一种改进的基于项目聚类的协同过滤推荐算法
基于项目聚类的协同过滤推荐算法
能力．但降维会导致信息损失，降维效果与数据集密切相关， 在项目空间维数很高的情况下，降维的效果难以保证‘”］．
３基于项目聚类的协同过滤推荐算法
基于项目的协同过滤推荐根据用户对相似项目的评分预 测该用户对目标项目的评分［８］，它基于这样一个假设：如果大 部分用户对一些项目的评分比较相似，则当前用户对这些项 目的评分也比较相似．基于项目的协同过滤推荐系统使用统 计技术找到目标项目的若干最近邻居，由于当前用户对最近 邻居的评分与对目标项目的评分比较类似，所以可以根据当 前用户对最近邻居的评分预测当前用户对目标项目的评分， 产生对应的推荐列表．
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｏｎｅ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｕｓｅｄ ｉｎ Ｅ—Ｃｏｍｍｅｒｃｅ． Ｍａｎｙ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａ— ｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍｓ ｅｍｐｌｏｙ ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｔｏ ｇｅｎｅｒａｔｅ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｓ． Ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｇｒａｄｕａｌ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｏｆ ｕｓｅｒｓ ａｎｄ ｃｏｍ— ｍｏｄｉｔｉｅｓ ｉｎ Ｅ—Ｃｏｍｍｅｒｃｅ，ｔｈｅ ｔｉｍｅ—ｃｏｎｓｕｍｉｎｇ ｎｅａｒｅｓｔ ｎｅｉｇｈｂｏｒ ｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｔｈｅ ｔａｒｇｅｔ ｕｓｅｒ ｉｎ ｔｈｅ ｔｏｔａｌ ｕｓｅｒ ｓｐａｃｅ ｒｅｓｕｌｔｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｆａｉｌｕｒｅ ｏｆ ｅｎｓｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ ｏｆ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ． Ａ ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａ— ｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｉｔｅｍ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｗａｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｔｈｉｓ ｐｒｏｂｌｅｍ．Ｉｔｅｍｓ ｗｅｒｅ ｃｌｕｓｔｅｒｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｕｓｅｒｓ’ ｒａｔｉｎｇｓ ｏｎ ｉｔｅｍｓ，ｅａｃｈ ｃｌｕｓｔｅｒ ｈａｓ ａ ｃｌｕｓｔｅｒ ｃｅｎｔｅｒ．Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔａｒｇｅｔ ｉｔｅｍ ａｎｄ ｃｌｕｓｔｅｒ ｃｅｎ— ｔｅｒｓ．ｔｈｅ ｎｅａｒｅｓｔ ｎｅｉｇｈｂｏｒｓ ｏｆ ｔａｒｇｅｔ ｉｔｅｍ ｃａｎ ｂｅ ｆｏｕｎｄ ｉｎ ｔｈｅ ｉｔｅｍ ｃｌｕｓｔｅｒｓ ｔｈａｔ ｍｏｓｔ ｓｉｍｉｌａｒ ｔｏ ｔｈｅ ｔａｒｇｅｔ ｉｔｅｍ．Ｅｘｐｅｒｉ— ｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕＩｔｓ ｉｎｄｉｃａｔｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃｏｕｌｄ ｅ“ｅｃｔｉｖｅｌｙ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ ｓｙｓ— ｔｅｍＳ．
基于项目的协同过滤推荐算法
基于项目的协同过滤推荐算法
协同过滤推荐算法是一种常见的推荐算法，它通过分析用户行为数据，找到用户之间的相似性，从而为用户推荐感兴趣的项目。
基于项目的协同
过滤推荐算法是协同过滤算法的一种变体，它主要关注项目之间的相似性，从而为用户推荐与其感兴趣的项目类似的项目。
本文将介绍基于项目的协
同过滤推荐算法的原理和实现方式。
1.计算项目之间的相似度：
该步骤的目标是根据项目之间的相似度度量方法，计算出各个项目之
间的相似度。
常见的相似度度量方法有：
-余弦相似度：基于项目的用户行为向量，计算向量之间的余弦相似度。
余弦相似度越大，项目之间的相似度越高。
-欧氏距离：通过计算项目的用户行为特征向量之间的欧氏距离，来
度量项目之间的相似度。
欧氏距离越小，项目之间的相似度越高。
-皮尔逊相关系数：通过计算项目的用户行为特征向量之间的皮尔逊
相关系数，来度量项目之间的相似度。
皮尔逊相关系数越接近1，项目之
间的相似度越高。
2.为用户推荐项目：
该步骤的目标是根据用户对项目的评分或点击行为，为用户推荐与其
感兴趣的项目相似的项目。
推荐的方法有：。
基于改进矩阵分解和谱聚类的协同过滤算法
基于改进矩阵分解和谱聚类的协同过滤算法作者：舒珏淋谢红韬袁公萍来源：《现代信息科技》2024年第09期摘要：针对协同过滤算法中存在的数据稀疏性、可扩展性及准确性问题，提出一种基于改进矩阵分解和谱聚类的协同过滤算法。
该算法首先将通过抑制物品流行度和用户活跃度优化的相似度计算融入最小二乘法（ALS），以避免矩阵分解时因子信息的丢失；其次结合流形学习的谱聚类算法弥补ALS算法产生的大计算量问题，同时获得全局最优解以提高聚类所得目标用户最近邻居的准确率；最后利用Movielens数据集进行实验。
实验结果表明，改进的算法可以有效降低协同过滤算法的平均绝对误差和均方根误差，提高准确率，拥有更优的性能。
关键词：协同过滤算法；相似度；谱聚类；全局最优解中图分类号：TP391.3 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2024）09-0073-04Collaborative Filtering Algorithm Based on Improved Matrix Factorization and Spectral ClusteringSHU Juelin， XIE Hongtao， YUAN Gongping（CETC Big Data Research Institute Co.， Ltd.， Guiyang 550002， China）Abstract： A collaborative filtering algorithm based on improved matrix factorization and spectral clustering is proposed to address the issues of data sparsity， scalability， and accuracy in collaborative filtering algorithms. The algorithm first incorporates similarity calculation optimized by suppressing item popularity and user activity into the least squares method （ALS） to avoid the loss of factor information during matrix decomposition. Secondly， manifold learning algorithm based on spectral clustering is used to compensate for the high computational complexity caused by the ALS algorithm， while obtaining the global optimal solution to improve the accuracy of clustering the nearest neighbors of the target user. Finally， experiments are conducted using the Movielens dataset.The experimental results show that the improved algorithm can effectively reduce the average absolute error and root mean square error of the collaborative filtering algorithm， improve accuracy， and have better performance.Keywords： collaborative filtering algorithm; similarity; spectral clustering; global optimal solution0 引言互聯网迅速发展的当下，其所含信息的增长情况表现为指数爆炸型增长趋势。
基于项目属性聚类及相似度优化的协同过滤算法
基于项目属性聚类及相似度优化的协同过滤算法
苏凯;张萱;付静
【期刊名称】《海军工程大学学报》
【年(卷),期】2022(34)2
【摘要】协同过滤是电子商务推荐系统中应用最广泛的算法,传统协同过滤算法在面临数据稀疏性问题时,其相似度计算不够准确,影响了推荐系统的准确度。
鉴于此,提出了一种基于项目属性聚类及相似度优化的协同过滤算法。
首先,利用杰卡德系数衡量项目间属性距离,利用改进后的K-means算法对项目聚类;然后,计算目标项目与每个类中心的属性距离,设定阈值并筛选出小于阈值的类,将搜索范围缩小到对应的类中;最后,引入属性权重概念,将评分与属性权重相结合,优化相似度计算。
在MovieLens数据集上的实验结果表明:改进后的算法能够显著提高推荐的准确度、查准率和覆盖率。
【总页数】7页(P20-26)
【作者】苏凯;张萱;付静
【作者单位】海军工程大学管理工程与装备经济系;海军工程大学教研保障中心【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于用户多属性加权和兴趣相似度的协同过滤算法研究
2.基于TimeRBM和项目属性聚类的混合协同过滤算法
3.基于项目综合相似度的协同过滤算法
4.基于联
合聚类和C-RA组合相似度的协同过滤算法5.基于项目相似度计算改进的协同过滤算法
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基于改进聚类和矩阵分解的协同过滤推荐算法
Journal of C o m p u t e r Applications计算机应用，2018, 38(4): 1001 - 1006I S S N 1001-9081C ODE N J Y I I D U2018-04-10http: //w w w.joca. c n文章编号：1001-9081(2018)04-1001-06D O I：10.11772/j. issn. 1001-9081.2017092314基于改进聚类和矩阵分解的协同过滤推荐算法王永贵，宋真真' 肖成龙(辽宁工程技术大学软件学院，辽宁葫芦岛125105)(*通信作者电子邮箱157990436@ qq. com)摘要：大数据背景下，对于传统的协同过滤推荐算法在电子商务系统中的数据稀疏性、准确性不高、实时性不 足等问题，提出一种改进的协同过滤推荐算法。
该算法首先通过矩阵分解实现对原始数据的降维及其数据填充，并 引入了时间衰减函数预处理用户评分，用项目的属性向量来表征项目，用用户的兴趣向量来表征用户，通过k m e a n s 聚类算法对用户和项目分别进行聚类；然后使用改进相似性度量方法在簇中查找用户的最近邻和项目推荐候选集，产生推荐。
实验结果表明，该算法不仅可以有效解决数据稀疏和新项目带来的冷启动问题，而且还可以在多维度下反映用户的兴趣变化，推荐算法的准确度明显提升。
关键词：协同过滤；聚类；时间衰变；兴趣向量;矩阵分解中图分类号:T P181文献标志码:ACollaborative filtering recommendation algorithm based onimproved clustering and matrix factorizationW AN G Yonggui, SONG Zhenzhen , XIAO Chenglong(College o f Software, Liaoning Technical University, Huludao Liaoning 125105, China)A b s t r a c t:C o n c e r n i n g data sparscncss, l o w a c c u r a c y a n d p o o r real-time p e r f o r m a n c e of traditional collaborative filteringr e c o m m e n d a t i o n algorithm in e-c o m m e r c e s y s t e m u n d e r the b a c k g r o u n d of big data, a n e w collaborative filtering r e c o m m e n d a t i o n algorithm b a s e d o n i m p r o v e d clustering a n d matrix d e c o m p o s i t i o n w a s proposed. Firstly, the dimensionality reduction a n d data filling of the original data w e r e reliazed b y matrix decomposition. T h e n the tim e d e c a y function w a s introduced to deal with u ser score. T h e attribute vector of a project w a s u s e d to characterize the project a n d the interest vector of user w a s u s e d to characterize the user, t h e n the projects a n d users w e r e clustered b y A:-means clustering algorithm. B y using the i m p r o v e d similarity m e a s u r e m e t h o d,the nearest neighbors a n d the project r e c o m m e n d a t i o n c andidate set in the cluster w e r e searched, thus the r e c o m m e n d a t i o n w a s m a d e.E x p e r i m e n t a l results s h o w that the p r o p o s e d algorithm c a n not only solve the p r o b l e m of sparse data a n d cold start c a u s e d b y n e w projects, but also c a n reflect the c h a n g e of u s e^s interest in multidi m e n s i o n,a n d the a c c u r a c y of r e c o m m e n d a t i o n algorithm is obviously impr o v e d.Key words：collaborative filtering; clustering; t i m e decay; interest vector; matrix factorization〇引言在互联网时代，用户对信息的需求数量得到了满足，但是 用户在搜索信息时无法直接有效地获取到他们真正想要的信 息，其实质反而是降低了用户对信息的使用效率，即人们由信 息匮乏的时代进人到了信息过载的时代。
基于项目分类的协同过滤改进算法
Ｉ 指标 法” 基于权重的相似性 等计算 方法也 陆续被提 出。 、 另外 ， 利用修正的条件概率方 法计算 项 目相 似性 ； 采用基 于 用户兴趣度 的相 似性 计算 方法 ； 于项 目类 别 的相 似性 方 基
法 和结合共 同邻居及用户评分 的相 似性度量 方法也 被研 究者们提 出以改进 相似度计 算的准确性 。
熊忠阳 ， 刘
摘
芹， 张玉芳 ， 李文 田
（ 重庆 大 学 计算机 学院 ， 重庆 ４０４ ） ００ ４
要 ：为 了解 决 用户评分 数据 稀疏 性和 用户 最近邻 寻找 的 准确 性 问题 ， 出 了一 种基 于项 目分 类 的协 同过 滤 提
推 荐 改进 算法 。该算 法首先 利 用项 目分类信 息为类 内未评 分项 目预 测评 分值 ； 然后 通过 计算 类 内用 户间 的相似 度得 到 目 用 户的最 近邻居 ； 标 最后进 行推 荐 。实验 结果表 明 ， 算法 可以 准确 地获 取 用户兴趣 最近 邻 ， 效地 解 该 有
ｎ ａｅ ｔ ｅ ｇ ｂ ｒ ，ａｔ ｒ ｉｈ ｉ ｃ ｕｄ ｒｃ ｍｍｅ ｄ ｔ ｅ ｉ ｍｓｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｎ ｌ ｒ ｄｃｉ ｎ ｅ ｒｓ — ｉｈ ｏ ｓ ｆ ｃ ｏ ｌ ｅ ｏ ｎ ｅ ｗｈ ｔ ｎ ｈ ｅ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｆ ａ ｅ ｉｔ ．Ｅ ｐ ｒｍｅ ｔｌｒｓ ｌ ｈ ｗ ａ ｉ ｔ ｉ ｐ ｏ ｘ ｅ ｉ ｎａ ｅ ｕｔ ｓ ｏ ｔ ｔｔ ｓ ｓ ｈ ｈ
Ａｂｓ ｒ ｔ Ｔｏ ｏ ｒ ｏ ｈ ａ ａ ｋ ａ ｅ ｙ ｔｅ ｄ ｔ ｐａ ｓ ｎ ｓ ｎｄ ｉ ｃ ｕｒｔ ｆｔ ｅ ｕ ｅ ｅｇ ｏ ｓ，ｔ ｉ ｐｅ ａ ｐ ｔ ａｃ ： ｖｅｃ ｍｅ ｔ ｅ ｄｒｗｂ ｃ ｓｃ ｕｓ ｄ ｂ ｈ ａ ａｓ ｒｅ ｅ ｓａ ｎａ ｃ ａ ｅｏ ｈ ｓ ｒｎ ｉｈｂ ｒ ｈｓｐａ ｒｃ ｍｅ ｕ ｗｉ ｎ ｉ ｒ ｖ ｄ ｃ ｌａ ｒ ｔｖ ｌｅ ｎ ｅ ｏ ｔ ａ ｍｐ ｏ ｅ ｏ ｌｂｏａ ｉｅ ｆ ｔｒ ｇ ｒ ｃ ｍｍｅ ａｉ ｎ ａｇ ｒｔ ｍ ，ｂａ ｉ ｎ ｔ ｅ ｈ ｉ ｕ ｆｉｅ ｃ ａ ｓｆｃ ｔｏ ｈ ｉ ｉ ｎｄ ｔｏ ｌｏ ｉｈ ｓｎｇ ｏ ｈｅ ｔ ｃ ｎ ｑ ｅ ｏ ｔ ｍ ｌ ｓｉ ａ ｉｎ． Ｔｈｅ ａｇ — ｉ ｌｏ ｒｔ ｍ ｒ ｔｒ ｔｄ ｈｅ ｕ ａｅ ｔ ｍｓ ｂ ｐ ｙ ｎ ｈｅ ｉｅ ｃａ ｓｆｃ ｔｏ ａ ｄ ｔ ｅ ａ ｃ ｌｔ ｄ ｔ ｅ ｕ ｅ ｉ ｌｒｔ ｔ ｎ ｃ ａ ｓ ｓｆ ｒ ｉｈ ｆ ｓ ａ ｅ ｔ ｎｒｔ ｄ ｉｅ ｙ ａ ｐｌｉ ｇ ｔ ｔｍ ｌｓ ｉ ａｉ ｎ， ｎ ｈ ｎ ｃ ｌ ｕａ ｅ ｈ ｓ ｒ ｓｍｉａ ｉｙ ｗｉｈｉ ｌ ｓｅ ｏ ｉ ｉ
一种改进的协同过滤推荐算法
文章 编 号 ： １ ０ ０ ７ － １ ４ ２ ３ （ ２ ０ １ ７ ） １ ５ — ０ ０ ０ ８ — ０ ６
Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ７ — １ ４ ２ ３ ． ２ ０ １ ７ ． １ ５ ． ０ ０ ２
关键词 ：
协 同过滤 推荐 系统 ： Ｉ ｔ ｅ ｍ Ｒ ａ ｎ ｋ
０ 引言
随 着 网络 的 快 速 发 展 ． 网络 商 店 中 商 品 的 数 量 、 种
类变得越来越 多 ． 网络 购 物 的人 群 也 越 来 越 多 。 从 如 此
细信息 相反 ． 它通过用户和商品之间的交互信息 向用
协 同 过 滤 推 荐 系 统 不 需 要 用 户 或 商 品 属 性 的详
０ 现 代 计 算 机 ２ ０ １ ７ ． ０ ５ 中
翻 蜜 与 发
／
／
和人 际影响被融 合成一个 统一 的个性 化推 荐模 型 ， 并 且使用奇 异值分解 （ Ｓ Ｖ Ｄ ） 来 对 原 始 的 用 户 项 目评 分 矩 阵 进 行 降 维 Ｉ Ｃ Ｃ Ｒ Ｓ ㈣算 法 是 一 种 迭 代 品的类 别和其他属性
等 内容 向 用 户 推 荐 商 品 。 通过一些技术分析这些数据 。 如 贝 叶 斯 模 型＿ ３ 】 ． 基 于 内容 的推 荐 系统 向 用 户 推 荐 那 些
中 通 过分析 给定用 户所 属的分区中用户的邻域 ． 向用 户推荐 商品 。Ｂ ａ Ｑ Ｖ Ｏ ｌ 等人将用 户按照性别 、 年龄 、 职业
变得越来 越困难 因此 ． 推荐 系统应运而生 ． 以帮助人 们在 网上 找到他们感兴趣 的商 品 ．节 约他们 的检 索时 间『 ｌ １ 对于用户来说 ， 推荐系统可以通过他们的购买 、 浏 览记 录分 析出他们 的喜好 ．从而 把他们感兴趣 的商品
基于RBFN一项目聚类的协同过滤推荐算法研究
由于 仅仅考 虑 到 低维 数 据 ，这种 方 法 会 失 去 一些 有 价值的信息 。Ｍ ｋｖｈ ｅｉ Ｐｅｋｔ ｈ （００ ｋ ａｉａｄｖ， ｖｎａ ｓ ２ １ ）使 ｔ ｅ 用径向基函数网络 （ Ｂ Ｎ Ｒ Ｆ ）来降低高维数据的稀疏 性¨ 。第 二 ，使用 基 于项 目聚类 的方 法来 减 少 数 据 稀 疏 性 带 来 的 影 响 。 邓 爱 林 ，左 子 叶 ，朱 扬 勇 （０４ ２０ ）提出了一种基于项 目聚类 的协 同过滤推荐算 法 ，根据 用 户 对 项 目评 分 的 相 似 性 对 项 目进 行 聚 类 ＿ 。这种方法没有对数据进行 降维处理 ，因此影 ６ 』 响推荐 的质量 。 在 这篇 文章 里 ，将 Ｒ Ｆ 和基 于项 目聚类 两 种 ＢＮ 方法结合解决数 据稀疏性带来 的问题 ，形成混合推 荐系统来实现推荐 。本文先使用 Ｒ Ｆ Ｂ Ｎ使稀 缺数据 平滑化 ，这样可以有效改善高维数据的稀疏性问题 ； 然后使用基于项 目的聚类方法进一步降低数据稀疏 性 的影 响 ，为客 户提 供更 高效 的推荐 。 论题 按照 以下 的结 构 来组 织 。在第 二 部 分 ，介 绍 了预 备知 识 。第 三部 分 ，讨 论 了提 出的 算 法 。第 四部分 ，展示 实验 的结 果 。第 五 部 分 ，总 结 我 们 的 工 作 ，提 出未来 的研 究方 向。
基金项 目 ：国家 自然科学基金项 目”基 于 自组织数据挖掘 的 Ｃ Ｍ客 户分析研究” （ ０ ７０ ７） Ｒ ７ ７ １６ ；国家 自然科学 基金项 目” 面 向数据特 点的 客户价值区分集成模型研究” （０ １０ ） １７ １１ ；国家 自然 科学基 金项 目”类 别不 平衡 环境下 的客 户价值 区分 迁移 集成模 型研究 ”
《基于聚类专家选择的协同过滤推荐算法研究》
《基于聚类专家选择的协同过滤推荐算法研究》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有价值信息的挑战。
推荐系统作为一种有效解决信息过载问题的方法，已经广泛应用于电子商务、社交网络、视频网站等领域。
协同过滤推荐算法作为推荐系统中的一种重要方法，通过分析用户行为数据，为用户提供个性化的推荐服务。
然而，传统的协同过滤算法在处理大规模数据时，面临着计算复杂度高、推荐准确性不足等问题。
本文提出一种基于聚类专家选择的协同过滤推荐算法，以提高推荐准确性和计算效率。
二、相关研究背景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数据，找出与目标用户兴趣相似的其他用户，然后根据这些相似用户的偏好信息为目标用户提供推荐。
聚类技术可以将具有相似兴趣的用户或物品聚集在一起，从而减少计算复杂度。
因此，将聚类技术与协同过滤相结合，可以提高推荐系统的准确性和效率。
三、算法原理1. 数据预处理：对用户行为数据进行清洗、去重、归一化等处理，以便后续分析。
2. 聚类专家选择：采用聚类算法（如K-means、谱聚类等）对用户进行聚类，每个簇中的用户具有相似的兴趣爱好。
选择每个簇的代表作为专家，负责提供该领域的推荐意见。
3. 协同过滤：利用余弦相似度、皮尔逊相关系数等指标计算目标用户与专家之间的相似度，找出目标用户的近邻专家。
4. 推荐生成：根据近邻专家的偏好信息，为目标用户生成推荐列表。
为了提高推荐的多样性，可以采用多种推荐策略，如基于物品的协同过滤、基于图的推荐等。
5. 结果评估与反馈：将推荐结果展示给用户，收集用户的反馈信息，对推荐算法进行优化。
四、算法优势与实验分析本文提出的基于聚类专家选择的协同过滤推荐算法具有以下优势：1. 提高推荐准确性：通过聚类技术将具有相似兴趣的用户聚集在一起，找出目标用户的近邻专家，从而提高了推荐的准确性。
2. 降低计算复杂度：通过聚类专家选择，减少了需要分析的用户数量，降低了计算复杂度，提高了计算效率。
一种改进的基于项目聚类的协同过滤推荐算法
一种改进的基于项目聚类的协同过滤推荐算法
鲁培
【期刊名称】《科技传播》
【年(卷),期】2011(0)1
【摘要】根据2010年7月15日,中国互联网络信息中心(CNNIC)在京发布的<第26次中国互联网络发展状况统计报告>[1]显示,截至2010年6月底,我国网民规模达4.2亿人,互联网普及率持续上升增至31.8%.网络的信息超载现象已日趋严重促使了信息过滤技术的快速发展.个性化推荐系统作为信息过滤中一种重要的应用方式,目前已经成为各大主流网站不可缺少的新一代个性化信息服务形式.
【总页数】2页(P205,196)
【作者】鲁培
【作者单位】同济大学软件学院,上海,201804
【正文语种】中文
【中图分类】TP31
【相关文献】
1.一种改进的基于用户聚类的协同过滤推荐算法 [J], 刘璐;王志谦
2.一种基于改进的层次聚类的协同过滤用户推荐算法研究 [J], 张峻玮;杨洲
3.基于谱聚类和矩阵分解的改进协同过滤推荐算法 [J], 王璇璇; 陈宁江; 练林明; 郭芷柔
4.基于改进的BiasSVD和聚类用户最近邻的协同过滤混合推荐算法 [J], 刘超;赵文
静;贾毓臻;蔡冠宇
5.基于改进聚类与融合用户属性特征的协同过滤推荐算法 [J], 王汇琳;陈欣
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一种改进的协同过滤推荐算法
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
基于项目聚类和评分预测的协同过滤推荐算法研究
基于项目聚类和评分预测的协同过滤推荐算法研究[摘要] 协同过滤算法是目前个性化推荐系统中应用最成功的推荐算法之一。
目前协同过滤构建的用户-项目矩阵,一般是按用户对所有项目的评分构建,却没有考虑项目之间的分类情况,导致寻找的邻居集合可能不是最近邻居集合。
针对此问题,本文提出基于项目聚类和评分预测的协同过滤推荐算法,该算法首先按商品聚类,将大矩阵按聚类的商品来进行子矩阵的计算,在子矩阵里进行兴趣度的测量,最后将在所有区域相似用户的推荐项目合并,成为该用户的最后推荐结果。
实验证明新算法能够提高协同过滤推荐系统的推荐质量。
[关键词] 聚类;协同过滤;邻居用户1引言个性化推荐系统中应用最成功的算法之一是最近邻居协同过滤算法。
协同过滤算法主要有基于用户的和基于项目的两种算法[1]。
其基本思想是:通过计算目标用户与各个基本用户对项目评分之间的相似性,搜索目标用户的最近邻居,然后由最近邻居的评分数据向目标用户产生推荐,即目标用户对未评分项目的评分可以通过最近邻居对该项目评分的加权平均值进行逼近,从而产生推荐[2]。
目前协同过滤构建的用户-项目矩阵,一般是按用户对所有项目的评分构建,却没有考虑项目之间的分类情况,导致寻找的邻居集合可能不是最近邻居集合。
针对此问题,本文提出了基于项目聚类和评分预测的协同过滤推荐算法,该算法首先按商品聚类,将大矩阵按聚类的商品来进行子矩阵的计算,在子矩阵里进行兴趣度的测量,最后将在所有区域相似用户的推荐项目合并,成为该用户的最后推荐结果。
利用实验数据集对传统算法和本文提出的基于聚类和项目预测的协同过滤算法的精确度进行了比较。
2基于项目聚类和评分预测的协同过滤推荐算法2.1 问题分析协同过滤主要的难点在于查找用户的最近邻,这一步骤是整个过程中的关键,而要找到最好的邻居,就得有效地构建好用户-项目评分矩阵。
由于一方面客户商品评分数据少以及客户不能准确评分,另一方面随着客户、商品的不断增长,导致用户评分数据极端稀疏,结果是不能对某些客户进行推荐从而影响了推荐的精度。
一种基于改进的层次聚类的协同过滤用户推荐算法研究
一种基于改进的层次聚类的协同过滤用户推荐算法研究
张峻玮;杨洲
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2014(041)012
【摘要】为了降低组用户推荐的计算时间,提出了一种改进的层次聚类协同过滤用户推荐算法.由于数据的稀疏性,传统的聚类方法在尝试划分用户群时效果不理想.考虑到传统聚类算法的聚类中心不变组内用户间相关度不高等问题,将用户进行聚类,然后按照分类计算出每个用户的推荐结果,在进行聚类的同时充分利用用户间的信息传递来增强组内用户的信息共享,最后将组内所有的用户的推荐结果进行聚合.最后仿真实验表明,本方法能够有效地提高推荐的准确度,比传统的协同过滤算法具有更高的执行效率.
【总页数】3页(P176-178)
【作者】张峻玮;杨洲
【作者单位】南京理工大学计算机科学与工程学院南京210018;南京理工大学计算机科学与工程学院南京210018
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.03
【相关文献】
1.一种基于用户信任机制的个性化协同过滤推荐算法研究 [J], 李明明;马萍萍;代绍庆
2.一种改进的基于用户聚类的协同过滤推荐算法 [J], 刘璐;王志谦
3.基于改进用户相似度的协同过滤推荐算法研究 [J], 张利
4.一种改进的基于用户协同过滤的推荐算法研究 [J], 张国锋; 徐雷; 余方超; 李大双
5.基于用户画像与协同过滤的大规模定制智能推荐算法研究 [J], 王斐;吴清烈
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一种基于聚类和协同过滤的组合推荐算法_刘旭东
传 统协 同过滤 推荐 算法 是从用 户评 分的角 度去 考虑 的 , 但随着电子商务系统规模的扩大 , 用户数和项目数都是 呈级数增长的 , 然而用 户评分 的项目 一般不 会超过项 目总 数的 1%[ 4] , 协同过滤 推荐需 要在 整个 项目 空间 上查 询目 标项目的最近邻居集 , 这对推 荐算法 的伸缩 能力是个 极大 的挑战 , 推荐系统的实时性越来越难以满足 。
一种基于聚类和协同过滤的组合推荐算法＊ A H ybrid Recommendation A lgorithm Based on
C lustering and Collaborative Filtering
刘旭东1 , 葛俊杰1 , 陈德人2 LIU Xu-dong1 , GE Jun-jie1 , CHEN De-ren2 (1.烟台职业学院信息工程系 , 山东 烟台 264670;2.浙江大学计算机科学与技术学院 , 浙江 杭州 310027) (1.Department of Information Engineering, Yantai Vocational College, Yantai 264670 ; 2.School of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China)
公式得到目标项的邻居项 S N Ij 。 稀疏度计算公式 :
Sparsity =
I null SNI j
, Inull ={I |ri, j 为空值 , ri, j ∈ SI j}
相似性计算公式 :
技术与协同过滤相结合 , 首先将项目或用户进行聚类 , 将会 收缩查找的空间 , 从而 加快了 利用协 同过滤 技术进行 预测 和推荐的速度 。 因此 , 本 文提出 了一种 基于聚 类和协 同过 滤的组合推荐算法 , 整个算法主要分为三步 :
一种改进的协同过滤推荐算法
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
一种改进的协同过滤推荐算法
Ｉ 为概 念 Ｃ的 实 例 ， 则Ｉ 的深度 Ｄ ｅ ｐ（ Ｉ ） 为Ｄ ｅ ｐ（ Ｉ ）
＝
针对 每一个 ｃ ａ ｎ ｏ ｐ ｙ ， 把 输 入 与 当前 ｃ ａ ｎ ｏ ｐ ｙ的 距 离
Ｄ ｅ ｐ（ Ｃ ） ＋ １ 。任 意 ２个 概 念 ｍ， ｎ 的 最 小 共 同祖 先
最终 的相似度组合公式为 ：
Ｓ ｉ ｍ（ Ｉ ｉ ， ） ＝ （ １ － ｃ ｔ ２ ” ×
］ Ｊｅ ｐ Ｐ ｌ ＼｜ ｉ １ 十Ｕｅ ； １
＋
算法 结束后 ． 剩下 的 ｃ ａ ｎ ｏ ｐ ｙ的数 目就是 聚类 的数
目。
２ ． ２ 用户相似 性计算方式的改进
新 的循 环 。循 环 退 出 的 条 件 是 当 通 过 本 地 密 度 函数 计 算 出来 的 向量 变 得 很 小 的 时 候 ． 满 足 一 个 阈值 就 退 出
① 对于一个给定的分类本体树 ｒ ， 定 义它的根节点
为 Ｒ， 则 Ｒ 的高 度 或 者 深 度 可 表 示 为 Ｄ ｅ ｐ （ Ｒ） ＝ ｌ ：
。
心 向量 的 权 重 通 过 它 包 含 的点 的数 目来 表 示
由上 述相似度公式 可知 ， 相似度 Ｓ ｉ ｍ（ ｍ。 ｎ ） 的值在
０到 ｌ之 间 ， 且 Ｌ Ｃ Ａ（ ｍ， ｎ ） 越大 ， 概念 Ｉ ｌ ｌ ， ｎ的 相 似 度 Ｓ ｉ ｍ（ ｍ， ｎ ） 就 越大 ， 当Ｓ ｉ ｍ（ ｍ， ｎ ） ＝ １ 时， 表 示 这 两 个 概 念
ｃ ａ ｎ ｏ ｐ ｙ Ｏ
② 概念 Ｄ为上述所建树 中的任一非根节点 ，它 的
父节点可用 ｐ ａ ｒ ｅ ｎ ｔ （ Ｄ） 来表示 ． 则 概 念 Ｄ 的高 度 或 者 深 度 为 从 概 念 Ｄ到 根 节 点 Ｒ 的 路 径 长 度 ， 记为 Ｄ ｅ ｐ （ Ｄ） ，
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一种改进的基于项目聚类的协同过滤推荐算法摘要根据2010年7月 15日，中国互联网络信息中心（cnnic）在京发布的《第26次中国互联网络发展状况统计报告》[1]显示，截至2010年6 月底，我国网民规模达4.2亿人，互联网普及率持续上升增至31.8%。
网络的信息超载现象已日趋严重促使了信息过滤技术的快速发展。
个性化推荐系统作为信息过滤中一种重要的应用方式，目前已经成为各大主流网站不可缺少的新一代个性化信息服务形式。
关键词项目聚类；协同过滤；推荐算法
中图分类号tp31 文献标识码a 文章编号 1674-6708（2011）34-0205-02
0 引言
根据2010年7月 15日，中国互联网络信息中心（cnnic）在京发布的《第26次中国互联网络发展状况统计报告》[1]显示，截至2010年6 月底，我国网民规模达4.2亿人，互联网普及率持续上升增至31.8%。
网络的信息超载现象已日趋严重促使了信息过滤技术的快速发展。
个性化推荐系统作为信息过滤中一种重要的应用方式，目前已经成为各大主流网站不可缺少的新一代个性化信息服务形式。
协同过滤技术作为个性化推荐技术的主流技术，具有较高的学术价值并被广大电子商务网站所应用。
它的基本思想[2]是：通过
对用户的显式输入或隐式输入的历史数据收集并统计计算，预测与此用户兴趣相似的用户，并将其相似用户感兴趣的项目推荐给此用户。
根据所使用事物的关联性分为：基于用户（user-based）的协同过滤推荐算法和基于项目（item-based）的协同过滤推荐算法。
协同过滤推荐一般可划分为三步：1）数据表示；2）近邻集合的查找；3）推荐生成。
1 改进的基于项目聚类的协同过滤
1.1 改进算法的提出
近邻集合的生成是协同过滤推荐技术的关键步骤，查找结果的精确程度直接决定了推荐效果。
而在计算用户或项目相似度时主要有三种算法：余弦相似性、皮尔森相关系数和修正的余弦相似性[4]。
1）面对推荐技术面临的冷启动问题和数据库中明显的稀疏性问题，单靠相似性算法不能给目标用户提供高质量的推荐结果[5]；2）用户对具有某一特征的事物往往会更容易产生兴趣，所以对于具有项目特征的项目集，综合考虑属性特征对于项目相似度的影响，会更为客观的针对用户实际偏好；3）人们对事物的兴趣度往往存在一定的从众心理，即用户常常会受到大众总体评价的影响。
本文通过对具有可以统计数目的抽象属性特征这一类项目集，提出一种结合项目评分与项目属性的项目相似度算法，然后对项进行聚类，将用户评分与属性相似的项划到同一个聚类中。
同时将用户被公众总体评价影响的这一部分偏好偏差代入进评分预测计算。
1.2 算法描述
项目集中项目属性特征可以用一个n×m维的布尔型项目属性矩阵a表示，其中1表示此项目具有此属性，0表示此项目不具有此属性。
设项目的特征相似度可以表示为：
asim（i，j）=（1）
通过对项目集中两两项目之间基于特征的相似度计算，我们可以获得一个基于项目特征的相似度矩阵a。
设rsim（i，j）表示基于项目评分得到的项目相似度，asim（i，j）表示基于项目特征的项目相似度，则：
sim（i，j）=αrsim（i，j）+（1-α）asim（i，j）（2）其中，通过对项目进行聚类计算，将用户评分与项目特征两者均相似程度高的项目划分到一个簇里面。
本文认为通过聚类分析形成基于项目的最近邻集合是十分有效的方式。
设u表示项目集中所有对项目i进行过评分的用户集，表示项目i在u中的平均得分，则加入公众评价影响力的可以表示为：
2 实验与分析
2.1 评估标准与实验数据集选取
在文实验中，我们使用mae作为实验结果评价标准。
mae越小则表明评分预测越准确、推荐质量越高。
将所有测试用户的mae进行平均，便得到算法总的mae[4]。
本文实验基于movielens数据集[2]，采用5折交叉验证法，将
其平均分成5个互不相交的数据子集，训练集和测试集的数据比例为4:1，将实验结果的平均值作为最终结果[2]。
2.2实验结果及其分析
通过对数据的初步统计分析，我们发现对于movielens数据集改进的基于项目聚类的协同过滤算法在k=30时，推荐效果最优，并在k取值0~100之间时，一直优于传统基于项目的协同过滤算法。
3 结论
通过对实验数据集的测试和分析，发现更为合理化的考虑计算项目相似性，可以更为有效的得到项目最近邻集合，同时考虑在计算预测评分时，将项目的公众总体评分对目标用户的影响计算在内，更为合理的计算预测评分，通过这两部分的改进，提高了推荐算法的推荐质量。
参考文献
[1]中国互联网络信息中心.cnnic.，2010-07-15.
[2]movielens./node/73，2001.
[3]邓爱林，朱扬勇，施伯乐.基于项目评分预测的协同过滤推荐算法[j].软件学报，2003(9)：1-8.
[4]何钦铭，王申康.机器学习与知识获取[m].浙江大学出版社，1997.
[5]徐博艺，姜丽红.电子商务环境下信息过滤中用户偏好调整
算法.计算机工程，2001，27(10)：102-104.。