm to verify the effectiveness of the algorithm in im-proving the recommendation accuracy.【Key words 】: Recommendation system; Collaborative filtering; Time weight; Rating prediction0 引言互联网的迅速发展将人们带入了一个崭新的信息时代，网络中的信息资源越来越丰富，当用户面对海量的数据信息时，如何在茫茫的信息海洋中快速、准确地找到需要的信息成为用迫切需要解决的问题。

基于评分预测的协同过滤推荐算法

基于评分预测的协同过滤推荐算法周海平;黄凑英;刘妮;周洪波【摘要】传统的基于评分预测的协同过滤算法在计算用户之间相似性时只针对用户共同评过分的物品计算评分差异，然而由于不同用户共同评分的物品数目不同，使得计算标准不统一，从而导致推荐质量不理想。

本文在传统算法的基础上进行改进，新算法在计算相似性的时候一方面考虑了用户共同评分的物品数，另一方面还考虑了物品的热门程度对用户相似性计算的影响。

实验结果表明，新算法在推荐准确率和召回率上都比传统算法提高了1倍以上。

研究还发现在算法中使用Pearson相关系数明显好于使用欧氏距离作相似性度量标准得到的推荐效果。

%T raditional collaborative filtering algorithm calculates the difference of scores only for the com‐mon items of users while calculating the similarity of users .Owing that the numbers of common items of different users is not the same ,the recommendation quality is not reliable .We proposed a new algo‐rithm ,taking both the number of common items and the popularity of goods into consideration while cal‐culating the similarity of users .Experimental results show that ,the recommendation quality of new al‐gorithm is im proved by more than one time than traditional algorithm in both precision and recall .In ad‐dition ,results also show that using Pearson correlation as similarity metric obtained higher recommenda‐tion quality than Euclidean distance .【期刊名称】《数据采集与处理》【年(卷),期】2016(031)006【总页数】8页(P1234-1241)【关键词】推荐系统;协同过滤;相似性;召回率;准确率【作者】周海平;黄凑英;刘妮;周洪波【作者单位】绍兴文理学院计算机科学与工程系，绍兴，312000; 贵阳学院数学与信息科学学院，贵阳，550005;湖南大学信息科学与工程学院，长沙，410082;贵阳学院数学与信息科学学院，贵阳，550005;贵阳学院数学与信息科学学院，贵阳，550005【正文语种】中文【中图分类】TP391随着互联网技术的进步，过去很多只能在线下发生的行为都可以在线上进行，一旦这些行为在线上发生，便被系统记录下来，这使得互联网收集了大量人类活动的历史数据[1-2]。

一种优化的基于项目评分预测的协同过滤推荐算法

一种优化的基于项目评分预测的协同过滤推荐算法张华伟（江西财经大学江西·南昌330046）摘要用户评分数据极端稀疏的情况之下进行了分析，根据现有的项目进行评分预测的协同过滤推荐算法中，项目与项目之间的相似度量不够准确以及新的项目冷启动问题，从而给出一种优化的基于项目评分预测的协同过滤推荐算法，这种算法是在计算项目与项目之间的相似性的时候，不但考虑项目的评分相似度，还会考虑到项目的特性之间的相似性。

通过实验表明，利用优化后的算法会计算出项目与项目之间的相似度更加精准，并且有效地可以解决新项目的推荐问题，这样让数据稀疏性对推荐的结果产生的负面影响相对较小，还可以提高系统的推荐质量问题。

关键词算法推荐系统协同过滤评分相似性中图分类号：TP311文献标识码：A1协同过滤推荐算法技术的阐述目前最为成功的个性化推荐技术就是协同过滤推荐技术，在协同过滤推荐技术当中，用户可以利用相互协作的作用来选择有用的信息，就是可以根据其他用户对信息作出评价来选择想要的信息。

协同过滤推荐技术方法会向用户的行为进行合理分析，但并不会关心信息的实际内容，系统会自动的收集用户对信息评价具有相同兴趣爱好的用户，然后把具有相同兴趣爱好的用户对于信息评价从而产生出推荐结果。

协同过滤推荐技术是有两种方式的，一种是基于用户的协同过滤推荐，另一种是基于项目的协同过滤推荐。

前面一种是根据评分相似的具有相同兴趣爱好的用户的信息评分来对目标用户产生推荐结果。

因为相同兴趣爱好的用户对于项目的评分与目标用户是非常接近的，为此目标用户对于没有评分项的评分可以通过相同兴趣爱好的用户对项的评分来进行预判。

为了可以找到与目标用户相同兴趣爱好的用户从而必须推荐度量用户之间的相似性，然后在通过选择相似性最高的若干用户作为目标用的相同兴趣爱好的用户。

计算用户之间相似性的方法有好几种其中以下两种较为普遍：（1）余弦相似性(cosine)。

用户评分则是看出n维项目空间上的向量,若用户没有对项目进行评分,那么用户对这个项目的评分是0,用户之间的相似性可以通过向量间的余弦夹角度量。

协同推荐算法

协同推荐算法协同推荐算法是指基于用户的历史行为，通过分析用户之间当前的相关性，来为用户推荐特定的项目的技术。

它以用户作为基础，避免了以物品或类别作为基础所带来的局限性，通过找出和某个用户兴趣接近的其他用户，来推荐对其有用的信息。

协同过滤（Collaborative Filtering，简称 CF ）技术是协同推荐算法的基础，通过分析用户的历史行为记录，来预测用户在未来的行为，以便为用户提供合适的推荐。

协同过滤的协同学习的过程包括：用户的行为相似性分析；用户的未来行为预测；物品的推荐；和物品的评估。

协同过滤基于人们有“从众”现象，也就是当有一些用户买过某个物品，那么其他类似用户也很可能会买过同样的物品。

协同过滤是一种利用用户历史数据来预测出个性化服务，用户基于以前的行为习惯进行决策，把这种习惯称为用户画像。

有这样一说，只要熟悉一个人看过的电影，就能够知道这人的兴趣爱好；只要熟悉一个人的購買历史，就能了解这人的消费习惯等。

协同过滤就是以这种思路作为基础，从用户的历史行为中挖掘出他们的兴趣及消费习惯，从而得出更为个性化的推荐服务。

User-based 和 Item-based 协同推荐算法是一种基于用户和项目的简单协同推荐算法。

User-based 算法主要是比较用户之间的行为相似性，而 Item-based 算法则是比较流行项目之间的相似性，来预测用户感兴趣的项目。

模型基于协同推荐算法是一种更加先进的推荐技术，它的优点是可以从内部学习和获得用户的特征信息，来对他们的行为和未来的需求进行预测，可以提高推荐效果。

它在协同过滤基础上采用概率统计技术，搭建模型，进行学习、训练、推荐。

最后建议，在使用协同推荐算法之前，先要考虑如何获得较为丰富的数据，同时还有考虑数据质量，以及对不同算法进行优化等。

只有不断搜集、分析有效数据，完善相应的搜索引擎，才能够准确的提供用户所需的服务。

协同推荐算法原理与实现

协同推荐算法原理与实现协同推荐算法是近年来互联网行业应用广泛的一种推荐系统算法，在电商、社交、视频等领域得到了广泛的应用。

本文将从协同推荐算法的定义、原理和实现等方面进行详细探讨。

一、什么是协同推荐算法协同推荐算法（Collaborative Filtering），是一种推荐系统算法，它根据用户之间的相似性，将一部分用户对商品的评价信息，作为其他用户的商品推荐依据。

该算法可以从用户的购买或评价历史，确定用户的偏好并将其推荐给其他用户。

二、协同推荐算法的原理协同推荐算法的基本原理是基于“人以群分”的思想，即认为用户之间的行为习惯具有相似性。

因此，当一个用户最近购买、收藏或评价了某些商品时，算法会根据这个用户的行为记录，计算出该用户和其他用户之间的相似度。

然后基于这一相似度，将其他用户给出的评分或购买行为，作为推荐的依据。

协同推荐算法又分为基于用户和基于物品两种方法。

基于用户的协同过滤核心思想是通过用户与用户之间相似度的比较，来推荐商品。

基于物品的协同过滤核心思想则是通过物品与物品之间相似度的比较，来推荐物品。

三、协同推荐算法实现在实际应用场景中，协同推荐算法的实现涉及以下几个核心步骤。

1. 数据预处理数据预处理是协同推荐算法的第一步。

数据预处理的主要内容包括数据清洗、数据集成、数据规约和数据变换。

清理数据中的错误数据，删除无用的数据，整合多个数据源以及数据规约和变换。

具体的操作是将原始数据进行格式化处理，将其转换为标准的数据结构，以便于算法的实现和处理。

2. 用户相似度计算在协同推荐算法中，用户之间的相似度是通过计算两个用户之间的距离来实现的。

相似度计算的权重通常包含用户购买、评分、点击、收藏等行为。

常用的相似度计算方法包括欧几里得距离、余弦相似度等。

3. 推荐物品计算基于用户或物品的相似度计算后，可以通过若干种推荐算法，计算出每个用户对其它文章或商品的推荐度。

常用的推荐算法包括基于用户的最近邻算法、基于物品的最近邻算法、矩阵分解算法等。

一种结合评分时间特性的协同推荐算法

一种结合评分时间特性的协同推荐算法任磊【摘要】用户评分是协同推荐算法实现未知评分预测的主要依据,传统协同推荐算法一般只利用评分的数值,而忽视评分产生时间对推荐的作用,表现出随时间变化的概念漂移问题,评分数量的增长反而会导致推荐准确性呈现出下降趋势. 针对现有协同推荐算法中存在的概念漂移问题,对其产生原因进行分析,结合评分时间信息对推荐的作用,从评分时间角度对推荐算法的相似度计算和评分预测过程进行改进,提出一种结合评分时间特性的协同推荐算法. 通过实验进行该算法与现有协同推荐算法的对比,验证了该算法在提高推荐准确性方面的有效性.%User rating is the main reference for implementing unknown ratings prediction in collaborative recommendation algorithm, in traditional algorithm usually the value of rating is utilised, but the role of rating generation time on recommendation is ignored, this is reflec-ted in the issue of concept drift with the time variation, and the accuracy of recommendation will fall off instead along with the increasing quantity of rating.Aiming at the issue of concept drift in existing collaborative recommendation algorithm, we analyse its cause, and improve the similarity computing and rating prediction process of recommendation algorithm from the perspective of rating time in combination with the role of rating time information on recommendation, and propose a collaborative recommendation algorithm which combines the rating time characteristic.Finally by experiment we compare it with the existing collaborative recommendation algorithm, andverify the effectiveness of the proposed algorithm in improving the accuracy of recommendation.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2015(032)005【总页数】4页(P112-115)【关键词】推荐算法;概念漂移;时间相似度;时间评分预测【作者】任磊【作者单位】上海师范大学计算机科学技术系上海200234【正文语种】中文【中图分类】TP301.6随着互联网应用的高速发展，诸如在线内容服务、即时通信、社交网络和云计算等新型网络信息服务在人们的工作和生活中发挥着重要的作用。

融合时间因素的协同过滤图书推荐算法

融合时间因素的协同过滤图书推荐算法张小雷孙刚彭余辉摘要：随着互联网的遍及以及图书资源的高速更新换代，用户对图书的需求变得越来越大，传统的推荐算法已经无法满足用户及时准确寻找所喜欢的图书的需求。

读者的阅读习惯会随时间变化而变化。

在协同过滤图书推荐算法中融入时间因素，在计算用户和物品相似度中增加时间衰减函数可以解决读者找书难的问题。

实验证明，在协同过滤图书推荐算法中融入时间因素，可以提升推荐的精准率。

关键字：协同过滤;图书推荐;时间因素;精准率如今，随着线上和线下大量图书的出现，人们越来越难以寻找自己想要的图书。

当读者想要读一本书的时候，传统的做法是去图书馆、书店等线下通过管理员查找或自己寻找，或者是去图书网站线上搜索，有时候读者花费了时间还不一定找得到。

图书推荐的出现可以解决读者这方面的问题，可以为不同的读者进行专属推荐，满足其快速且有针对性的查找需求，增加图书阅读率和销量。

协同过滤图书推荐算法通过挖掘读者或图书的历史信息进行推荐，能为读者提供有效的推荐。

随着时间的推移，读者的兴趣度、图书的流行度、社会群体的兴趣度等都会发生变化，这个时候如果还按之前进行推荐的话，必然会影响推荐的准确率。

在基于协同过滤的推荐算法中融合时间因素，能够有效地反映最近读者或图书的变化情况，为读者提供更加实时的推荐，提高推荐效率。

1基于协同过滤的推荐算法1.1协同过滤算法思想关于协同过滤，一个经典的例子是：我们想看一本书但不知道看哪一本，这个时候我们通常会咨询周围的人，当我们发现某个人和我们兴趣相似的时候，我们通常会接受他的推荐，这就是其核心思想。

协同过滤算法主要包括基于用户的协同过滤（UerCF）算法和基于物品的协同过滤（ItemCF）算法两种[1]。

1.2协同过滤算法工作流程算法流程如图1所示：1.3基于协同过滤的推荐算法研究现状1.3.1面临的问题面临的主要问题有：（1）冷启动问题。

由于之前无行为，新用户或新物品进入，不能很好推荐。

协同过滤算法的推荐扩展性评价方法(Ⅲ)

协同过滤算法的推荐扩展性评价方法在当今信息爆炸的时代，人们面临的是信息过载和选择困难。

因此，个性化推荐系统成为了解决这一问题的有效途径。

协同过滤算法是推荐系统中的一种重要方法，它通过分析用户的历史行为数据来为用户推荐他们可能感兴趣的物品。

然而，随着数据量的增长和用户行为的多样化，传统的协同过滤算法在推荐扩展性方面面临挑战。

因此，评价协同过滤算法的推荐扩展性是非常必要的。

首先，我们来看一下协同过滤算法的基本原理。

协同过滤算法主要分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种。

基于用户的协同过滤算法是根据用户的历史行为数据来找到与目标用户相似的用户，然后将这些相似用户喜欢的物品推荐给目标用户。

而基于物品的协同过滤算法则是根据物品之间的相似性来进行推荐。

这两种算法都是建立在用户-物品评分矩阵的基础上，通过对这个矩阵进行分析来进行推荐。

然而，随着用户和物品数量的增加，传统的协同过滤算法在推荐扩展性上面临挑战。

一方面，在用户数量增加的情况下，基于用户的协同过滤算法需要计算用户之间的相似度，这将导致计算复杂度的急剧增加。

另一方面，在物品数量增加的情况下，基于物品的协同过滤算法需要计算物品之间的相似度，同样会面临计算复杂度的增加。

因此，我们需要评价协同过滤算法的推荐扩展性，以便选择适合大规模数据的推荐算法。

一种评价协同过滤算法推荐扩展性的方法是通过对算法的时间复杂度进行分析。

在实际应用中，推荐系统需要在用户进行实时操作时及时给出推荐结果。

因此，算法的时间复杂度是评价推荐系统性能的重要指标之一。

对于基于用户的协同过滤算法，我们可以通过分析计算用户相似度所需的时间来评价其推荐扩展性。

而对于基于物品的协同过滤算法，我们可以通过分析计算物品相似度所需的时间来评价其推荐扩展性。

通过对时间复杂度的分析，我们可以评价算法在大规模数据下的推荐性能。

另一种评价协同过滤算法推荐扩展性的方法是通过对算法的空间复杂度进行分析。

在大规模数据的情况下，算法需要处理大量的用户行为数据以及用户-物品评分矩阵。

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