结合似然关系模型和用户等级的协同过滤推荐算法
基于用户的协同过滤算法
基于用户的协同过滤算法通过计算用户之间的相似度来评估他们的兴趣相似程度。通常使用余弦相似 度来计算用户之间的相似度，该算法通过计算两个用户在多个项目上的评分向量的夹角余弦值来评估 他们的兴趣相似程度。夹角越小，相似度越高。
基于用户协同过滤的分类
01
基于用户协同过滤可以分为两类
基于内存的协同过滤和基于模型的协同过滤。
05
基于用户的协同过滤算法 的应用案例
电商网站的推荐系统
用户行为数据
通过收集和分析用户在电商网站上的购买、浏览、搜索等行为数 据，可以了解用户的兴趣和需求。
用户相似度计算
基于用户行为数据的相似度计算，将用户划分为不同的群体，将 具有相似购买行为的用户归为一类。
商品推荐
根据用户所属的群体，以及用户的历史购买和浏览记录，推荐相 似的商品或者相关联的商品。
未来发展趋势与研究方向
结合其他推荐算法
如基于内容的推荐、混合推荐等，提高推荐 的质量和多样性。
考虑用户的行为模式
挖掘用户的兴趣爱好、行为习惯等信息，提 高推荐的准确性。
跨领域应用
将基于用户的协同过滤算法应用于其他领域 ，如社交网络、电子商务等。
在其他领域的应用前景
社交网络
根据用户在社交网络上的行为，如发表 的状态、评论等，挖掘用户的兴趣爱好 和社交关系，为广告投放、活动推广等 提供支持。
VS
电子商务
结合用户的购买历史、浏览记录等数据， 推荐相关的商品或服务，提高用户的购买 率和满意度。
THANKS
感谢观看
通过收集用户在电影平台上的观 影记录，了解用户的电影喜好和 偏好。
02
03
用户相似度计算
电影推荐
基于用户的观影记录，计算用户 之间的相似度，将具有相似观影 行为的用户归为一类。
推荐系统的协同过滤算法
推荐系统的协同过滤算法一、引言随着互联网的普及和发展，人们接触到的信息越来越丰富。
在海量信息中，如何找到适合自己的内容，成为了人们关注的焦点。
推荐系统就是为了解决这个问题而被广泛应用的一种技术。
推荐系统的主要任务是根据用户的历史行为和兴趣爱好，向用户推荐最可能感兴趣的内容，从而提高用户的满意度。
协同过滤算法是推荐系统中应用最广泛的算法之一。
协同过滤算法的主要思想是根据用户历史行为中的相似度关系，推荐给用户相似的内容。
本文将介绍协同过滤算法的原理、分类以及常见的实现方式，帮助读者更好地理解和应用该算法。
二、协同过滤算法原理协同过滤算法的核心思想是根据用户历史行为中的相似度关系，推荐给用户相似的内容。
协同过滤算法可以分为两类：基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。
基于用户的协同过滤算法是指根据用户历史喜好的相似度来预测用户对其未看过的内容是否感兴趣。
例如，在电影推荐系统中，可以通过用户对电影的评分行为来构成用户的历史行为数据，根据用户历史行为的相似度以及已看电影的评分情况，预测用户对其他电影的评分。
基于物品的协同过滤算法是指根据内容相似性来预测用户对其未看过的内容是否感兴趣。
例如，在电影推荐系统中，可以构建电影与电影之间的相似性关系，根据用户历史行为中已经看过电影的评分情况，预测用户对其他电影的评分。
三、基于用户的协同过滤算法基于用户的协同过滤算法是通过用户历史行为的相似度来预测用户对未知内容的评分。
其中，用户历史行为可以包括用户看过的电影、听过的歌曲、浏览过的网页等，具体实现方式有以下几种。
1. 基于用户的相似度基于用户的相似度是指通过计算用户历史行为之间的相似度，来预测用户对未知内容的评分。
例如，在电影推荐系统中，可以先计算用户之间的相似度，然后根据相似度高的用户的评分预测目标用户对未知电影的评分。
计算用户之间的相似度通常采用余弦相似度，计算公式如下：$similarity(u_i,u_j)=\frac{\sum_{k=1}^np_{ik}p_{jk}}{\sqrt{\sum _{k=1}^np_{ik}^2}\sqrt{\sum_{k=1}^np_{jk}^2}}$其中，$p_{ik}$表示用户$i$对物品$k$的评分，$n$表示物品总数。
机器学习中的协同过滤推荐算法研究
机器学习中的协同过滤推荐算法研究在互联网发展迅速的现代，推荐算法在各大电子商务平台和社交媒体中发挥了非常重要的作用。
其中协同过滤推荐算法是应用较为广泛的一种推荐算法。
所谓协同过滤推荐算法，是指通过分析用户历史行为数据，找到与目标用户兴趣相似的群体，然后向目标用户推荐群体中的物品。
这种算法属于非监督学习，在很多领域有着广泛应用，特别是在推荐系统中。
协同过滤推荐算法主要包括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指通过相似度度量，找到与目标用户行为历史最相似的一些用户，然后向目标用户推荐这些用户购买过的物品。
具体来说，这种算法会根据所有用户对物品评分的相似度，计算出目标用户与其他用户之间的相似度，并选取与目标用户相似度最高的K个用户，然后把这K个用户购买过的商品推荐给目标用户。
而基于物品的协同过滤与基于用户的协同过滤算法类似，但是是先找到目标用户喜欢的物品，然后再找到与这些物品相似的其他物品，并推荐给目标用户。
相对于基于用户的协同过滤算法，基于物品的协同过滤算法可以解决物品数量过多导致的推荐问题，并且可以很好地利用物品之间的相似性。
协同过滤推荐算法的实现方法主要有两种，一种是基于内存的算法，另一种是基于模型的算法。
基于内存的协同过滤算法是指在内存中直接存储和计算相似性矩阵，算法实现简单，但是需要耗费大量的计算资源，不适用于大规模系统。
而基于模型的协同过滤算法则是利用机器学习算法，通过训练模型得到一个预测器来预测用户的兴趣值，并向用户推荐相应的物品。
由于基于内存的协同过滤算法的计算资源消耗太大，并且不适用于大规模系统，因此基于模型的协同过滤算法成为了研究的热点。
基于模型的协同过滤算法可以分为两大类，一类是基于矩阵分解的算法，另一类则是基于深度学习的算法。
基于矩阵分解的协同过滤算法是指对用户和物品的评分矩阵进行分解，得到用户和物品的隐向量，然后通过计算用户和物品隐向量之间的相似度，预测用户对物品的评分。
推荐系统中的协同过滤算法(三)
推荐系统是一种根据用户的兴趣和行为数据来推荐个性化信息的技术。
协同过滤算法是其中一种重要的推荐算法，它通过对用户行为的比较与分析，找出与当前用户兴趣相似的其他用户或物品，从而实现个性化推荐。
首先，协同过滤算法可以分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种形式。
基于用户的协同过滤是通过计算不同用户之间的相似度来进行推荐，而基于物品的协同过滤则是通过计算不同物品之间的相似度来进行推荐。
其次，协同过滤算法的核心是相似度计算。
在基于用户的协同过滤中，可以使用余弦相似度或皮尔逊相似度等方法来度量用户之间的相似程度。
而在基于物品的协同过滤中，可以使用Jaccard相似度或余弦相似度等方法来度量物品之间的相似程度。
进一步地，相似度计算完成后，可以利用相似度矩阵来计算用户对未评分物品的喜好程度。
基于用户的协同过滤可以通过加权求和的方法，将相似用户对未评分物品的评分进行预测。
而基于物品的协同过滤可以通过计算用户已评分物品与未评分物品的相似度加权平均，得到用户对未评分物品的预测评分。
此外，协同过滤算法还存在一些问题，如数据稀疏性和冷启动问题。
数据稀疏性指的是用户评分数据的稀疏性，导致无法计算出准确的相似度。
冷启动问题指的是对于新用户或新物品没有足够的历史数据进行推荐。
为了解决这些问题，可以采用一些改进的协同过滤算法。
例如，可以利用社交网络数据或用户标签数据来增强用户的相似度计算。
此外，可以引入内容过滤来解决冷启动问题，将用户的个人信息和物品的内容进行匹配，进行推荐。
总而言之，协同过滤算法是推荐系统中一种重要的个性化推荐算法。
通过对用户行为的比较与分析，找出与当前用户兴趣相似的其他用户或物品，从而实现个性化推荐。
虽然协同过滤算法存在一些问题，但可以通过改进的方法来解决。
未来，随着数据采集和处理技术的不断发展，协同过滤算法也将得到进一步的优化和应用。
推荐系统中的协同过滤算法原理及实现步骤
推荐系统中的协同过滤算法原理及实现步骤协同过滤算法是一种常用于推荐系统的算法，通过利用用户行为数据和物品属性信息来预测用户对物品的偏好，并推荐给他们可能感兴趣的物品。
本文将介绍协同过滤算法的原理和实现步骤。
一、协同过滤算法原理协同过滤算法基于相似性原理来进行推荐，可以分为两种类型：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
1. 基于用户的协同过滤基于用户的协同过滤算法计算用户之间的相似性，然后根据相似用户的行为来推荐物品。
其核心原理是：如果两个用户在过去的行为中有相似的偏好和兴趣，那么他们在未来的行为中可能也会有相似的偏好和兴趣。
2. 基于物品的协同过滤基于物品的协同过滤算法计算物品之间的相似性，然后根据用户对相似物品的偏好来推荐物品。
其核心原理是：如果一个用户对某个物品有兴趣，那么他可能对与该物品相似的其他物品也有兴趣。
二、协同过滤算法实现步骤协同过滤算法的实现步骤可以分为以下几个步骤：1. 数据预处理在实施协同过滤算法之前，需要对用户行为数据进行预处理。
预处理的目的是清洗数据、处理缺失值和离群值，以及将数据转换为适合算法处理的格式。
2. 计算用户相似度或物品相似度对于基于用户的协同过滤，需要计算用户之间的相似性；对于基于物品的协同过滤，需要计算物品之间的相似性。
相似性可以使用余弦相似度、皮尔逊相关系数等方法进行计算。
3. 预测评分通过用户相似度或物品相似度，预测用户对未评分物品的评分。
对于基于用户的协同过滤，可以根据相似用户的评分加权平均来进行预测；对于基于物品的协同过滤，可以根据用户对相似物品的评分加权平均来进行预测。
4. 推荐物品根据预测的评分，为用户推荐可能感兴趣的物品。
可以根据预测评分的降序排序，选取Top N的物品作为推荐结果。
5. 评估算法效果为了评估协同过滤算法的效果，可以使用常见的评测指标，如准确率、召回率、覆盖率等。
三、总结协同过滤算法是一种常用的推荐算法，可以根据用户行为数据和物品属性信息进行预测和推荐。
协同过滤推荐算法与应用
机器学习算法day03_协同过滤推荐算法及应用课程大纲课程目标：1、理解协同过滤算法的核心思想2、理解协同过滤算法的代码实现3、掌握协同过滤算法的应用步骤：数据处理、建模、运算和结果判定4、1. CF协同过滤推荐算法原理1.1 概述什么是协同过滤(Collaborative Filtering, 简称CF)？首先想一个简单的问题，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？大部分的人会问问周围的朋友，看看最近有什么好看的电影推荐，而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。
这就是协同过滤的核心思想。
协同过滤算法又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1.2 案例需求如下数据是各用户对各文档的偏好：现在需要基于上述数据，给A用户推荐一篇文档1.3 算法分析1.3.1 基于用户相似度的分析直觉分析：“用户A/B”都喜欢物品A和物品B，从而“用户A/B”的口味最为相近因此，为“用户A”推荐物品时可参考“用户B”的偏好，从而推荐D这种就是基于用户的协同过滤算法UserCF指导思想1.3.2 基于物品相似度的分析直觉分析：物品组合(A,D)被同时偏好出现的次数最多，因而可以认为A/D两件物品的相似度最高，从而，可以为选择了A物品的用户推荐D物品这种就是基于物品的协同过滤算法ItemCF指导思想1.4 算法要点1.4.1、指导思想这种过滤算法的有效性基础在于：1、用户偏好具有相似性，即用户可分类。
这种分类的特征越明显，推荐准确率越高2、物品之间具有相似性，即偏好某物品的人，都很可能也同时偏好另一件相似物品1.4.2、两种CF算法适用的场景什么情况下使用哪种算法推荐效果会更好？不同环境下这两种理论的有效性也不同，应用时需做相应调整。
a.如豆瓣上的文艺作品，用户对其的偏好程度与用户自身的品位关联性较强；适合UserCFb.而对于电子商务网站来说，商品之间的内在联系对用户的购买行为影响更为显著。
推荐算法之基于用户的协同过滤算法
即在计算用户相似性的时候，需要降低热门物品的影响(通过计算流行度来实现，然后用1/N(i)来计算公共行为比重，N(i)表示流行度，这样，流行度高的物品所占比重就比较低)
第二步则比较简单，选出K个和用户u最相似的用户，把他们喜欢过的物品并且用户u没有喜欢过的物品推荐给u即可。
这里面K的选择非常重要。
K越大，推荐的结果就越热门，流行度就越高，同时覆盖率越低，因为基本推荐的都是流行的物品
本文作者 wangyuquanliuli
人人都是产品经理（）中国最大最活跃的产品经理学习、交流、分享平台。
协同过滤算法范文
协同过滤算法范文协同过滤算法是一种基于用户行为和兴趣相似性的推荐算法。
它通过分析大量用户行为数据和物品属性，将用户与他人的行为和喜好进行比较，来实现个性化推荐，提高用户满意度和购买率。
下面将详细介绍协同过滤算法的原理、分类和应用。
一、协同过滤算法原理具体而言，协同过滤算法可以分为两种类型：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
1. 基于用户的协同过滤（User-Based Collaborative Filtering）基于用户的协同过滤算法是根据用户之间的行为相似性进行推荐。
算法的步骤包括：1）计算用户之间的相似度，常用的相似度度量方法有皮尔逊相关系数和余弦相似度。
2）根据用户相似度和其他用户的行为数据，预测目标用户对尚未产生行为的物品的评分或喜好程度。
3）将预测出的评分或喜好程度进行排序，为目标用户生成推荐列表。
2. 基于物品的协同过滤（Item-Based Collaborative Filtering）基于物品的协同过滤算法是根据物品之间的关联性进行推荐。
算法的步骤包括：1）计算物品之间的相似度，常用的相似度度量方法有余弦相似度和Jaccard相似度。
2）根据用户的历史行为和物品相似度，预测用户对尚未产生行为的物品的评分或喜好程度。
3）将预测出的评分或喜好程度进行排序，为目标用户生成推荐列表。
二、协同过滤算法分类除了基于用户和物品的协同过滤算法，还有一些其他的协同过滤算法，如基于模型的协同过滤、混合协同过滤等。
1. 基于模型的协同过滤（Model-Based Collaborative Filtering）基于模型的协同过滤算法是通过建立数学模型来预测用户对物品的评分或喜好程度。
常用的模型包括矩阵分解模型和概率图模型。
-矩阵分解模型：将用户-物品的评分矩阵分解为用户-因子矩阵和因子-物品矩阵，通过计算两个矩阵的乘积来预测用户对尚未产生行为的物品的评分。
-概率图模型：利用概率图模型来描述用户行为和物品属性之间的关系，通过概率推理来预测用户对物品的喜好程度。
推荐系统中的基于用户的协同过滤算法
推荐系统中的基于用户的协同过滤算法推荐系统是一种能够根据用户的历史行为数据和偏好，为用户推荐适合的产品或内容的技术工具。
随着电子商务和在线娱乐市场的不断发展，推荐系统已成为非常重要的技术手段。
目前，推荐系统主要有基于内容的推荐、基于用户的协同过滤推荐、混合推荐等几种实现方式，其中基于用户的协同过滤算法应用最为广泛。
基于用户的协同过滤算法（User-based Collaborative Filtering，简称UBCF）是一种常见的推荐算法，主要基于用户相似性原理，将用户的历史行为作为输入数据，推荐与其相似的用户喜欢的项目，进而为目标用户生成个性化推荐结果。
该算法的主要流程可以概括为以下三个步骤：1. 对用户历史行为进行建模；2. 计算用户之间的相似度；3. 根据相似度为目标用户推荐物品。
对于基于用户的协同过滤算法，其推荐过程的关键是相似度计算。
在实际应用中，一般使用余弦相似度（Cosine Similarity）或皮尔逊相似度（Pearson Correlation）等方法计算用户之间的相似度，这些方法对于不同类型的物品具有一定的适应性。
而在推荐时，常用的有两种方法：基于加权平均和基于最近邻。
基于加权平均的推荐方法，是将与目标用户相似度较高的那部分用户产生过行为的物品进行加权平均，得到推荐结果。
而基于最近邻的推荐方法，则是通过选取与目标用户最为相似的K个邻居用户，建立推荐集合，进而以推荐集合中的物品为目标用户生成推荐结果。
基于用户的协同过滤算法是一种简单且有效的推荐算法，其主要优点在于：能够利用用户之间的相似度信息，从而极大地提高了推荐的精度和准确度；同时，该算法还能够应对冷启动、稀疏性等数据问题，因此其应用非常广泛。
然而，该算法也存在一些不足之处，主要表现为以下几个方面：1. 基于用户的协同过滤算法需要大量的数据支撑，尤其是用户量和物品量巨大的情况下需要更多的数据支持。
否则，算法结果可能会出现误差；2. 现实中用户的行为具有不确定性和随机性，因此基于用户的协同过滤算法会存在一定的随机性，导致算法结果的不稳定性；3. 基于用户的协同过滤算法对新用户是不友好的。
基于用户相似度的协同过滤推荐算法
基于用户相似度的协同过滤推荐算法摘要：协同过滤推荐算法通过研究用户的喜好，实现从海量数据资源中为用户推荐其感兴趣的内容，在电子商务中得到了广泛的应用。
然而，当此类算法应用到社交网络时，出现推荐算法效率偏低，推荐准确度下降问题，导致社交网络中用户交友推荐满意度偏低。
针对这一问题，引入用户相似度概念，提出改进的协同过滤推荐算法。
实验结果表明：改进算法能有效改善社交网络中的推荐准确性并提高推荐效率，全面提高用户满意度。
关键词：用户相似度；协同过滤一、引言随着互联网的发展，数据资源每天以几何数量级增加，为解决用户复杂的需求和庞大数据之间的矛盾，个性化推荐系统应运而生[1]。
随着社交网络的兴起，个性化推荐技术也在社交网络中得到了广泛的应用。
与传统的基于内容过滤的直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户的兴趣，在用户群中找出与目标用户相似的用户，综合相似用户对不同项目的评分，产生目标用户对这些项目喜好程度的预测，从而产生推荐[2]。
虽然协同过滤推荐算法在信息过滤方面呈现出了极大的优势，但随着电子商务和社交网络的快速发展和相互间的不断融合，算法在不同领域中的应用也凸显出一些问题：①冷启动问题；②稀疏性问题；③最初评价问题。
社交网络包含用户的基本资料信息的同时，也包含大量用户交互、互动行为信息，如何有效利用这2类信息为用户产生推荐，也成为个性化推荐研究的一个重要议题。
针对这一问题，本文引入用户相似度概念，重新定义社交网络中相似度属性，相似度构成及其计算方法，提出一种改进的协同过滤推荐算法。
二、用户属性相似度及计算传统的相似度有皮尔逊相关系数法、向量余弦法、调整的向量余弦法、约束的皮尔逊相关系数法、斯皮尔曼相关系数法等，在不同的应用领域中，选取不同的相似度计算方法。
由于社交网络的特殊场景，本文重新定义了相似度及其计算方法。
相似度矩阵在计算时分为基于用户的相似度集合与基于商品的相似度集合。
定义用户集合，商品集合，可用1个n×m的用户—商品评分矩阵H mn对商品相似度进行建模，构建的用户—商品评分矩阵H mn如下：式（1）中，矩阵H mn中的n行代表n个用户，m列代表m个商品，第n行m 列矩阵元素r mn表示第n个用户对第m个商品的评分。
协同过滤算法简介(Ⅰ)
协同过滤算法简介协同过滤算法是一种常见的推荐系统算法，它基于用户之间的相似度或物品之间的相似度来进行推荐。
协同过滤算法通常用于解决用户对物品的喜好预测和推荐问题，在电子商务、社交网络和在线媒体等领域得到了广泛的应用。
1. 算法原理协同过滤算法的原理是基于用户行为数据，如用户对物品的评分、购买、点击等行为，来发现用户或物品之间的相似性，进而进行推荐。
在基于用户的协同过滤算法中，首先需要计算用户之间的相似度，然后根据相似用户的行为来预测目标用户对未评价物品的喜好程度。
而基于物品的协同过滤算法则是计算物品之间的相似度，然后根据用户对某个物品的行为来推荐相似的物品。
2. 算法类型根据相似度计算的方式，协同过滤算法可以分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
基于用户的协同过滤算法常用的相似度计算方法包括皮尔逊相关系数、余弦相似度和欧式距离等，而基于物品的协同过滤算法则常用的相似度计算方法包括余弦相似度和调整的余弦相似度等。
此外，协同过滤算法还可以分为基于领域的协同过滤和基于模型的协同过滤。
基于领域的协同过滤算法考虑用户或物品的属性信息，通过确定用户或物品的领域，来发现相似性。
而基于模型的协同过滤算法则通过建立模型，来预测用户对物品的喜好程度。
3. 算法优缺点协同过滤算法的优点在于能够根据用户的实际行为进行推荐，不需要事先对物品进行标注或分类。
同时，协同过滤算法能够发现用户或物品的隐藏相似性，从而提高推荐的准确性。
然而，协同过滤算法也存在一些缺点，比如需要大量的用户行为数据来进行计算，对于新用户或新物品的推荐准确度较低。
此外，冷启动问题和数据稀疏性也是协同过滤算法面临的挑战。
4. 算法应用协同过滤算法在实际应用中有着广泛的应用场景。
在电子商务领域，协同过滤算法被用于商品推荐，提高用户购物体验。
在社交网络中，协同过滤算法被用于朋友推荐和内容推荐，增强用户粘性。
在在线媒体中，协同过滤算法被用于个性化新闻推荐，提高用户阅读体验。
协同过滤推荐算法的设计教程
协同过滤推荐算法的设计教程在当今信息爆炸的时代，用户往往面临着海量的信息选择。
为了帮助用户更加高效地找到自己感兴趣的内容，推荐系统成为了互联网服务中不可或缺的一部分。
协同过滤推荐算法是推荐系统中常见且有效的算法之一。
本文将为你介绍协同过滤推荐算法的设计教程，并向你解释如何实现一个简单的协同过滤推荐算法。
1. 理解协同过滤推荐算法的原理协同过滤推荐算法基于用户行为数据进行推荐。
它的核心思想是根据用户的历史行为和与其他用户的相似性来预测用户的兴趣，从而向用户推荐合适的内容。
它可以分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种类型。
- 基于用户的协同过滤推荐算法：该算法通过比较用户之间的行为相似性来找出相似用户，并根据这些相似用户的行为信息来预测目标用户的兴趣。
例如，如果用户A和用户B都喜欢电影X并且用户A还喜欢电影Y，那么它们可能有相似的兴趣，用户B可能也会喜欢电影Y。
- 基于物品的协同过滤推荐算法：该算法通过比较物品之间的关联性来找出相似物品，并根据用户对这些相似物品的行为信息来预测用户的兴趣。
例如，如果很多用户都同时喜欢电影X和电影Y，那么这两部电影可能有相似的特征，我们可以推测用户对电影X感兴趣的同时可能也对电影Y感兴趣。
2. 收集用户行为数据要实现协同过滤推荐算法，首先需要收集用户的历史行为数据。
这些数据可以包括用户对物品的评分、用户的购买记录、用户的点击行为等。
收集足够的用户行为数据对于算法的准确性和效果至关重要。
3. 构建用户-物品矩阵基于用户的协同过滤算法需要构建一个用户-物品矩阵，矩阵的每一行代表一个用户，每一列代表一个物品，矩阵中的元素表示用户对物品的行为，例如评分、点击次数等。
一般来说，矩阵中的大多数元素都是缺失的，因为用户只对少数物品产生了行为。
这就需要通过填充缺失值的方式来补全矩阵，常见的方法包括使用平均值、用户平均值和物品平均值进行填充。
4. 计算用户之间的相似性基于用户的协同过滤算法需要计算用户之间的相似性。
协同过滤推荐算法
协同过滤推荐算法协同过滤是一种基于用户行为数据的推荐算法，它利用用户历史行为和其他用户的行为来为用户生成个性化的推荐结果。
协同过滤算法分为两种类型：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
基于用户的协同过滤算法主要通过计算用户之间的相似度来为用户生成推荐结果。
具体而言，算法首先找到与目标用户行为相似的一组用户，然后根据这组用户的行为来为目标用户生成推荐结果。
基于物品的协同过滤算法则是通过计算物品之间的相似度来为用户生成推荐结果。
算法首先找到与目标用户喜好相似的一组物品，然后根据这组物品的喜好来为目标用户生成推荐结果。
协同过滤算法的关键在于计算用户之间或物品之间的相似度。
对于基于用户的协同过滤算法，一种常用的相似度计算方法是皮尔逊相关系数。
皮尔逊相关系数衡量两个向量之间的线性相关性，范围为-1到1，值越接近1表示两个向量越相关。
另一种常用的相似度计算方法是余弦相似度，它衡量两个向量之间的夹角，值越接近1表示两个向量越相似。
对于基于物品的协同过滤算法，一种常用的相似度计算方法是余弦相似度。
协同过滤算法的优点在于，它不需要事先对物品或用户进行标注，从而避免了标注过程带来的困难和成本。
同时，协同过滤算法能够针对不同的用户生成个性化的推荐结果，提高了推荐的准确性和用户体验。
然而，协同过滤算法也存在一些问题。
首先，协同过滤算法对于稀疏数据和冷启动问题较为敏感，即当用户或物品的行为数据较少时，算法的准确性会下降。
其次，协同过滤算法无法解释推荐结果的原因，即无法提供给用户为什么会推荐一些物品的解释。
为了解决协同过滤算法的问题，研究者提出了一些改进算法。
例如，基于社交网络的协同过滤算法利用用户之间的社交网络信息来增强推荐效果。
另外，基于内容的协同过滤算法将物品的内容信息加入到计算中，从而提高了推荐的准确性和解释性。
此外，混合推荐算法将多个推荐算法的结果进行融合，从而提高了推荐的准确性和覆盖率。
总结来说，协同过滤是一种基于用户行为数据的推荐算法，它通过计算用户之间或物品之间的相似度来为用户生成个性化的推荐结果。
一种融合协同过滤和用户属性过滤的混合推荐算法
级。特征矩阵如表 2 所示。
集合。
表 2 用户特征矩阵
用户
工种 技能等级 岗位
归属部门 …
用户 1 工种 1
等级 1
岗位 1
部门 1
…
用户 2 工种 2
等级 1
岗位 2
部门 2
…
用户 3 工种 3
等级 1
岗位 1
部门 1
…
…
…
…
…
...
…
2）计算用户之间的相似度 用户特征属性包括工种、学历、工龄、归属部门、
attribute filtering
CAO Jun⁃hao，LI Ze⁃he，JIANG Long，ZHANG De⁃gang （Yunnan Power Grid Co.，Ltd.，Kunming 650000，China）
Abstract: The traditional Collaborative Filtering（CF）recommendation algorithm is based on the user scoring matrix to recommend to the user. There is a problem that the recommendation information is inaccurate due to sparse data. Accordingly we propose a hybrid recommendation algorithm which combines cooperative filtering and user attribute filtering. In this paper，we first propose the method of calculating the time heat and improve the Pearson correlation coefficient algorithm. And then establish the user attribute similarity model. Filtering the neighbor user，and recommending by trusted neighbors user finally obtained to the current user. The experimental results show that the hybrid recommendation algorithm proposed in this paper has better effect than the traditional system filtering algorithm. Key words: Collaborative Filtering；user attribute similarity；sparse data；recommendation algorithm
推荐系统中的协同过滤算法
推荐系统中的协同过滤算法随着互联网的迅速发展，越来越多的在线平台需要根据用户的兴趣和偏好来推荐个性化的内容，这就需要使用推荐系统来实现。
而在众多的推荐算法中，协同过滤算法是一种常用且有效的方法。
协同过滤算法通过分析用户的历史行为数据，如用户的浏览记录、评分记录等，来发现不同用户之间的相似性和其对物品的喜好程度。
在这个过程中，算法会根据相似用户的行为，为每个用户推荐可能感兴趣的物品。
协同过滤算法主要有两种形式：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
基于用户的协同过滤算法是通过找到和目标用户兴趣相似的其他用户，然后根据这些用户的行为推荐给目标用户。
这种算法的核心思想是“相似的用户喜欢相似的东西”。
例如，如果用户A和用户B都喜欢看科幻电影，那么当用户A在推荐系统中浏览一部新的科幻电影时，系统会根据用户B的行为记录推荐给用户A。
基于用户的协同过滤算法的优点是简单直接，容易实现，但也存在一些缺点，比如无法处理稀疏数据问题，当用户量很大时计算复杂度也会增加。
相比之下，基于物品的协同过滤算法则是通过找到和目标物品相似的其他物品，然后将这些物品推荐给目标用户。
这种算法的核心思想是“对一个物品感兴趣的用户还可能对相似的物品感兴趣”。
例如，如果用户A喜欢电影《阿凡达》，那么当用户A在推荐系统中浏览一部类似的科幻电影时，系统会将这部电影推荐给用户A。
基于物品的协同过滤算法的优点是可扩展性好，适用于大规模数据，且能够处理稀疏数据问题。
除了基于用户和基于物品的协同过滤算法，还有一种混合型的协同过滤算法，即基于模型的协同过滤算法。
该算法结合了基于用户和基于物品的优点，通过构建一个模型来预测用户对物品的评分或行为，然后根据这个模型进行推荐。
这种算法的核心思想是“通过模型发现物品的隐藏特征，从而推荐更符合用户兴趣的物品”。
在实际应用中，协同过滤算法还可以结合其他技术方法，比如内容过滤、社交网络等，以提高推荐系统的效果。
例如，在基于用户的协同过滤算法中，可以通过将用户的特征信息加入模型中来提高推荐的准确性。
机器学习技术中的协同过滤算法详解
机器学习技术中的协同过滤算法详解协同过滤算法是机器学习中一种常用的推荐系统技术。
它通过分析用户的行为和偏好，找出与用户兴趣相似的其他用户或物品，从而进行个性化推荐。
本文将详细解析协同过滤算法的原理、应用和优缺点。
协同过滤算法的原理协同过滤算法主要基于两种思路：用户协同和物品协同。
用户协同指根据用户的相似性进行推荐，即找出与目标用户相似的其他用户，并将这些用户喜欢的物品推荐给目标用户。
物品协同则是根据物品的相似性进行推荐，即找出与目标物品相似的其他物品，并推荐给用户。
在实际应用中，协同过滤算法通常基于用户的评分数据或行为数据进行计算。
算法会对用户或物品进行特征提取和相似度计算，以确定相似性。
常用的相似度计算方法包括余弦相似度和皮尔逊相关系数等。
通过相似度计算，可以建立用户与用户之间或物品与物品之间的关联关系。
协同过滤算法的应用协同过滤算法在推荐系统中有广泛的应用。
例如，电商网站可以利用协同过滤算法来为用户推荐商品，音乐和视频平台可以通过该算法为用户推荐喜欢的音乐和影视作品。
此外，社交媒体平台也可以利用协同过滤算法为用户推荐朋友和关注的内容。
协同过滤算法的优缺点协同过滤算法具有以下优点：1. 个性化推荐：协同过滤算法可以根据用户的行为和偏好进行个性化推荐，提高用户体验。
2. 隐性信息发现：协同过滤算法可以从用户的行为中发现隐藏的用户兴趣和关联关系，挖掘潜在的推荐物品。
3. 灵活性和扩展性：协同过滤算法可以根据用户和物品的数量和特征进行灵活的扩展，适用于不同规模和特性的推荐系统。
然而，协同过滤算法也存在一些缺点：1. 数据稀疏性：当用户的行为数据较稀疏时，难以准确计算用户之间或物品之间的相似性，从而影响推荐的准确性。
2. 冷启动问题：对于新用户或新物品，缺乏足够的行为数据来进行准确的推荐，导致冷启动问题。
3. 推荐瀑布效应：协同过滤算法容易向热门物品偏好，导致推荐效果不够多样化，忽略了长尾物品的推荐。
融合用户偏好优化聚类的协同过滤推荐算法
㊀第52卷第2期郑州大学学报(理学版)Vol.52No.2㊀2020年6月J.Zhengzhou Univ.(Nat.Sci.Ed.)Jun.2020收稿日期:2019-05-15基金项目:国家自然科学基金项目(61503271);山西省自然科学基金项目(201801D121144,201801D221190)㊂作者简介:李悦(1994 ),女,山西太原人,硕士研究生,主要从事推荐算法研究,E-mail:331255389@;通信作者:谢珺(1979 ),女,山西太原人,副教授,主要从事粒计算㊁文本挖掘和智能信息处理研究,E-mail:xiejun@㊂融合用户偏好优化聚类的协同过滤推荐算法李㊀悦1,㊀谢㊀珺1,㊀侯文丽1,㊀续欣莹2(1.太原理工大学信息与计算机学院㊀山西晋中030600;2.太原理工大学电气与动力工程学院㊀山西太原030024)摘要:提出一种融合用户偏好优化聚类的协同过滤推荐算法㊂首先利用RP-IIP 算法形成细粒度用户-项目类型偏好矩阵,真实反映出用户兴趣偏好并缓解数据稀疏性;然后在该矩阵上利用蝙蝠优化的用户模糊聚类算法进行聚类,增强了用户的聚类效果并提高可扩展性,从隶属度较高的簇中选取目标用户的最近邻居,提高了最近邻选取的准确性;最后,建立用户加权相似度模型对目标用户进行评分预测并产生推荐,进一步提高推荐结果的准确性㊂实验结果表明,所提出的算法能够产生更好的推荐结果㊂关键词:协同过滤;推荐系统;用户偏好;聚类中图分类号:TP391㊀㊀㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:1671-6841(2020)02-0029-07DOI :10.13705/j.issn.1671-6841.20191840㊀引言近年来,互联网上的数字信息越来越多,用户也越来越多,导致信息超载㊂因此,推荐系统应运而生㊂通常,推荐系统主要被分为三类,即协同过滤推荐系统㊁基于内容的推荐系统以及混合推荐系统㊂其中,协同过滤是迄今为止最成功的推荐技术并广泛应用于各种推荐系统中㊂当前协同过滤推荐系统使用的方法是基于内存的或基于模型的协同过滤算法[1]㊂基于内存的协同过滤算法可以分为基于用户[2]和基于项目的协同过滤[3]㊂然而,协同过滤推荐系统随着用户和项目数量的大幅度增加,数据稀疏性和可扩展性以及冷启动问题愈加严重㊂基于模型的协同过滤算法可以利用降维[4]㊁聚类[5]㊁关联规则挖掘[6]等技术缓解上述问题㊂文献[7]证明基于聚类的协同过滤算法在稀疏数据中推荐效果更佳㊂文献[8]提出了主成分分析(principal component analysis,PCA)和遗传(genetic algorithm,GA)优化K -means 聚类的混合推荐算法,提高了推荐结果准确性㊂文献[9]提出了一种结合K -means 和人工蜂群的混合推荐系统,提高了可扩展性㊂文献[10]提出一种基于凝聚层次聚类的协同过滤算法㊂然而,以上方法使用的聚类算法都属于硬聚类,即每个用户或项目只能划分到一个簇中,不符合实际情况㊂文献[11]首次将模糊C 均值(fuzzy C -means,FCM)应用到基于用户的协同过滤推荐算法中,FCM 是一种软聚类算法,它可以根据隶属度的不同,将用户划分到多个簇中,其结果优于其他聚类方法㊂文献[12]提出了基于项目的模糊聚类推荐系统,该系统将用户定位在合适的簇中,并提供具有最佳用户邻居的推荐,增加了预测的覆盖范围㊂文献[13]将基于灰狼优化的FCM 聚类应用到基于用户的协同过滤推荐系统中,提高了推荐结果的准确率㊂然而,上述研究大多都是根据用户对项目的评分数据进行聚类,没有充分利用用户或项目之间的隐含信息㊂同时,用户或项目在聚类时容易出现局部最优的情况,导致最近邻居选取不准确,降低推荐结果的准确度㊂因此本文提出了融合用户偏好优化聚类的协同过滤推荐算法(collaborative filtering recommendation algo-rithm based on user preference optimization clustering,CF-UPOC)㊂首先根据用户对具有某一类型的项目评分在所有评分中的比例和属于该类型的项目数量在所有项目中的比例来预测用户对该类型的偏好,形成细粒度用户-项目类型偏好矩阵㊂此外,使用蝙蝠优化的用户模糊聚类算法对该矩阵进行聚类,该算法利用蝙蝠优化算法收敛速度较快㊁寻优性能较好等优点,对FCM 的初始化进行优化,增强了聚类效果并提高了可扩展郑州大学学报(理学版)第52卷性㊂然后从隶属度较高的簇中选取目标用户的最近邻居,提高了最近邻选取的准确性㊂最后建立用户加权相似度模型进行评分预测并做出推荐,进一步提高了推荐结果准确性㊂1㊀基于用户的协同过滤算法基于用户的协同过滤算法(user-based collaborative filtering,UBCF)[2]利用用户-项目评分矩阵计算目标用户与其他用户之间的相似度,如式(1)所示㊂然后找出与目标用户相似度较高的前K个用户作为目标用户的最近邻,最后根据最近邻预测目标用户对未评级项目集合中的每个项目的评级分数,选取预测评分较高的前N个项目提供给目标用户㊂simu(tu,u)=ðiɪI tu,u(R tu,i-R tu)(R u,i-R u)/ðiɪI tu,u(R tu,i-R tu)2ðiɪI tu,u(R u,i-R u)2,(1)其中:I tu,u表示目标用户tu和用户u共同评价过的一组项目集合;R u,i㊁R tu,i分别表示用户u㊁目标用户tu对项目i的评分;R u㊁R tu分别表示用户u㊁目标用户tu对已经评价过的全部项目的平均评分㊂根据公式(1)可以看出,UBCF算法在计算相似度时,需要将目标用户与其他所有用户进行比较㊂文献[12]对用户-项目评分矩阵中的全部用户进行FCM聚类,降低了利用相似度查找最近邻居的复杂度,缓解了可扩展性问题㊂但是过度依赖用户-项目评分矩阵,不利用用户或项目之间的隐含信息,相似度的计算可能存在问题,导致最近邻居选取不准确㊂例如,表1所列的是用户对不同类型的项目评分表,通过公式(1)可以计算出用户u1和u2的相似度为0,若u1在选取最近邻时,会直接忽略u2㊂但是根据表1可以看出,用户u1和u2对类型e1的项目评分较低,对类型e2和e3的项目评分较高㊂因此,从类型偏好的角度来看,用户u1和u2具有较高的相似性,u2应属于u1的最近邻㊂另一方面,使用FCM对用户进行聚类容易出现局部最优的情况,影响聚类效果,导致最近邻居选取不准确㊂表1㊀用户对不同类型的项目评分表Table1㊀User rating table for different types of item用户项目类型e1e2e3i1i2i3i4i5i6u11 4 4u2 2 5 42㊀融合用户偏好优化聚类的协同过滤推荐算法针对以上问题,本文提出了融合用户偏好优化聚类的协同过滤推荐算法㊂主要从利用RP-IIP(rating proportion-inverse item proportion)算法形成的细粒度用户-项目类型偏好矩阵㊁蝙蝠优化的用户模糊聚类以及建立用户加权相似度模型这3个方面对基于用户的协同过滤推荐算法进行改进㊂2.1㊀细粒度用户-项目类型偏好矩阵传统的协同过滤算法在数据建模时过度依赖用户对项目的评分数据,未考虑到用户对项目类型的偏好㊂本文在数据建模时加入项目类型特征,能够真实地反映出用户兴趣偏好并提高推荐准确性㊂在推荐系统中,每个项目都有一个或多个类型特征,导致项目的类型数量远小于项目数量,并且用户对不同项目类型的偏好存在较大差异,由此,本文提出一种RP-IIP算法来预测用户对项目类型的偏好,从而生成细粒度用户-项目类型偏好矩阵㊂该矩阵中的每一行表示用户对不同项目类型的偏好程度㊂另外,该矩阵维度小于推荐系统中的原始用户-项目评分矩阵,在一定程度上缓解了数据稀疏性㊂因而本文以此评分矩阵进行建模㊂评分比例表示用户对具有类型e的项目评分在所有评分中的比例,RPu,i =ðiɪI u,e R u,i/ðR u,(2)03㊀第2期李㊀悦,等:融合用户偏好优化聚类的协同过滤推荐算法其中:RP表示评分比例;分子表示用户u评价过的所有属于类型e的项目的评分总和;分母表示用户u对项目的全部类型的总评分㊂反向项目比例表示属于该项目类型的项目数量在所有项目中的比例,它在一定程度上避免了由于属于类型e的热门项目对用户偏好产生的影响,计算方式如式(3)所示,为了避免属于类型e的项目数量为0,本文将分母定义为1+card(I e),IIPi,e=ln(card(I)/(1+card(I e))),(3)其中:IIP表示反向项目比例;card(I)表示项目的总数量;card(I e)表示属于类型e的项目数量㊂因此,用户对项目类型的偏好程度根据式(4)计算得出并形成细粒度用户-项目类型偏好矩阵,P u,e =RPu,i㊃IIP i,e=ðiɪI u,e R u,i㊃ln(card(I)/(1+card(I e)))/ðR u㊂(4)㊀㊀由RP-IIP算法可以得出,若用户对具有某一类型的项目评分在所有评分中的比例过高,则表示用户更偏爱属于该类型的项目㊂同时,对于热门项目类型即属于该类型的项目数量较多,根据式(4)计算得出的用户偏好值较低,而对于一些比较冷门的项目类型即属于该类型的项目数量较少,若用户对其评分比例较高,则表示该用户比其他用户更偏爱属于这些冷门类型的项目㊂例如,根据表1所列的用户对不同类型的项目评分表分成用户-项目评分矩阵A和类型-项目矩阵B,如表2㊁表3所示㊂表2中数据项表示相应的具体打分,对于未评分的数据项记为0㊂表3中当项目具备某一类型时,该项的评分记为1,反之为0㊂根据表2和表3可以构建细粒度用户-项目类型偏好矩阵X,如表4所示㊂表2㊀用户-项目评分矩阵ATable2㊀User-item rating matrix A用户项目i1i2i3i4i5i6u1104040 u2020504表3㊀类型-项目矩阵BTable3㊀Type-item matrix B类型项目i1i2i3i4i5i6 e1110000 e2001100 e3000011表4㊀细粒度用户-项目类型偏好矩阵X Table4㊀Fine-grained user-item type preference matrix X用户项目类型e1e2e3u10.07700.30810.3081 u20.12600.31510.25212.2㊀蝙蝠优化的用户模糊聚类本文利用蝙蝠优化的用户模糊聚类算法对上一节得到的细粒度用户-项目类型偏好矩阵进行离线聚类,增强了聚类效果并提高了推荐算法的可扩展性㊂该矩阵可表示为X={x1,x2, ,x i, ,x n}㊂其中x i表示用户u i对所有项目类型的偏好向量㊂2.2.1㊀FCM聚类算法㊀FCM是一种迭代聚类算法,通过最小化目标函数(5)可以将n个用户划分到c个集群中,J fcm=(W,C)=ðn i=1ðc j=1(w ij)m d2ij,(5)其中:用户簇隶属度矩阵W=(w ij)nˑc;w ij表示第i个用户属于第j个簇的隶属度;聚类中心矩阵C={c1, c2, ,c c};d ij= x i-c j 表示用户u i对所有类型的偏好向量x i和聚类中心c j之间的距离;m表示模糊加权系数,一般取值为2㊂目标函数中的每个变量按公式(6)㊁(7)迭代更新,wij=1/ðc k=1(d ij/d ik)2m-1,(6)cj=ðn i=1w m ij x i/ðn i=1w m ij㊂(7) 2.2.2㊀蝙蝠算法㊀蝙蝠算法是群体智能优化算法[14],它启发于微蝙蝠捕食时的回声定位行为㊂蝙蝠的速度v t i以及位置x t i在第t次迭代期间根据公式(8)~(10)进行修改㊂13郑州大学学报(理学版)第52卷f i =fmin+(fmax-fmin)β,(8)v t i =v t-1i+(x t-1i-xbest)f i,(9) x ti=x t-1i+v ti,(10)其中:x best表示当前全局最优位置;β是[0,1]之间的随机数;f i是位于[f min,f max]之间的随机初始化脉冲频率㊂在局部搜索期间,对当前全局最优位置进行随机扰动,使用公式(11)生成新位置,x new =xbest+rand㊃A t,(11)其中:rand表示[-1,1]之间的随机数;A t表示在第t次迭代期间所有蝙蝠响度的平均值㊂随着种群内的每只蝙蝠逐渐接近最优位置,蝙蝠的响度A i和脉冲发射率r i根据式(12)㊁(13)进行修改,A t i =αA t-1i,(12)r t i =r0i[1-exp(-γt)],(13)其中:α㊁γ为常数㊂2.2.3㊀蝙蝠优化的用户模糊聚类算法㊀蝙蝠优化的用户模糊聚类算法思想为:先利用蝙蝠优化算法查找最优的初始聚类中心,再使用最优的初始聚类中心对用户进行FCM聚类㊂蝙蝠优化算法中的每一只蝙蝠表示一个聚类中心矩阵C={c1,c2, ,c c},并将适应度函数设置为fit(C)=J fcm(W,C)㊂蝙蝠优化的用户模糊聚类算法流程如下㊂输入:细粒度用户-项目类型偏好矩阵㊁用户聚类个数c㊁蝙蝠种群大小h㊁最大迭代次数T等参数㊂输出:用户簇隶属度矩阵W㊂Step1:随机产生初始蝙蝠种群M={C1,C2, ,C h}并对每一只蝙蝠的速度v0i㊁脉冲发射率r0i㊁位置x0i㊁频率f i以及响度A0i进行初始化;Step2:使用公式(6)计算隶属度;Step3:使用公式(5)计算每一只蝙蝠的适应度,并选出当前具有最优适应度值的蝙蝠个体;Step4:根据公式(8)~(10)对蝙蝠个体的位置和速度进行修改;Step5:产生一个随机数rand1并对每一只蝙蝠进行遍历,如果rand1>r i,则根据公式(11)生成x new并计算适应度fit(x new);Step6:再产生一个随机数rand2并对每一只蝙蝠进行遍历,如果rand2<A i并且fit(x new)<fit(x i),则接受Step5产生的x new并根据式(12)㊁(13)对响度和脉冲发射率进行修改㊂Step7:如果迭代次数小于T或者未达到聚类中心收敛条件,则转向Step2继续迭代;否则,输出取得x best 的蝙蝠作为初始聚类中心并进行FCM聚类划分,得到最终的用户簇隶属度矩阵W㊂2.3㊀生成目标用户的最近邻居根据用户的聚类结果,首先从用户簇隶属度矩阵W中找出隶属度大于一定阈值的用户簇组成目标用户的候选邻居簇,这样可以增大最近邻居选取的范围并提高准确性㊂然后通过相似度计算公式(14)计算目标用户与该簇中的所有候选邻居之间的项目类型偏好相似度,按照降序进行排列,将前K个候选邻居作为目标用户的最近邻居N tu㊂sime(tu,u)=ðeɪE tu,u(P tu,e-P tu)(P u,e-P u)/ðeɪE tu,u(P tu,e-P tu)2ðeɪE tu,u(P u,e-P u)2,(14)其中:E tu,u表示目标用户tu和用户u共同评价过的项目的所有类型集合;P tu,e㊁P u,e分别表示的是目标用户tu和用户u对具有类型e的项目的偏好值;Ptu㊁P u分别表示目标用户tu和用户u对评价过的所有项目类型的偏好平均值㊂2.4㊀建立用户加权相似度模型进行评分预测根据公式(15)将用户项目类型偏好相似度sim e(tu,u)和传统的用户项目评分相似度sim u(tu,u)进行加权求和,建立用户加权相似度模型㊂sim(tu,u)=sime(tu,u)㊃λ+sim u(tu,u)㊃(1-λ),(15)其中:λ为权重因子,取值在[0,1]之间㊂当λ=1时,仅考虑用户项目类型偏好相似度;当λ=0时,仅考虑用户项目评分相似度㊂sim e(tu,u)是根据RP-IIP算法预测出的细粒度用户-项目类型偏好矩阵而计算出的相23㊀第2期李㊀悦,等:融合用户偏好优化聚类的协同过滤推荐算法似度,考虑了用户以及项目之间的隐性信息㊂sim u(tu,u)是直接根据用户-项目评分矩阵计算出的相似度㊂将两者同时考虑并进行加权求和,有利于提高推荐的准确性㊂权重因子λ的取值对推荐结果的影响在实验部分进行讨论㊂最后,通过公式(16)预测目标用户的未评级项目集合中的每个项目的评级㊂选取预测评级较高的前N 个推荐列表提供给目标用户㊂Q tu,i =Rtu+ðuɪN tu sim(tu,u)㊃(R u,i-R u)/ðuɪN tu sim(tu,u)㊂(16)2.5㊀算法执行过程本文提出融合用户偏好优化聚类的协同过滤推荐算法的具体流程如下所示㊂Step1:利用RP-IIP算法预测用户对项目类型的偏好,构建细粒度用户-项目类型偏好矩阵;Step2:利用蝙蝠优化的用户模糊聚类算法对细粒度用户-项目类型偏好矩阵中的全部用户进行聚类; Step3:根据聚类结果找出目标用户的候选邻居簇,并且通过公式(14)计算目标用户与该簇中的所有候选邻居之间的项目类型偏好相似度,并且按照降序进行排列,将前K个候选邻居作为目标用户的最近邻居; Step4:通过公式(15)将用户项目类型偏好相似度和传统的用户项目评分相似度进行加权求和,建立用户加权相似度模型;Step5:预测目标用户的未评级项目集合中的每个项目的评级分数并做出推荐㊂3㊀实验与结果3.1㊀实验数据集与度量标准本文使用MovieLens100K数据集来验证算法性能,该数据集被公认为是评估推荐算法的主要数据集,包括943个用户为1682部电影提供的100000个评分记录,评分范围是1~5分㊂该数据集十分稀疏,只有6.3%的评分可用㊂通过对该数据集进行预处理,提取出用户对项目的评分以及项目所属类型保存在用户-项目评分矩阵和类型-项目矩阵中㊂然后将数据集分成训练集和测试集(80%作为训练集,20%作为测试集)㊂此外,本文采用了不同的比例分割对数据进行交叉验证,最后取得结果的平均值㊂为了检查推荐的质量,本文使用了平均绝对误差(mean absolute error,MAE)这一性能评价指标来度量推荐算法提供的预测评级与目标用户的真实评级之间的平均绝对偏差,计算方式如公式(17)所示㊂这种度量标准已广泛用于比较和测量推荐系统的性能㊂MAE=1MðM u=11NðN i=1R u,i-Q u,i,(17)其中:M表示测试集中目标用户的总数量;N表示测试集提供的项目总数量;R u,i㊁Q u,i分别表示用户u对项目i的实际评分和预测评分㊂3.2㊀实验结果分析3.2.1㊀最佳权重因子λ的确定㊀为了确定权重因子λ的最佳值,检验该因子对推荐结果的影响,实验中选取最近邻居数量为40,用户聚类个数分别为5㊁11㊁15㊂随着权重因子λ的增长,实验结果如图1所示㊂根据图1可得,当权重因子λ在[0,0.4]范围内,无论用户的聚类个数取值为多少,MAE随着λ的增加而降低,推荐效果逐渐增加;而当权重因子λ在[0.4,1]范围内,MAE随着λ的增加而增加,推荐效果逐渐减弱㊂因此,在所提算法中权重因子λ的最佳值为0.4㊂3.2.2㊀用户最佳聚类个数c的确定㊀为了确定用户的最佳聚类个数c,实验中c值分别选取5㊁7㊁9㊁11㊁13㊁15,选取最近邻居数量为40,其MAE结果如图2所示㊂根据图2可得,用户的聚类个数为9时,MAE值最小㊂因此,用户的最佳聚类个数为9㊂3.2.3㊀用户的最佳近邻个数K的确定㊀为了确定用户的最佳近邻个数K,实验中K值分别选取10㊁20㊁30㊁40㊁50㊁60㊂实验结果如图3所示㊂根据图3可得,最近邻居个数K在[10,30]的范围内,MAE随着K的增加而呈现下降趋势,表明推荐效果在该范围内随着最近邻居个数的增加而增加,并且在K=30时,本文算法的MAE最小㊂而当最近邻居个数K在[30,60]范围内,MAE随着K的增加而呈现缓慢上升的趋势,但比最近33郑州大学学报(理学版)第52卷邻居个数K 取10㊁20时的MAE 值要低㊂因此,在所提算法中最近邻居个数K 的最佳值为30㊂3.2.4㊀CF-UPOC 算法与其他协同过滤算法的对比㊀为了验证所提CF-UPOC 算法推荐结果的准确性,实验中选取了4种算法与其进行对比,包括K -means㊁FCM㊁PCA-GAKM 以及UBCF㊂最近邻个数K 分别选取10㊁20㊁30㊁40㊁50㊁60㊂实验结果如图4所示㊂根据图4可以看出,与其他4种算法相比,本文提出的算法取得MAE 最小,即推荐结果的准确度最高㊂K -means㊁FCM㊁PCA-GAKM 都在UBCF 的基础上加入了不同的聚类算法,但仅利用用户-项目评分矩阵,没有充分利用用户或者项目之间的隐含信息,可能造成最近邻居选取不准确的问题,降低了推荐结果的准确性㊂而本文充分利用用户对项目类型的偏好形成细粒度用户-项目类型偏好矩阵,并在此基础上利用蝙蝠优化的用户模糊聚类算法进行聚类,增强了聚类效果,然后从隶属度较高的簇中选取最近邻居,大大提高了最近邻选取的准确度㊂最后,建立用户加权相似度模型进行评分预测并做出推荐,进一步提高推荐结果准确性㊂图1㊀MAE 随权重因子λ的变化情况Figure 1㊀The change of MAE with weighting factorλ图2㊀MAE 随用户聚类个数的变化情况Figure 2㊀The change of MAE with the number ofclusters ofusers图3㊀MAE 随最近邻居个数的变化情况Figure 3㊀The change of MAE with the number ofnearestneighbors图4㊀CF-UPOC 与其他算法的对比Figure 4㊀Comparison of CF-UPOC with other algorithms4㊀总结本文从类型偏好角度出发,根据用户对具有某一类型的项目评分在所有评分中的比例和属于该类型的项目数量在所有项目中的比例,形成细粒度用户-项目类型偏好矩阵,并在新的矩阵上利用蝙蝠优化的用户模糊聚类算法进行聚类,从隶属度较高的簇中选取最近邻居,提高了最近邻居选取的准确度㊂仿真结果表明,本文提出的算法具有较小的MAE ,即推荐准确度更高㊂然而本文算法在相似度计算方式中未考虑时间因素,下一步将结合时间因素来对用户进行推荐,进一步提高推荐准确度㊂参考文献:[1]㊀MANUEL A C J,YANG Y M,MIGUEL T C.A memory-based collaborative filtering algorithm for recommending semantic webservices[J].IEEE Latin America transactions,2013,11(2):795-801.4353㊀第2期李㊀悦,等:融合用户偏好优化聚类的协同过滤推荐算法[2]㊀ZHANG Z P,KUDO Y,MURAI T.Neighbor 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结合用户兴趣度聚类的协同过滤推荐算法
０ 引言
推荐系统［１］（ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒｓｙｓｔｅｍ，ＲＳ）是为用户推荐有用 的项目的一种软件工具，也可以说是一种技术方法。早期的推 荐系统为用户提供的推荐都是当前流行且大众化的内容，并不 能满足个体用户的需求，因此产生了基于个性化的推荐系统。 这类个性化推荐最简单的方法就是根据用户的历史行为数据 （包括评分、历史记录）得到个性化需求，来预测可能的最适项 目。根据用户需求的不同，推荐系统也出现了多种方法，常用 的有基于内容、用户、组合、关联规则的推荐方法和基于协同过 滤的推荐方法［２］。其中协同过滤推荐算法是当前各类推荐算 法中研究最多且推荐效果最好的算法之一。因此，协同过滤推 荐算法也广泛应用于各大电子商务网站中，如淘宝、京东商城、 亚马逊、当当网等。协同过滤算法又分为基于模型的协同过滤 推荐和基于内存的协同过滤推荐 。 ［３～５］ 其中基于内存的协同 过滤推荐算法又分为基于用户和项目的协同过滤推荐算法。
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｉｇｎｏｒｅｓｔｈｅｕｓｅｒ＇ｓｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｔｈｅｋｅｙｗｏｒｄｓａｎｄｔｈｅｄａｔａｓｐａｒｓｅｎｅｓｓｉｎｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｃｏｌｌａｂｏｒａ ｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅｕｓｅｒｉｎｔｅｒｅｓｔ ｄｅｇｒｅｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ，ａｎｄｕｓｅｄｕｓｅｒｒａｔｉｎｇｓｆｏｒｐｒｏｊｅｃｔｓａｎｄｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｋｅｙｗｏｒｄｓｆｒｏｍｉｔｅｍａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ．Ｉｔｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｅｗｒａｔｉｎｇｆｒｅ ｑｕｅｎｃｙｉｎｖｅｒｓｅｉｔｅｍｆｒｅｑｕｅｎｃｙａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｔａｒｇｅｔｕｓｅｒｓ’ｓｃｏｒｉｎｇｆｒｅｑｕｅｎｃｙｆｏｒａｋｅｙｗｏｒｄａｎｄｔｈｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙｏｆ ｔｈｅｋｅｙｗｏｒｄｂｅｉｎｇｅｖａｌｕａｔｅｄｂｙａｌｌｕｓｅｒｓ，ｉｔｇｏｔｕｓｅｒｓ’ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｆｏｒｋｅｙｗｏｒｄｓ，ｆｏｒｍｅｄｕｓｅｒｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｍａｔｒｉｘ，ａｎｄｃｌｕｓｔｅｒｅｄ ｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｔｈｉｓｍａｔｒｉｘ．Ｔｈｅｎｉｔｕｓｅｄｌｏｇｉｓｔｉｃｆｕｎｃｔｉｏｎｔｏｇｅｔｕｓｅｒｓ’ｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｐｒｏｊｅｃｔｓ，ｃｌｅａｒｅｄｕｓｅｒｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓａｎｄｆｏｕｎｄ ｓｉｍｉｌａｒｕｓｅｒｓｏｆｔａｒｇｅｔｕｓｅｒｓｉｎｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｓ．ＴｈｅｎｅｘｔｒａｃｔｅｄＮｉｔｅｍｓｆｒｏｍｎｅｉｇｈｂｏｒｓ’ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ，ａｎｄｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｄｕｓｅｒｓ．Ｅｘ ｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍａｃｃｕｒａｃｙｒａｔｅｉｓａｌｗａｙｓｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｉｔ’ｓｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｔｏ ｊｕｄｇｅｔｈｅｕｓｅｒｉｎｔｅｒｅｓｔ，ａｌｌｅｖｉａｔｉｎｇｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｄａｔａｓｐａｒｓｅｎｅｓｓ，ａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｒｅ ｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇ；ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｕｓｅｒｉｎｔｅｒｅｓｔ；Ｋｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ
推荐算法（1）：协同过滤总结
推荐算法（1）：协同过滤总结一、协同过滤方法：（1）基于内容/基于领域的协同过滤ICF计算items之间的相似度，推荐与A的已知item最相关的item 步骤：1.输入item-user矩阵2.求item-item相似度（不同相似度度量：person系数、曼哈顿距离、余弦值、欧几里得距离）3.根据相似度求评分UCF计算user之间的相似度，推荐相似用户A的item给B。
步骤：1.输入item-user矩阵2.求user-user相似度（不同相似度度量：person系数、曼哈顿距离、余弦值、欧几里得距离）3.根据相似度求评分（2）基于Model的协同过滤1.用关联算法做协同过滤（1）Apriori算法流程：下面我们对Aprior算法流程做一个总结。
输入：数据集合D，支持度阈值α输出：最大的频繁k项集1）扫描整个数据集，得到所有出现过的数据，作为候选频繁1项集。
k=1，频繁0项集为空集。
2）挖掘频繁k项集a) 扫描数据计算候选频繁k项集的支持度b) 去除候选频繁k项集中支持度低于阈值的数据集,得到频繁k项集。
如果得到的频繁k项集为空，则直接返回频繁k-1项集的集合作为算法结果，算法结束。
如果得到的频繁k项集只有一项，则直接返回频繁k项集的集合作为算法结果，算法结束。
c) 基于频繁k项集，连接生成候选频繁k+1项集。
3）令k=k+1，转入步骤2。
（2）FPGrowthFP Tree算法包括三步：1）扫描数据，得到所有频繁一项集的的计数。
然后删除支持度低于阈值的项，将1项频繁集放入项头表，并按照支持度降序排列。
2）扫描数据，将读到的原始数据剔除非频繁1项集，并按照支持度降序排列。
3）读入排序后的数据集，插入FP树，插入时按照排序后的顺序，插入FP树中，排序靠前的节点是祖先节点，而靠后的是子孙节点。
如果有共用的祖先，则对应的公用祖先节点计数加1。
插入后，如果有新节点出现，则项头表对应的节点会通过节点链表链接上新节点。