基于CLSVSM的协同过滤推荐算法研究
这是一篇关于共现分析,评分矩阵,协同过滤推荐算法,相似性,相对共现强度的论文, 主要内容为现如今互联网“信息过载”以及互联网用户“信息迷航”的形势越来越严峻,为了应对这些问题,推荐系统因其具有过滤信息的功能被大规模应用在社会网络、电子商务、个性化娱乐等众多领域。作为推荐领域中被广泛研究的协同过滤推荐算法,相似度的计算是其核心,但用户评分矩阵的稀疏会导致相似度计算准确度大大下降,从而降低推荐结果的准确度。针对这一问题,文章在传统的协同过滤基础上提出了基于共现潜在语义向量空间模型(CLSVSM)的推荐算法,将共现分析理论与方法应用于推荐中,通过挖掘用户评分信息的潜在共现关系,以共现强度估计评分缺失单元,不仅得出合理评分,且弱化由于评分稀缺对推荐准确度的影响。本文先通过CLSVSM对项目以及用户进行二元与三元共现分析,得到项目(用户)共现矩阵以及项目(用户)共现相对强度矩阵,然后利用项目(用户)之间的潜在共现关系,通过加权平均法和最大值法两种方法对原始评分矩阵中的缺失单元进行评分估计,最后利用新得到的评分矩阵来进行基于项目和基于用户的协同过滤推荐,在此基础上得到基于项目共现的协同过滤推荐算法和基于用户共现的协同过滤推荐算法。为了验证理论的有效性,文章利用均方根误差与平均绝对误差两个评价指标对改进算法进行了多组实验分析与比较,在实验验证了算法具有优良性的基础上,进一步对两种补全方法做了比较。最后,本文将推荐结果做了可视化展示。实验结果表明:基于项目共现和基于用户共现进行的推荐结果较传统协同过滤算法都表现出更加准确的推荐结果,说明基于共现关系计算出的电影(用户)之间的相似性更准确,有效地减小了数据稀疏性对推荐结果的影响,显著提高了推荐质量。另外,通过对实验结果的分析发现,加权平均法更适合用于基于二元共现的推荐算法中,最大值法更适合用于基于三元共现的推荐算法中。
基于评论文本的推荐算法研究
这是一篇关于推荐算法,评论文本,评分矩阵,BERT,预训练语言模型的论文, 主要内容为随着互联网的发展,推荐系统被广泛运用在各种实际应用场景中,比如社交媒体网络应用、电子商贸平台等等。系统通过帮用户筛选出感兴趣的内容,降低用户的有效(用户感兴趣)信息获取成本,逐渐成为了人们不可或缺的重要工具。系统推荐准确度越高,用户体验感越好。因而,研究推荐算法从而提升推荐系统的正确率具有重要的实际意义和价值。然而,推荐系统面临着诸多挑战,其中之一就是评分数据的稀疏问题,为了缓解这个问题带来的影响,学者们考虑充分利用其他数据源。于是,基于评论文本的推荐算法得到发展,成为了热点研究方向之一。评论文本中蕴含着大量有用的用户信息,并且能够一定程度的表示物品特征,因而充分挖掘评论文本中丰富的语义信息,能够帮助模型提高建模质量,从而提升评分预测的能力。现有的基于评论文本的推荐算法存在以下两个局限:一、大部分模型没有充分挖掘评论文本信息,导致特征抽取精度不够;二、部分模型没有使用评分矩阵,即使是使用了评分矩阵的模型其对评分矩阵信息的学习仍旧不充分。因此本文针对上述两个主要问题进行了相关的研究,设计了相应的模型。本文的主要工作如下:1.提出基于评论建模的深度推荐模型RRMBA(Review Recommendation Model on BERT and Attention),该模型的目的在于提高文本信息的利用率,从而改进算法特征抽取能力不足的缺点。本文首先使用具有强大特征抽取能力的BERT对每一条评论进行建模,充分挖掘每条评论文本中的信息,得到各个评论的文本特征隐向量。然后利用评论级别的注意力机制,为用户和物品各评论文本隐向量计算有用价值,从而获得更具代表性的用户偏好特征和物品特征表示,最终提高预测精度。2.提出融合评分矩阵和评论文本的深度推荐模型DeepFTMM(Deep Fusion Reviews Text and Matrix Model)用于解决评分矩阵信息挖掘不充分的问题。该模型利用当前流行的图卷积神经网络,充分学习用户和物品之间更高阶的隐含交互关系,然后有效的融合了从评论文本中学到的用户物品特征表示,得到更精确的用户和物品表示,从而降低预测误差。对于提出的两个模型,本文在选取的五个Amazon子数据集上做了实验,相较基于深度学习的基准模型,RRMBA模型的平均均方误差MSE降低了3.53%,DeepFTMM模型降低了8.39%,证明了本文设计的RRMBA和DeepFTMM模型在推荐精度上都得到了提高,同时本文也为两个模型做了相应模块的消融实验,验证了各模块的合理性和有效性。
基于购物特征分类的混合推荐算法研究
这是一篇关于相似度,惩罚因子,推荐系统,协同过滤,推荐算法,评分矩阵的论文, 主要内容为随着5G时代革新浪潮的到来,互联网经济的产业化、规模化已经迎来崭新的篇章。5G技术将为消费互联网时代的蓬勃与发展给予更强的技术支撑、更全的消费领域以及更快的用户体验。也因此,在消费互联网时代,人们的生活受到了极大地影响以及发生了极大地变化。人们将消费习惯的重心不断地转移到电商平台。现实生活中,人们的生活与网络越来越息息相关,越来越紧密联系,越来越密不可分,从而越来越离不开网络。网上购物不仅能极大地便利人们的生活,丰富人们的娱乐方式,带来有快感的消费体验,尤其在疫情期间更是功不可没,而且也是重要的经济增长模式之一。与此同时,各大电子商务平台的网站上每天不断更新和存储着日均PB级的用户网上行为等交互式记录,这些交易记录等数据隐藏着巨大的商业价值。对这些有价值的信息加以科学研究和利用,将有效改善用户的购物迷航和提高电商的服务质量。其中,推荐系统的应用最为普遍。本文对用户历史行为重点挖掘,对表述购物意愿力特征的数据加以分类提取,针对特征自身特点以特定的算法取得预测评分,提出增强评分矩阵协同过滤推荐算法(EPR＿IBCF),在用户具有比较强烈的购物意愿前提下,对目标客户进行准确推荐其感兴趣的商品,从而使用户减少购物迷茫的同时能够增强更好的购物体验感。主要的研究工作如下:本文首先通过基于项目的协同过滤推荐算法(IBCF)建立有潜在兴趣商品间的用户相似度矩阵,得到基础型矩阵(BRM)的预测评分;其次以受限玻尔兹曼机深度挖掘有意向购买特征以及以惩罚因子作为增强型矩阵ERM的评价权重,对特征加以分类并加权表征用户购买意愿力的商品画像,取得ERM的预测评分。最后,将BRM和ERM混合加权以得到最终评分,再以TOP-N结果向购买意愿较强的目标用户推荐排名靠前的商品,有效解决了用户感兴趣商品排名靠后,且购买次数很少或不被购买的局面。以此来达到目标用户更准,购买意愿力较强的推荐宗旨。实验结果表明:与传统的商品协同过滤IBCF推荐算法对比,EPR＿IBCF算法的推荐准确率提升2.68%,召回率提升4.61%,综合值F1提升3.39%。
基于“用户画像”的商品推送系统设计与实现
这是一篇关于用户画像,评分矩阵,推荐系统,精准营销,协同过滤的论文, 主要内容为近几年中国在淘宝、京东、天猫等巨头电商公司带动下迅猛发展,电商在中国显示出了强大的生命力,每家电商公司的商品更是以指数级的数量增长,可是在商品增长的同时,也无形中增加了用户寻找商品的困难程度。这个问题在小型智能移动终端尤其明显,用户在小型智能移动终端浏览大量的商品不仅会占用客户的时间还会消耗大量的流量,这种欠佳的浏览体验是导致用户转移购物平台的一个主要因素。本文设计并实现基于“用户画像”的商品推送系统正是在上述问题的基础之上立项的,将用户画像与主动推送相结合,避免了用户在海量商品中苦苦寻求自己感兴趣的商品,不仅解决了商品过载的问题而且实现了对用户的精准营销。主要研究内容如下:首先介绍了基于“用户画像”的商品推送系统的立题意义以及相关的理论基础,对国内外推送系统的发展状况进行了深入调研,详细的阐述了所需要使用的技术。其次对基于“用户画像”的商品推送系统从需求、设计和实现的三个方面进行详细的说明,本系统主要构成为以下两个部分:(1)用户画像系统,首先以用户的个人历史行为为基础,通过评分矩阵模型构建用户兴趣模型,然后基于标签规则将用户兴趣模型转换为用户标签模型,用户画像系统则是以用户标签模型为基础生成的,并通过Echarts图表将用户画像进行展示。与传统推送系统相比,本系统将用户置于最重要的部分,对每个用户都实现精准营销。(2)商品个性化推送平台,调用本接口可以返回商品列表,返回的商品列表是在用户兴趣模型的基础上混合多种规则并加以过滤得到的最符合用户偏好的推送商品集合,以接口的形式给不同类型的小型智能移动终端提供数据。本接口应用Thrift框架编写,通过该框架进行系统之间的交互具有高性能、低延迟、支持同步和异步通信等优点。最后,为推送效果提供测试方案,商品推送系统的参数调优通过NDCG算法,NDCG表示归一化折损累积增益,该算法是当下比较流行的推荐系统评测指标之一,通过用户对推送商品的操作行为量化出用户对商品列表的满意程度,根据用户满意度进而对系统参数进行调整。
基于矩阵补全的推荐算法研究
这是一篇关于矩阵补全,推荐系统,评分矩阵,核方法,低秩约束的论文, 主要内容为推荐系统是数据挖掘等相关领域的重要研究内容,可解决信息膨胀带来的信息有效利用率骤降问题,在商品推荐等方面有着广泛的应用。基于评分矩阵的推荐系统存在数据稀疏性、不可解释性、同义词性、冷启动等缺陷;针对数据稀疏问题,研究者利用稀疏矩阵的低秩性质对矩阵进行约束,以此对数据矩阵进行补全求解,提出了基于矩阵补全技术的推荐算法。论文侧重针对数据稀疏性问题,围绕基于矩阵补全的推荐算法开展研究,主要研究工作如下:1.论文提出了基于混合线性矩阵补全的推荐算法(Mixed Linear Matrix Completion based Recommend Algorithm,MLMC-RA)。该算法将用户与物品各自的特征以及他们之间的相关系与用户-物品的评分矩阵关系融合,构建混合线性矩阵补全的推荐模型,并对模型的求解进行了理论分析,给出了模型存在全局最优解的证明。仿真实验与实际数据的实验验证了 MLMC-RA算法的有效性。2.论文提出了非线性矩阵补全的推荐算法(Non-Linear Matrix Completion based Recommend Algorithm,NLMC-RA)。该算法先利用核主成分分析方法,提取用户-物品评分矩阵的一些非线性特征,充分挖掘出用户与用户之间、物品与物品之间的高阶关系;进而将挖掘的非线性特征、用户(物品)之间的高阶关系嵌入MLMC-RA模型中,以解决原辅助信息缺失的情况下的矩阵补全,且能降低托攻击带来的影响,保障推荐质量。实验验证了算法的有效性。3.论文提出了一种基于核函数矩阵补全的推荐算法(Kernel Functional Matrix Completion based Recommend Algorithm,KFMC-RA)。该算法旨在挖掘与利用用户与物品之间隐含的非线性关系,运用核方法构建基于矩阵补全的推荐模型,并在相应的内积空间中进行模型的求解。进一步,利用Schatten p-范数的性质对模型进行优化,对矩阵进行补全并进行相应的推荐。实验验证了算法的有效性。
基于协同过滤的个性化新闻推荐系统的研究与实现
这是一篇关于个性化推荐系统,协同过滤,用户偏好,项目属性,评分矩阵的论文, 主要内容为随着互联网技术的发展,人们已经由信息匮乏时代迈进信息过载时代。海量的信息资源使得人们很难找到自己感兴趣的内容,这一用户需求促进了个性化推荐系统的发展。个性化推荐系统以其能够过滤大量无用信息,预测用户潜在喜欢内容的优势,得到了各领域越来越广泛的应用。本文研究的是个性化推荐系统在新闻领域的应用,虽然新闻个性化推荐已经在理论研究中取得了长足发展,但仍有很多问题亟待解决,如:数据稀疏性问题、冷启动问题、可扩展性问题等。因此本文把解决个性化新闻推荐系统中的数据稀疏性和冷启动问题作为研究重点,其主要工作有:(1)提出一种基于用户偏好和项目属性的协同过滤推荐算法(IAUPCF)。本算法在传统的用户项目评分矩阵的基础上,融入用户偏好和项目属性,把评分矩阵转换成基于用户偏好和项目属性的评分矩阵(IAUPEM),然后根据IAUPEM计算目标用户最近邻居集。此改进算法解决了传统相似性计算只依赖用户评分值而造成数据稀疏的问题。(2)提出一种新的有效预测评分值方法,使用该方法进行预测值判定,能够降低“时间效应”对推荐结果的影响,得到更准确的用户兴趣模型,使经过预测计算后的值更接近真实情况,从而提高推荐精度。(3)设计并实现一个简单的基于协同过滤的个性化新闻推荐系统,本系统基于IAUPCF算法,能够实时准确地向用户推荐其感兴趣的新闻。本文提出的IAUPCF算法不仅能够有效地弥补传统协同过滤算法中的不足,还能明显提高系统推荐精度,更为新闻推荐系统的改进提供了一种新的研究思路。
基于协同过滤的个性化新闻推荐系统的研究与实现
这是一篇关于个性化推荐系统,协同过滤,用户偏好,项目属性,评分矩阵的论文, 主要内容为随着互联网技术的发展,人们已经由信息匮乏时代迈进信息过载时代。海量的信息资源使得人们很难找到自己感兴趣的内容,这一用户需求促进了个性化推荐系统的发展。个性化推荐系统以其能够过滤大量无用信息,预测用户潜在喜欢内容的优势,得到了各领域越来越广泛的应用。本文研究的是个性化推荐系统在新闻领域的应用,虽然新闻个性化推荐已经在理论研究中取得了长足发展,但仍有很多问题亟待解决,如:数据稀疏性问题、冷启动问题、可扩展性问题等。因此本文把解决个性化新闻推荐系统中的数据稀疏性和冷启动问题作为研究重点,其主要工作有:(1)提出一种基于用户偏好和项目属性的协同过滤推荐算法(IAUPCF)。本算法在传统的用户项目评分矩阵的基础上,融入用户偏好和项目属性,把评分矩阵转换成基于用户偏好和项目属性的评分矩阵(IAUPEM),然后根据IAUPEM计算目标用户最近邻居集。此改进算法解决了传统相似性计算只依赖用户评分值而造成数据稀疏的问题。(2)提出一种新的有效预测评分值方法,使用该方法进行预测值判定,能够降低“时间效应”对推荐结果的影响,得到更准确的用户兴趣模型,使经过预测计算后的值更接近真实情况,从而提高推荐精度。(3)设计并实现一个简单的基于协同过滤的个性化新闻推荐系统,本系统基于IAUPCF算法,能够实时准确地向用户推荐其感兴趣的新闻。本文提出的IAUPCF算法不仅能够有效地弥补传统协同过滤算法中的不足,还能明显提高系统推荐精度,更为新闻推荐系统的改进提供了一种新的研究思路。
基于购物特征分类的混合推荐算法研究
这是一篇关于相似度,惩罚因子,推荐系统,协同过滤,推荐算法,评分矩阵的论文, 主要内容为随着5G时代革新浪潮的到来,互联网经济的产业化、规模化已经迎来崭新的篇章。5G技术将为消费互联网时代的蓬勃与发展给予更强的技术支撑、更全的消费领域以及更快的用户体验。也因此,在消费互联网时代,人们的生活受到了极大地影响以及发生了极大地变化。人们将消费习惯的重心不断地转移到电商平台。现实生活中,人们的生活与网络越来越息息相关,越来越紧密联系,越来越密不可分,从而越来越离不开网络。网上购物不仅能极大地便利人们的生活,丰富人们的娱乐方式,带来有快感的消费体验,尤其在疫情期间更是功不可没,而且也是重要的经济增长模式之一。与此同时,各大电子商务平台的网站上每天不断更新和存储着日均PB级的用户网上行为等交互式记录,这些交易记录等数据隐藏着巨大的商业价值。对这些有价值的信息加以科学研究和利用,将有效改善用户的购物迷航和提高电商的服务质量。其中,推荐系统的应用最为普遍。本文对用户历史行为重点挖掘,对表述购物意愿力特征的数据加以分类提取,针对特征自身特点以特定的算法取得预测评分,提出增强评分矩阵协同过滤推荐算法(EPR＿IBCF),在用户具有比较强烈的购物意愿前提下,对目标客户进行准确推荐其感兴趣的商品,从而使用户减少购物迷茫的同时能够增强更好的购物体验感。主要的研究工作如下:本文首先通过基于项目的协同过滤推荐算法(IBCF)建立有潜在兴趣商品间的用户相似度矩阵,得到基础型矩阵(BRM)的预测评分;其次以受限玻尔兹曼机深度挖掘有意向购买特征以及以惩罚因子作为增强型矩阵ERM的评价权重,对特征加以分类并加权表征用户购买意愿力的商品画像,取得ERM的预测评分。最后,将BRM和ERM混合加权以得到最终评分,再以TOP-N结果向购买意愿较强的目标用户推荐排名靠前的商品,有效解决了用户感兴趣商品排名靠后,且购买次数很少或不被购买的局面。以此来达到目标用户更准,购买意愿力较强的推荐宗旨。实验结果表明:与传统的商品协同过滤IBCF推荐算法对比,EPR＿IBCF算法的推荐准确率提升2.68%,召回率提升4.61%,综合值F1提升3.39%。
融合评分矩阵和评论文本的深度神经网络推荐技术
这是一篇关于推荐系统,深度学习,评论文本,Attention机制,评分矩阵的论文, 主要内容为随着信息技术的快速发展,信息量呈指数增长,对人们的生活产生了巨大影响:一方面,可供使用的信息越来越多;另一方面,寻找用户所需信息的难度也越来越大。推荐系统能够帮助用户在纷杂的数据中快捷的找到最可能有兴趣的内容,为用户提供个性化服务。推荐系统在很多领域得到成功运用,在工业界和学术界受到了广泛的关注。在众多推荐算法中,协同过滤算法是应用最广泛的算法之一,但数据的稀疏性和冷启动问题限制了模型性能的提升。近年来,深度学习在很多领域得到成功的运用,这为推荐系统带来新的研究热点。本文工作主要从深度神经网络出发,研究深度神经网络对推荐过程中数据特征的提取和应用,以及结合神经网络和注意力机制有效的提取文本信息中的特征,进一步融合评分特征和文本特征来提高推荐性能。本文主要研究内容包括:(1)针对数据稀疏性问题,提出融合评分矩阵和评论文本的深度学习推荐模型。利用文本信息缓解数据稀疏性的影响,获取用户偏好和项目特性,而评分数据中又包含了用户和项目之间的潜在关联。采用卷积神经网络对评论文本进行处理,并引入注意力机制提取评论信息中具有代表性的评论,可以得到高质量的用户、项目特征表示。评分数据利用深度神经网络来处理,提取深度特征,然后将特征进行融合来预测出用户对项目的评分。(2)针对模型可解释性问题,提出了基于分层注意力的推荐模型。基于评论信息的推荐模型,仅考虑评论中重要的单个单词,而忽略了真正有价值的评论会影响模型的性能。首先利用双向GRU处理文本信息,获得文本的向量表示,然后引入注意力机制提取评论中重要的单词,得到评论级的最终特征表示。进一步利用双向的GRU将经过注意力层得到的表示组合在一起,得到评论的文档级表示,利用评论级的注意力层提取文档中具有代表性的评论,更好的表示用户的偏好和项目特征。本模型同时利用单词级和评论级来评估评论的重要性,提高了推荐结果的可解释性。(3)针对上述提出的两个模型,为了验证模型性能,本文选取了Amazon数据集不同领域的数据进行实验,结果显示,本文提出的模型在不同数据集上都取得了更优的结果,验证了所提出模型在评分预测任务上的有效性。
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