一种改进的协同过滤推荐算法

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实用文档其他之差分隐私保护下一种改进的协同过滤推荐算法

差分隐私保护下一种改进的协同过滤推荐算法【摘要】协同过滤（cf）是推荐系统中最常用的算法，然而传统的构建在协同过滤上的推荐系统很难提供一个严格并有数学证明的隐私保证。

近期研究表明，攻击者可以通过观察用户的推荐结果，推测出用户的评分记录，这将对用户的隐私造成极大的威胁。

论文在应用差分隐私保护技术的隐私保持协同过滤算法的基础上，对用户与物品进行裁剪，从而大量减少了噪声的引入，在保证隐私的前提下提升了算法准确度。

同时，论文提出的算法改进方法具有较广的适用性，能够与已有的研究能够很好的结合。

【关键词】协同过滤（cf）；差分隐私保护；安全【 abstract 】 collaborative filtering （cf） is the most common algorithm in recommender system. however， the traditional approaches can hardly provide a rigid and provable privacy guarantee for recommender system. recent research revealed that by observing the public output of the cf， the adversary could infer the historical ratings of the particular user， which will cause a great threat to user privacy. this paper address the privacy issue in cf by cutting the data，which is constructed on the basis of the notion of differential privacy. as a result， this method would reduce the large number of noise introduced by differential privacy algorithm，and increase the accuracy of the algorithm with privacy preserving. furthermore， our method can easily apply in the existing research.1 引言ramakrishnan等人首次提出在推荐系统中的隐私问题，narayanan等人通过联合netflix与imdb的发布数据集成功的标识出部分户。

Slope One推荐算法改进

Slope One推荐算法改进黄义纯【摘要】相对于传统的协同过滤推荐算法,Slope One算法以其简单、高效而广泛使用.原生Slope One推荐算法是基于各个项目之间的平均偏差预测用户评分,最终以多个预测评分的均值作为用户的最终预测评分.而带权重Slope One是在原生Slope One算法的基础上,以项目共同评价的用户个数作为权重,在一定程度上提高算法的推荐精度.但该算法并未考虑项目之间的相似度,为了进一步提高算法的推荐精度,提出一种改进的Slope One算法,该算法同时考虑了用户共同评分个数以及项目之间相似度,并以两者的乘积为权重.其中项目之间相似度分别采用余弦相似度、修正余弦相似度和皮尔逊相似度进行求解.使用标准MovieLens中的数据集对3种改进算法预测结果分别进行验证,结果表明:相对于原始Slope One算法和带权重的Slope One算法,改进算法提高预测的准确性.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2017(000)035【总页数】5页(P24-27,34)【关键词】Slopeone;权重;相似度;平均差;评分矩阵【作者】黄义纯【作者单位】四川大学计算机学院,成都 610065【正文语种】中文0 引言随着信息技术和互联网技术的飞速发展，人们逐步从信息匮乏的年代迈入了信息过载的时代。

为了解决人们信息过载的问题，推荐系统受到了广泛的使用。

近年来，推荐算法的研究主要分为以下三个方向：协同过滤、项目内容和用户知识[1]。

Slope one是一种协同过滤的推荐算法，首先由Lemire等人提出。

它是基于物品之间的平均评分偏差来预测评分，只依照项目评分计算，而不考虑项目之间的相似度。

该算法思想虽然简单却极为高效，同时它的推荐精度也令人满意。

相比其他基于邻域的协同过滤算法[2]，Slope one算法一个很重要的特点就是基本不存在“冷启动”问题，即推荐精度不受系统评分数据的数量的影响。

针对稀疏评分矩阵的改进协同过滤推荐算法

针对稀疏评分矩阵的改进协同过滤推荐算法周子亮，吴为民5 10 15 20 25 30 35 40（北京交通大学计算机与信息技术学院，北京100044）摘要：协同过滤推荐策略是推荐系统中应用最成功的个性化推荐策略，然而，数据匮乏一直是推荐系统发展所面临的重大挑战。

本文针对这一问题，从三个方面来应对用户评分矩阵的稀疏性问题：首先，调整相似度度量方法，其次，结合基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤，生成了新的预测模型，最后，提出了一种迭代预测算法。

论文最后使用MovieLens 数据集对算法进行评价，并对比其他传统算法。

实验结果表明改进算法能够更好的处理用户评分矩阵的稀疏性问题。

关键词：协同过滤；相似度；预测模型；迭代预测算法中图分类号：TP391.1An Improvement Collaborative Filtering Algorithm forSparsity Ratings MatrixZhou Ziliang, Wu Weimin(Computer and Information Technology School, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044) Abstract: As the most successful personalized recommendation algorithm, collaborative filteringis widely used in recommendation system. However, the lack of data has been a huge challenge.To deal with the sparsity problem, we provide an algorithm with three improved methods. On theone hands we adjusted the similarity metrics. On the other hand, we combine User-based collaborative filtering with Item-based collaborative filtering. Finally, we provide an iterative algorithm to predict the rate given by the active user. In the experiment section, we evaluated our new algorithm using the MoiveLens dataset. The results suggest that the new algorithm can better handle the user rating matrix sparsity problem.Keywords: collaboration filtering; similarity; prediction model; iterative algorithm0引言随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走进了信息过载的时代，这个时代的特点是海量数据，用户很难在这些数据中找到自己需要的信息，因此推荐系统应运而生。

改进的基于相关相似性的协同过滤推荐算法

来兴起的推荐系统成为解决这些问题的重要途径
之一。
Ｐｒ ∑ｃｄ）．）（ａ＋ｋｕ，（一２（，）
；
１
由于电子商务系统规模的不断扩大，客数顾
量和商品的数目急剧增长，以及用户喜好的千差
式中： —— 目标用户ａ对信息资源项＿Ｐ『的预测值，同过滤算法根据与目标用户最相似的Ｎ个协
万别，传统Ｃ造成Ｆ算法计算得到的目标用户的
最近邻居不准确，而降低系统的推荐质量。进
文中提出了改进算法的思想及其实现过程，
用户的评价进行预测，不是所有用户都参与预并
测Ｐ值；ｃｎ —— 用户ｎ和用户ｉ间的兴趣相ｕ，）（之
似度；ｋ—— 归一化因子， Ⅲ— ｋ＾。
并将改进算法同传统算法和基于项目评分的ＣＦ算法进行对比实验。实验结果表明，算法能够该
赵
智，冯卓楠
（长春工业大学计算机科学与工程学院。吉林长春１０１）３０２
摘
要：分析了传统ＣＦ算法和基于项目评分的ＣＦ算法中存在的问题，对其相似性计算和推荐集选取方法
进行了改进，并提出了一种优化的ＣＦ算法。实验结果表明，算法同传统Ｃ该Ｆ算法相比能显著提高推荐精度，同基于项目评分的ＣＦ算法相比能够有效减少计算复杂度。关键词：个性化推荐系统；同过滤；似性；协相推荐算法；平均绝对偏差

《2024年基于用户画像与改进协同过滤的混合推荐算法研究》范文

《基于用户画像与改进协同过滤的混合推荐算法研究》篇一一、引言随着互联网技术的迅猛发展，信息过载问题日益突出，如何有效地从海量数据中筛选出用户感兴趣的信息成为了关键。

推荐系统作为一种有效的解决方案，已经被广泛应用于电商、社交网络、视频平台等领域。

传统的协同过滤算法是推荐系统的核心，但随着用户需求的多样化、复杂化，单纯的协同过滤算法已经无法满足用户需求。

本文旨在研究基于用户画像与改进协同过滤的混合推荐算法，旨在提升推荐的准确性和用户体验。

二、相关研究回顾1. 用户画像用户画像是通过对用户的个人信息、兴趣偏好、行为习惯等多方面信息进行挖掘和分析，从而形成对用户的全面描述。

在推荐系统中，用户画像可以帮助系统更准确地理解用户需求，提高推荐的准确性。

2. 协同过滤协同过滤是推荐系统中最常用的技术之一，其基本思想是利用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，根据这些相似用户的喜好进行推荐。

然而，传统的协同过滤算法在处理稀疏性和冷启动问题上存在一定局限性。

三、基于用户画像的改进协同过滤算法本文提出的混合推荐算法结合了用户画像和改进的协同过滤算法。

首先，通过构建用户画像，全面了解用户的需求和偏好。

然后，针对协同过滤算法的不足，进行以下改进：1. 数据稀疏性问题：通过引入用户画像中的辅助信息，弥补数据稀疏性带来的推荐误差。

例如，当用户的历史行为数据不足时，可以通过用户画像中的兴趣标签、人口统计信息等进行推荐。

2. 冷启动问题：在推荐系统中，新用户往往没有足够的历史行为数据。

通过结合用户画像和社交网络信息，可以有效地解决冷启动问题。

例如，可以通过新用户的个人信息、社交关系等，推测其可能的兴趣爱好，从而进行初步的推荐。

3. 协同过滤算法优化：采用基于图的协同过滤算法，通过构建用户-项目图，利用图的结构信息和节点间的关系进行推荐。

同时，结合用户画像中的信息，对图中的节点进行权重调整，以提高推荐的准确性。

四、实验与分析本文采用真实数据集进行实验，通过与传统的协同过滤算法和其他混合推荐算法进行对比，验证了本文算法的有效性。

改进的基于符号数据的协同过滤推荐算法

王克宏基于不同数据集的协作过滤算法评测期刊论文清华大学学报自然科学版20090413herlockerevaluatingcollaborativefilteringrecommendersystems外文期刊200401引证文献1条时间衰减制导的协同过滤相似性计算期刊论文计算机系统应用201311引用本文格式
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｗｉｈｏｔｕｎｎｒａｅｏｓｒｎｋｎｓｏｅｏｒｅ，ｔｅｐｏｌｍｆｒｔｇｍａｒｘ，ｐｒｉｓｔｔｅｃｎｉｉｇｉｃｅｓｆｕｅｓａｄｉｄｆｒｓｕｃｓｈｒｂｅｏａｉｔｓａｓｔｉｈｎｎｉｓｙｂｃｍｉｇｍｏｅａｄｍｏｅｒｍｉｅｔｗｈｃｅｏｓｙａｆｃｓｔｅｑａｉｏｈｅｏｅｏｎｒｎｒｐｏｎｎ，ｉｈｓｒｕｌｆｔｈｕｌｙｆｔｅｒｃｍｍｅｄｔｎｓｓｍ．ＳｎｕａｌｕｉｅｔｎａｉｙｔｏｅｉｇｌｒＶａｅ
ｐｒｃｓｉｇｍａｓｄａａＴｈｓｐｐｒｐｒｐｏｅｅｃｌａｏａｉｅｆｌｅｎｅｏｏｅｓｎｓｔ．ｉａｅｏｓｄａｎｗｏｌｂｒｔｖｔｒｇｒｃｍｍｅｄａｉｎａｇｒｔｉｉｎｔｏｏｈｍｉｈｃｍｂｎｓＳＶＤｔｌｉｗｈｃｏｉｅｗｉｈ
Ｇｕ－ｅｇＵＯＪｎｐｎ，ＣＨｎ —ｉｇＥＮＹｉｇｙｎ
（ｏｅｅｏｎｇｍｎｎｃｎｍｉ，Ｔａｊｎｖｒｔｉｎｉ３０７，Ｃｉ）ＣｌｇＭａａｅｅｔｄＥｏｏｃｉｎｉＵｉｓｙａｊ００２ｈｎｌｆａｓｎｅｉ，Ｔｎａ

协同过滤推荐算法研究

协同过滤推荐算法研究随着互联网的快速发展，越来越多的信息涌入人们的视野中，这些信息也难以被人们有效地获取和利用。

推荐系统的出现正是针对这一问题，它可以根据用户的历史行为、兴趣等信息，提供符合用户喜好的商品、服务等推荐内容。

其中，协同过滤推荐算法是目前最为流行的一种推荐算法。

一、协同过滤推荐算法介绍协同过滤推荐算法，顾名思义，是一种通过分析多个用户的历史数据，找到他们之间的相似性，从而推荐符合用户兴趣的商品等推荐内容的算法。

协同过滤推荐算法可以分为两种：基于用户和基于物品。

基于用户的协同过滤推荐算法主要是根据用户历史行为、反馈等信息，计算用户之间的相似度，然后利用相似用户的行为预测目标用户的行为，进而推荐符合其兴趣的商品等内容。

而基于物品的协同过滤推荐算法，则是通过分析不同用户喜欢的物品，计算物品之间的相似度，然后根据目标用户之前喜欢的物品预测其可能会喜欢哪些物品。

二、协同过滤推荐算法的优点协同过滤推荐算法相较于其他推荐算法，具有如下优点：1.推荐准确性高：协同过滤推荐算法的主要特点是利用用户历史数据，选出与目标用户相似的用户，提高了推荐的准确性。

2.推荐内容个性化：协同过滤算法是基于用户历史行为等数据进行推荐，因此推荐的内容更加符合用户兴趣，具有更好的个性化特征。

3.算法结构简单：协同过滤推荐算法的实现过程简单，不需要过多的特定领域知识。

三、协同过滤推荐算法的应用场景协同过滤推荐算法的应用场景非常广泛，如电影、图书、音乐、社交等领域。

它可以帮助用户快速找到感兴趣的内容，提高用户的满意度。

1.电影领域：Netflix网站的电影推荐算法就使用了协同过滤推荐算法。

2.图书领域：Amazon网站的书籍推荐系统就是基于协同过滤算法实现的。

3.音乐领域：Spotify、Pandora等音乐服务也使用了协同过滤推荐算法。

4.社交领域：Facebook、Twitter等社交网站也利用协同过滤推荐算法，推荐用户感兴趣的内容和好友。

基于用户行为与角色的协同过滤推荐算法

ＣｏｌｂｏａｉｌｅｉｃｍｍｅｌａｒｔｘＦｉｒｎｇＲｅｏｅｔｎｄａｉｎＡｌｏｉｈｍｓｄｏｅｓＢｅｖｉｒａｌｓｔｏｇｒｔＢａｅｎＵｓｒ ’ ｈａｏｎｄＲｏｅ
ＬＩＹｏ．ｎ．ＩＺｈ — ｎｕＰｉｇＹＮｕＰｉｇ
（ｉｎＣｌｇｆｅｏｐｃｅｈｏｏｙＧｉｎ５１０，ｈｎ）ＧｕｌｏｌｅＡｒｓａｅｃｎｌｇ，ｕｌ４０４ＣｉａｉｅｏＴｉ（ｃｏｌｆｕｉｅｓＧｕｌｎｖｒｉｆｌｔｎｃｅｈｏｏｙＧｉｎ５０，ｈｎ）Ｓｈｏｏｓｓ，ｉｎＵｉｅｓｙｏｅｒｉＴｃｎｌｇ，ｕｌ１４ＣｉａＢｎｉｔＥｃｏｉ４０
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＴｈｒｒｐｒｅｒｔｎｓｐｏｌｍｎｔｅｔａｉｉｎｌＣＦｅｏｅｅａｅｓａｓａｉｇｒｂｅｉｈｒｄｔａｏｒｃｍｍｅｄｔｏｌｏｉｈｎａｉｎａｇｒｔｍ，ａａｅｎｔｉｐｒｅｎｄｂｓｄｏｈｓｓａｓｒｔｎｓｗｉｌｌａｏｔｅｆｃｈｔｔｅｓｍｉｒｔｍａｏｅａｃｒｔ．ｏｒｔｉｅｓｎ，ｌｏｉｈａｅｎｆｄＩＵａｉｇｌｅｄｔｈａｔａｈｉｌｉｔａｙｙｎｔｂｃｕａｅＦｈｓｒａｏａＣＦａｇｒｔｍｂｓｄｏｘｅ－ｉｒｔｎｓｍａｒｘ，ｉｈｉｉｅｙａｃｒａｎｒｔｎｓｏｓｒｂｈｖｏｎｔａｆｖｃｎｉｓｒｔｎ，ｎｉｈｅｏｆｃｅｔａｉｇｔｉｗｈｃｓｇｖｎｂｅｔｉａｉｇｆｕｅｅａｉｒｉｓｅｄｏａａｃｅａｉｇａｄｗｅｇｔｄｃｅｉｎｉＫａｅｎｕｓｒ ’ ｏｅｔｏｓｒｉｈｉｌｒｔａｃｌｔｏｓｐｏｓｄＥｘｅｍｅｔｈｗｈｔｈｍｐｒｖｄａｇｒｔｂｓｓｏｅｓｒｌｏｃｎｔａｎｔｅｓｍｉｉｙｃｌｕａｉｎｉｒｐｏｅ．ｐｒｎｓｓｏｔａｅｉａｉｔｏｅｌｏｈｉｍ

协同过滤推荐算法优化

协同过滤推荐算法优化随着互联网和电商的快速发展，推荐系统在各大平台中扮演了重要角色。

协同过滤推荐算法是其中一种常见的技术，它通过分析用户的行为和兴趣，向其推荐可能感兴趣的内容。

然而，在实际应用中，协同过滤推荐算法存在一些问题，如推荐准确性不高、冷启动问题等。

因此，优化协同过滤推荐算法成为了研究和应用的重点。

一、推荐准确性优化为了提高协同过滤推荐算法的准确性，可以采取以下优化措施：1. 特征工程：对用户行为和内容进行深入分析，提取更加具有代表性和区分度的特征。

例如，可以考虑用户的点击率、购买率、收藏率等指标，以及内容的热度、关键词、标签等信息。

2. 引入用户兴趣模型：通过建立用户的兴趣模型，对用户的个性化兴趣进行建模和预测，从而更准确地推荐内容。

可以使用基于深度学习的方法，如矩阵分解、神经网络等来构建用户兴趣模型。

3. 上下文信息考虑：考虑用户的上下文信息，如时间、地点、设备等因素，对推荐结果进行调整。

例如，可以根据用户的当前位置和时间，向其推荐附近店铺或相关活动。

二、冷启动问题解决冷启动问题是指在推荐系统刚开始运行或新用户加入时，缺乏足够的用户行为信息进行个性化推荐。

为了解决冷启动问题，可以采取以下策略：1. 内容协同过滤：利用内容信息进行推荐，即根据内容相似性来推荐相关内容。

例如，通过分析物品的关键词、标签等信息，计算不同物品之间的相似性，从而向用户推荐相关内容。

2. 利用标签、描述等信息：对于新用户或物品，可以采集其标签、描述等信息，作为推荐的依据。

例如，对于新用户，可以根据其注册时填写的个人信息和喜好，来推荐相关内容。

3. 社交网络信息利用：利用用户的社交网络信息，如好友关系、社交行为等来进行推荐。

例如，通过分析用户的好友关系，找到具有相似兴趣的用户，将他们喜欢的内容推荐给新用户。

三、算法优化和实时性为了提高协同过滤推荐算法的效率和实时性，可以采取以下措施：1. 分布式计算：利用分布式计算框架，如Hadoop、Spark等，对海量数据进行处理和分析，提高算法的计算速度。

一种改进用户相似度的协同过滤推荐算法

算法分析
数技术与应用
一种改进用户相似度的协同过滤推荐算法
李德新钟俊 (四川大学电气信息学院,四川成都 610065)
摘要:在协同过滤推荐系统的相关研究中,计算用户的相似性时通常使用传统的余弦法、Jaccard相似法,而基于这些算法所得到的评分
预测往往不够精确,且进行Top-N推荐时难以达到预期的效果。本文将用户相似度细分为分值差距度、评分倾向相似度、共同评分物品数
在获得目标用户的最近邻居集合之后,利用最近邻居对项目的评分数据,预测未评分项目的分数。预测评分公式如下式所示:
(1)
式(1)中: rˆui 为用户u对物品i预测的评分, ru 、rv 分别为用户 u、用户v评分的平均值。wuv 为用户的相似度。S (u, K ) 为和用户u兴
趣最相似的K个用户, N (i) 是所有物品的集合。 2.1.4 产生推荐结果根据生成的评分集合,向用户推荐N个物品。 2.2 传统用户相似度计算方法传统的相似度计算方法主要有:余弦相似法(COS)、Jaccard相
似法等。其对应计算公式如下: 2.2.1 余弦相似法余弦相似法把一个用户对全部项目的评分作为一个多维的向
量,度量用户之间的相似性是利用两个向量间的余弦夹角来衡量:
(2)
式中: rui 尾用户对物品i的评分, rvi 为用户对物品i的评分,I是
所有物品集合。 2.2.2 Jaccard相似法 Jaccard相似法利用计算两个集合的交集和并集比值,进而实现
收稿日期:2017-02-06 作者简介:李德新(1990 —),男,广西桂林人,硕士研究生,研究方向为信号与信息处理、机器学习;钟俊(1972 —),男,重庆人,副教授,硕士
生导师,研究方向为信号与信息处理。

基于协同过滤的个性化推荐算法改进与优化

基于协同过滤的个性化推荐算法改进与优化摘要：个性化推荐算法在当前的信息爆炸时代发挥着重要的作用。

协同过滤是一种常用的个性化推荐算法，它基于用户行为数据进行推荐。

然而，协同过滤算法也存在一些问题，例如冷启动问题、数据稀疏问题和灰羊问题等。

为了解决这些问题，本文对基于协同过滤的个性化推荐算法进行了改进与优化，并通过实验验证了改进算法的有效性。

关键词：个性化推荐；协同过滤；冷启动；数据稀疏；灰羊一、引言随着互联网和移动互联网的快速发展，用户在互联网上产生了大量行为数据。

这些行为数据包含了用户对商品、新闻、音乐等信息资源的偏好和兴趣。

如何利用这些行为数据来实现个性化推荐成为了当前研究和应用中一个重要而具有挑战性的问题。

协同过滤是一种常用且有效的个性化推荐算法。

它通过分析用户之间或物品之间的相似度来进行推荐。

然而，协同过滤算法也存在一些问题，限制了其在实际应用中的效果。

本文将重点研究协同过滤算法的改进与优化，以提高个性化推荐的准确性和效果。

二、协同过滤算法的原理与问题协同过滤算法是一种基于用户行为数据进行推荐的方法。

其基本原理是通过分析用户之间或物品之间的相似度来进行推荐。

具体而言，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。

然而，协同过滤算法也存在一些问题。

首先是冷启动问题，即在系统初始阶段或新用户加入时，由于缺乏足够的行为数据无法准确进行推荐。

其次是数据稀疏问题，即由于用户行为数据稀疏或物品之间缺乏交互导致相似度计算不准确。

最后是灰羊问题，即某些用户或物品由于个性化偏好不明显或特殊性导致无法被准确推荐。

三、改进与优化方法为了解决上述问题并提高个性化推荐效果，本文提出了以下改进与优化方法：1. 冷启动问题的解决针对冷启动问题，本文提出了基于内容的推荐方法。

该方法利用用户的基本信息和兴趣标签等内容信息来进行推荐。

通过对用户兴趣标签与物品标签的匹配程度进行计算，可以准确推荐给用户感兴趣的物品。

一种改进的协同过滤推荐算法

法。该算法融合Ｕｅ — ａｅ协同过滤推荐和Ｉｍ—ｂｓｄ协同过滤推荐算法思想，ｓｒｂｓｄｔｅａｅ通过形成项目相似集来填充用户评分矩阵，并利用高评分阂值来计算用户相似性，有效改善了传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性和实时性。实验结果表明，该算法可以显著提高推荐系的评分，而有效地缓解从数据稀疏性；且在最近邻居的形成时重点考虑并高评分项目对推荐产生的影响，而更能代表目从
以成功地定位邻居用户集，影响推荐精度；另一方
面在整个用户空间上计算相似用户集的过程不可
目标用户拥有共同兴趣爱好的相似用户的爱好对
目标用户的影响。
生推荐，其算法主要分为基于内存的推荐算法和基于模型的推荐算法两类［。基于内存的协同４］
过滤推荐算法是先将整个用户一目评分数据集项
利用统计的方法得到具有相似兴趣爱好的邻居用
户，基于邻居进行计算和产生推荐，再主要有Ｕｅｓｒ
ｂｓｄ协同过滤推荐算法和Ｉｍ—ｂｓｄ协同过ａｅｔｅａｅ滤推荐算法两种。Ｕｅ —ｂｓｄ协同过滤推荐算ｓｒａｅ
—
针对Ｕｅ —ｂｓｄ推荐算法和Ｉｍ—ｂｓｄ推ｓｒａｅｔｅａｅ
关键词：推荐系统；基于用户的协同过滤；基于项目的协同过滤；相似性；平均绝对偏差
中图分类号：Ｐ９Ｔ３１ＤＩ１．９３ｊｉｎ１０Ｏ：０３６／．ｓ．０７—１４．０００，０ｓ４Ｘ２１．４０９

协同过滤算法的改进与优化(Ⅰ)

协同过滤算法的改进与优化协同过滤算法是推荐系统中常用的一种算法，它通过分析用户行为数据，发现用户之间的相似性，从而进行个性化的推荐。

然而，传统的协同过滤算法存在一些问题，比如数据稀疏性、冷启动问题等，因此需要不断进行改进和优化。

改进一：基于模型的协同过滤算法传统的协同过滤算法主要有基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种类型。

对于大规模稀疏数据集来说，基于模型的协同过滤算法可以更好地处理这些问题。

基于模型的协同过滤算法通过对用户和物品的隐含特征进行建模，可以更好地挖掘用户和物品之间的关系。

例如，矩阵分解算法就是一种基于模型的协同过滤算法，它通过将用户-物品评分矩阵分解为两个低维矩阵来挖掘用户和物品的隐含特征，从而进行推荐。

改进二：混合推荐算法除了协同过滤算法外，还可以将其他推荐算法与协同过滤算法相结合，从而提高推荐系统的性能。

混合推荐算法可以克服单一推荐算法的局限性，从而获得更准确的推荐结果。

例如，可以将内容-based推荐算法与协同过滤算法相结合，通过分析物品的内容信息和用户的行为数据来进行推荐，从而提高推荐系统的覆盖率和准确率。

改进三：增量式更新传统的协同过滤算法需要对整个用户-物品评分矩阵进行计算，然而随着用户和物品数量的增加，评分矩阵的规模会变得非常庞大，导致计算量巨大。

为了解决这个问题，可以采用增量式更新的方法，即只对新加入的用户和物品进行重新计算，从而减少计算量，提高推荐系统的效率。

改进四：隐式反馈传统的协同过滤算法主要利用显式反馈数据，比如用户对物品的评分数据。

然而，在现实场景中，很多用户并不会对物品进行评分，而是通过其行为数据来表达对物品的喜好。

因此，可以引入隐式反馈数据，比如用户的点击、购买、浏览等行为数据，从而提高推荐系统的准确性和覆盖率。

改进五：多样性和新颖性传统的协同过滤算法往往会出现推荐结果过于相似的问题，从而缺乏多样性和新颖性。

为了解决这个问题，可以引入多样性和新颖性的指标，从而对推荐结果进行优化。

一种改进的隐私保持协同过滤推荐算法

１概述
隐私保持一直是个性化推荐系统及相关领域研究的热点。如何让用户提供推荐系统使用的必要信息且不泄露用户的个人隐私成为人们关注的主要问题。早期的研究采用匿名技术保护用户隐私，但在没有身份确认的情况下，用户可能
运算结果影响不大，协同过滤推荐算法中用到的向量点乘和向量相加正是这样２种运算…。
第３卷第１期６６
Ｖ．６ｏｔ３
・
计
算
机
工
程
２１００年８月
Ａｕｇｓ１ｕｔ２００
Ｎｏ．６ｊ
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安全技术・
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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。

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）34-0205-020 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。

基于协同过滤的音乐推荐系统算法研究

基于协同过滤的音乐推荐系统算法研究最近几年来，音乐推荐系统算法的改进引起了广泛的关注。

因为音乐推荐系统是数百万用户每天都会使用的实用性应用之一。

其中最受欢迎的是基于协同过滤的推荐系统算法。

该算法通过同时考虑用户和项目的相关特征，找到了最佳的匹配。

本文将探讨基于协同过滤的音乐推荐系统算法的研究，并介绍当前应用的制约因素及未来的发展方向。

一、协同过滤算法介绍协同过滤算法是一种基于相似性的推荐系统算法，它是以用户的行为为基础进行推荐的。

具体而言，这种算法为每个用户和每个项目分别定义一个向量表示其特征。

这些表示项目和用户的向量将被利用来计算相似性指标。

之后，算法将使用用户历史行为计算出相似性指标，并从中推荐与用户偏好相近的其他项目。

推荐过程可以分为两个阶段，首先是生成领域，其次是预测领域。

在领域生成阶段中，相似用户集合将被构建。

在预测领域中，将根据相似用户集合和用户特征向量预测用户的偏好。

协同过滤算法可以进一步分为三种类型：用户-用户协同过滤、项目-项目协同过滤和混合协同过滤。

二、协同过滤在音乐推荐系统中的应用在音乐推荐系统中，协同过滤算法获得了广泛应用。

算法的优势在于其可以根据用户最近的浏览历史和操作来推荐最热门的音乐或歌手。

对于尝试推荐类似歌曲和专辑的用户，协同过滤算法可以分析特定用户的偏好，以便将一组歌曲或专辑推荐给该用户。

这使其成为理想的音乐推荐算法，因为音乐推荐的首要目的是根据用户偏好来生成指定的音乐列表。

三、当前应用的制约和未来发展方向虽然协同过滤在音乐推荐系统中的应用已经有了很大的进展，但仍然有一些限制阻碍着它的发展。

对于大型音乐推荐系统，协同过滤算法会面临数据稀疏的问题，这是由于数据量太大而导致的。

此外，由于协同过滤算法本身需要大量的计算能力，因此在需要快速推荐音乐的应用程序中无法实施。

在未来，音乐推荐系统算法可以通过集成协同过滤、内容过滤和深度学习方法，来解决当前应用的制约。

集成不同的推荐算法可以更好地驱动音乐推荐系统。

一种改进的缺失数据协同过滤推荐算法

一种改进的缺失数据协同过滤推荐算法周明升;韩冬梅【摘要】协同过滤推荐算法是推荐系统研究的热点,近年来,在亚马逊、淘宝等商业系统中获得应用.在实际应用过程中,协同过滤推荐面临数据稀疏和准确性低的问题.作为推荐基础的用户-产品(项目)矩阵通常非常稀疏(存在大量缺失数据),从而导致推荐结果不准确.文章试图在缺失数据情况下提高协同过滤推荐的准确性,聚焦以下两个方面:(1)用户相似度、产品(项目)相似度计算;(2)缺失数据预测.首先,用增强的皮尔森相关系数算法,通过增加参数,对相似度进行修正,提高用户、产品(项目)相似度计算的准确率.接着,提出一种同时考虑了用户和产品(项目)特征的缺失数据预测算法.算法中,对用户和产品(项目)分别设置相似度阈值,只有当用户或产品(项目)相似度达到阈值时,才进行缺失数据预测.预测过程中,同时使用用户和产品(项目)相似度信息,以提高准确度.在模型基础上,用淘宝移动客户端的数据集进行了验证,实验结果表明所提算法比其他推荐算法要优异,对数据稀疏性的鲁棒性要高.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2016(035)017【总页数】3页(P17-19)【关键词】协同过滤;推荐系统;缺失数据预测;数据稀疏性【作者】周明升;韩冬梅【作者单位】上海财经大学信息管理与工程学院,上海200433;上海外高桥保税区联合发展有限公司,上海200131;上海财经大学信息管理与工程学院,上海200433【正文语种】中文【中图分类】TP391引用格式：周明升，韩冬梅. 一种改进的缺失数据协同过滤推荐算法[J].微型机与应用，2016,35(17)：17-19.协同过滤推荐算法(Collaborative Filtering Recommendation Algorithm)，通过收集相似用户或产品(项目)的评分信息来预测用户兴趣，从而进行产品(项目)的推荐。

对用户或产品(项目)的相似性进行计算，通过用户-产品(项目)矩阵来预测用户偏好。

一种改进Minhash的分布式协同过滤推荐算法

一种改进Minhash的分布式协同过滤推荐算法吴博文;陈曦【摘要】Collaborative filtering recommendation algorithm recommends interesting content for users from a massive data resource, by studying the user’s preferences. Measuring similarity of user(resource)is the core of collaborative filtering algorithms. In the large volume of data systems, the accuracy and computational complexity are faced in similarity measuring, which thus affect the recommendation results. This paper proposes an improved collaborative filtering algorithm by extracting multi-valued information of user interest preferences, uses improved Minhash algorithm to measure user similarity, and combines with Mapreduce distributed computing, to generate neighbor rationally and effectively, and finishes user ratings recommendations. Experimental results show that the improved algorithm can improve the recommendation accuracy and efficiency, reduce the recommended time-consuming for large data sets.%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。

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种改进的协同过滤推荐算法
摘要：协同过滤算法自提出以来便得到了广泛运用，但
协同过滤算法本身具有的数据稀疏性及冷启动问题也制约了算法的性能。

通过分析协同过滤算法的原理和不足，提出了一种改进协同过滤算法的思路，并在MovieLens 数据集上进行了验证，一定程度上提高了
算法性能。

关键词关键词：推荐系统；协同过滤；数据稀疏性文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2016）004-0063-03 0 引言网络技术的
迅猛发展使得互联网上的信息呈现爆炸式
中图分类号：TP312
增长，为人们的生活和学习提供了便利，与此同时，海量的数据也带来了一些问题，其中最主要的就是“信息过载”问题。

所谓信息过载问题，是指由于不相关的垃圾数据过多从而导致用户无法准确找到自己想要信息的问题。

为应对信息过载问题，人们提出了各种解决方案，其中
最为用户所熟悉的无疑是搜索引擎技术。

但搜索引擎的服务是被动的，它要求使用者必须先给出一个搜索关键字，然后才能提供与该关键字相关的信息。

这种完全依赖于关键字的服务模式要求用户能用关键字准确描述自己所需信息，否则
无法提供服务，但是现实中用户很多时候并不能精确描述自己的需求信息。

这种情况下，以推荐系统为代表的技术可以较好地解决该问题，提高用户的使用体验。

1 协同过滤算法
1.1算法介绍
“协同过滤”技术最早由GlodBerg等于20世纪90年代
提出，该技术最初被用来过滤电子邮件[1]，此后这种技术取得了商业上的巨大成功，得到了广泛使用[2-3] 。

协同过滤的基本思想是，如果两个用户在一些项目上具有相似的评价信息，包括显示的直接评分信息或者点击、购买等隐式评价信息，则这两个用户具有相似兴趣。

一般而言，协同过滤需要使用到的用户评价信息会被存储在一个数据表中，该表可以被称为用户评分矩阵。

协同过滤技术的关键在于计算两个用户或者项目的相
似度，然后根据相似的用户或者项目进行推荐。

其中如果根据某一用户的评分数据寻找到与其相似的用户，并依据相似用户的爱好对活动用户进行推荐的思想被称为基于用户的协同过滤。

如果知道用户对某一项目评分较高，则可以根据评分矩阵寻找与这一项目相似的项目推荐给用户，这种思想被称为基于项目的协同过滤。

两种协同过滤算法的基本步骤比较相似。

首先，依据用
户对物品的评分建立用户评分矩阵，矩阵的行数为系统中用
户的数量，列数为系统中物品的数量，没有评分数据的默认为零；然后依据用户评分矩阵计算相似度，目前比较主流的相似度计算方法有余弦相似度和Pearson 相关系数。

余弦相似度：将某一用户的评分看作1个N维向量，用
户之间的相似度是通过用户的评分向量间夹角的余弦来计算，夹角越小则相似度越高，余弦向量相似度计算公式如下：
1.2算法优缺点
协同过滤技术是目前最成功的推荐技术，尽管这种技术
在商业上取得了巨大成功，但该技术依然有一些关键技术点有待改进。

相对于其它各种推荐技术，协同过滤的最大优点在于这种技术不需要被推荐对象具备专业领域知识，不需要分析被推荐对象的特征属性，因为协同过滤推荐完全依赖于用户对项目的评分数据，与被推荐对象的具体特征无关，从而使得这种技术可以运用于各种领域的推荐，使用范围较广。

尽管协同过滤有各种优点，但这种算法本身也存在一些
在一个大的系统中，如购物网站中，存在的项目或者物
不足，主要是数据稀疏性问题和冷启动问题[4]。

品数量数以百万计，而一个用户可能评价的项目只占其中常小的一部分，这就造成了评分矩阵的稀疏性，事实上在大
型商用推荐系统中，评分矩阵的密度很少有超过1%的［4］。

根据协同过滤算法的原理，用户或项目的相似度是根据两个用户评分向量中的共同项来计算的，在评分矩阵过于稀疏的
情况下，可能没有足够的共同项来计算相似度，从而影响推荐精度[5] 。

除了数据稀疏性问题，协同过滤算法面临的另一个挑战
是冷启动问题，冷启动问题可以看成是稀疏性问题的极端情况。

当一个新项目加入系统时没有评价数据，则该项目不可能被推荐，推荐系统也就失去作用。

2 改进的协同过滤算法随着推荐系统规模越来越大，传统推荐算法
中的问题也
越来越突出。

当前的推荐系统有成千上万的物品和用户，由此建立的用户评分矩阵将非常大，计算相似度的过程将非常耗时。

同时，系统中物品众多，而一个用户打分的物品可能只有很少几项，这将导致评分矩阵中出现大量的未评分项，从而导致评分矩阵的稀疏性。

为改善这些问题，可以使用聚类算法对原始数据进行聚类，划分出不同的聚类簇，这样推荐算法可以在聚类簇中快速找到邻居集合，从而提高算法效率。

2.1 聚类算法根据上述原理对原始数据进行聚类，将相似项目划分
到
同一个簇中，此后计算相似度和寻找邻居项目时都使用经过聚类后的聚类簇作为数据源。

聚类算法可以选用经典的
K-means 算法，算法过程如下：
输入：原始项目数据和聚类个数K。

输出：K 个聚类。

①从原始项目集合中随机选择K个对象作为初始聚类中
心点；②计算每个对象到各中心点的距离，并根据最小距离划分类别；
③重新计算每个聚类类别的中心点；④重复②和③直到不再变化。

经过上述步骤后，原始项目数据集将被划分到几个不同的聚类簇中，每个聚类簇就是一个子评分矩阵，此后查找活动项目的相似邻居就在目标项目所在的子矩阵中进行。

由于一个推荐系统的项目相对固定，变化不大，因此可以事先离线计算，对系统的实时性并无影响。

2.2协同过滤推荐考虑到系统中项目数量较大，聚类之后每个子矩
阵中的
数据可能依然比较稀疏，因此可以使用基于项目的协同过滤对这些需要使用的子矩阵进行一定程度的填充，以降低子矩阵的稀疏度。

算法过程如下：①计算子矩阵中的每个项目与其它项目的相似度，并取其中相似度最大的N个作为最近邻;
②根据邻居的评价信息，利用预测值公式来计算未评价项的预测值，并将值填入子矩阵。

经过以上步骤得到新的、稀疏
度降低后的子矩阵，然后使用基于用户的协同过滤算法在该
矩阵上进行推荐。

3 实验结果
3.1 数据集与评价标准实验采用MovieLens 数据集，在实验中使
用u1.base 训
练数据集来实现用户对未评分的电影进行分值预测，将预测
的评分与u1.test 测试数据集中的分值进行比较。

本文采用平
均绝对误差（MAE）作为衡量推荐质量的标准，MAE是通过
用户的预测评分与实际评分之间的差值来判断预测的精确度，差值越小，则预测精度越高。

若预测用户对项目的评分
集合为｛r1，r2，,，ri，,，rn｝，而实际的测试数据集中用
户对项目的评分集合为｛t1 , t2 , , , ti, , , tn｝，则MAE 可定义如下：
MAE=E ni=1ri-tin (6)
3.2实验结果本文通过两个实验来检测和比较上文中提出的改进型
协同过滤算法（Proposed）的推荐精度和传统推荐算法的性能差异。

第1 个实验是验证在相同的数据集上选择不同的邻居数时3 种推荐算法推荐精度的差异，结果如图1 所示；第
2 个实验中对数据集进行不同程度的填充以得到新的不同稀疏度的数据集，并验证
3 种推荐算法在不同稀疏度下数据集上的性能稳定性。

从实验数据可以发现，协同过滤算法在一定范围内选择
的邻居数越多，推荐的精度相对越高。

由实验结果可知，本文提出的改进型协同过滤算法的推荐误差均要小于两种传统的协同过滤算法，算法精度有一定程度的提高。

从实验数据可以看到，随着数据集中填充数据的增多，
推荐的误差有一定减少，算法精度有一定程度的改善。

但是
这种规律只局限在一定的范围内，当填充的数据过多，数据集的稀疏度低于某一特定值时，算法的误差反而增大。

4 结语本文介绍了协同过滤算法的基本原理，分析了传统协同
过滤算法中存在的数据稀疏性问题，提出了一种改进的协同过滤算法思路，一定程度上改善了协同过滤算法中的数据稀疏性问题，提高了推荐结果的可靠性和稳定性。

但试验中也发现了一些问题，有待今后进一步研究。

参考文献：
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[2]GOLDBERGK，ROEDERT，GUPTAD，etal.Eigentaste：aconstanttimecollaborativefilteringalgorithm[J].InformationRe
tr ieval ，2001，4（2）：133-151.
[3]余明哲.图书馆个人化馆藏推荐系统[D].台湾：台湾“国
立交通大学”，2003
[4]孔维梁.协同过
滤推荐系统关键问题研究[D].武汉：华中师范大学，2013.
[5]赵亮，胡乃静.个性化推荐算法设计[J].计算机研究与
发展，2002，39（8）：986-991.
[6]何安.协同过滤技术在电子商务推荐系统中的应用研
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[7]王永固，邱飞岳，赵建龙，等.基于协同过滤技术的学
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[8]刘建国，周涛，汪秉宏.个性化推荐系统的研究进展[J]. 自然科学进展，2009( 1 )：1-15.
责任编辑：孙娟)。

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