基于协同过滤的推荐算法

探索推荐引擎内部的秘密，第 2 部分: 深入推荐引擎相关算法 - 协同过滤

本系列的第一篇为读者概要介绍了推荐引擎，下面几篇文章将深入介绍推荐引擎的相关算法，并帮助读者高效的实现这些算法。 在现今的推荐技术和算法中，最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法。它以其方法模型简单，数据依赖性低，数据方便采集 , 推荐效果较优等多个优点成为大众眼里的推荐算法“No.1”。本文将带你深入了解协同过滤的秘密，并给出基于 Apache Mahout 的协同过滤算法的高效实现。Apache Mahout 是 ASF 的一个较新的开源项目，它源于 Lucene，构建在 Hadoop 之上，关注海量数据上的机器学习经典算法的高效实现。 内容

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集体智慧和协同过滤

基于 Apache Mahout 实现高效的协同过滤推荐 总结 参考资料

IBM技术文档：

http://www.ibm.com/developerworks/cn/views/web/libraryview.jsp?view_by=search&sort_by=Date&sort_order=desc&view_by=Search&search_by=??￠?′￠??¨è??

龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn

协同过滤推荐算法综述

作者：黄正

来源：《价值工程》2012年第21期

摘要：推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一，协同过滤推荐技术是目前应用最广泛和最成功的推荐技术。本文首先介绍了协同过滤的基本概念和原理，然后总结了协同过滤推荐算法中的关键问题和相关解决方案，最后介绍了协同过滤推荐算法需要进一步解决的问题和可能的发展方向。

Abstract: Recommendation system is one of the most important technologies in E-commerce. Collaborative filtering is the most widely used and the most successful recommendation technology. This paper first introduces the basic concept and principle of collaborative filtering. And then, this paper summarizes the key p

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协同过滤推荐算法综述

作者：黄正

来源：《价值工程》2012年第21期

摘要：推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一，协同过滤推荐技术是目前应用最广泛和最成功的推荐技术。本文首先介绍了协同过滤的基本概念和原理，然后总结了协同过滤推荐算法中的关键问题和相关解决方案，最后介绍了协同过滤推荐算法需要进一步解决的问题和可能的发展方向。

Abstract: Recommendation system is one of the most important technologies in E-commerce. Collaborative filtering is the most widely used and the most successful recommendation technology. This paper first introduces the basic concept and principle of collaborative filtering. And then, this paper summarizes the key p

基于条目流行度的协同过滤推荐优化算法

摘 要 传统的基于条目（Item-based）的协同过滤算法在推荐系统中占有着举足轻重的作用，本文提出了一种针对该推荐算法的优化方法，抓住条目在时间维度上的评分变化规律，提出基于条目流行度的相似性计算方法，并通过组合其与条目内容的相似性，来改进传统的条目相似性计算方法。使得计算结果更符合实际场景，更适合在运用在实际推荐系统中，实验结果表明，本文提出的算法由于考虑到时间维度的因素，使得计算结果更加准确，并且可以显著的提高推荐精度。

关键词 协同过滤算法；条目相似性；推荐系统

0引言

近年来，由于电子商务和互联网的快速发展，推荐系统的作用日益突出，目前，几乎所有的电商网站，多媒体网站，社交网站，如淘宝，豆瓣，当当网，QQ，微博等都已经并且正在开发自己的推荐系统，协同过滤推荐算法是目前电商网站，社交网站推荐系统最为常用的推荐算法。考虑到时间维度，本文提出一种针对基于条目协同过滤算法的优化方法。

目前最常用的推荐技术主要包括两类协同过滤推荐算法，一种是基于条目的，一种是基于用户的，本文的优化算法主要是基于条目的协同过滤算法，该方法通过计算用户对不同条目的评分的相似性，在对目标条目的评分的预测时，通过评分的相似

第３７卷第６期２０１０年６月

计算机科学

Ｃｏｍｐｕｔｅｒ

Ｓｃｉｅｎｃｅ

Ｖ０１．３７Ｎｏ．６Ｊｕｎｅ２０１０

一种改进的协同过滤推荐算法

王茜王均波

（重庆大学计算机学院

重庆４０００４４）

摘要传统的协同过滤算法在寻找最近邻居集合时没有考虑时间因素的影响，仅从用户或者项目单方面出发计算用户或者项目的相似性以产生推荐结果，也忽略了用户特征对推荐的影响。针对上述问题，引入时间遗忘函数、黏度函数、用户特征向量，对协同过滤算法寻找用户的最近邻居集合过程进行了改进，体现了时间效应、用户偏好程度和用户特征。采用ＭｏｖｉｅＬｅｎｓ数据集进行了一系列对比实验，结果表明，改进后的算法能够明显提高推荐的准确度。关键词协同过滤，时间效应，用户偏好度，用户特征向量

ＩｍｐｒｏｖｅｄＣｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅＦｉｌｔｅｒｉｎｇＲｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ

ＷＡＮＧＱｉａｎ

ＷＡＮＧＪｕｎ－ｂｏ

（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｐｇ４０００４４，Ｃｈｉｎａ）

ＡｂｓｔｒａｃｔⅥｍｅｎ

ｓｅａｒｃｈｉｎｇｔｈｅｎｅａｒｅｓｔｎｅｉｇｈｂｏｒｓｅｔ，ｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖ

协同过滤论文：基于协同过滤的教学资源个性化推荐技术的研究及应用协同过滤论文：基于协同过滤的教学资源个性化推荐技术的研究及应用

协同过滤论文：基于协同过滤的教学资源个性化推荐技术的研究及应用

【中文摘要】互联网给人们提供了丰富的信息资源,它已成为人们获取信息的重要途径。随着互联网上信息数量的激增,信息搜索技术面临着越来越大的挑战,传统的搜索引擎很难满足用户个性化的需求,人们要准确、快速的找到自己所需要的资源越来越困难,所以推荐技术应运而生,并显示出了强大的生命力。推荐技术根据用户已有的信息,对目标用户感兴趣的信息进行推荐,帮助用户更方便的找到所需要的信息。本文将推荐应用于教育信息化领域。教学资源作为教育信息化的一个组成部分,在教学中发挥着重要的作用。网络教学平台中包含了大量的教学资源,但是通常给用户提供的都是相同的资源。由于用户的兴趣爱好有差异,所以对教学资源的需求也不尽相同。在众多的推荐技术中,协同过滤技术是应用最为广泛的一项个性化推荐技术。通过运用协同过滤技术,可以帮助用户发现潜在的兴趣爱好并做出推荐,让用户在大量的教学资源中迅速、准确的找到适合自己学习的资源,满足了用户对个性化服务的需求。本文对网络教学平台的用户进行研究,分析了这一特定群体的

　　收稿日期:2006-11-30;修订日期:2007-02-07　　基金项目:国家自然科学基金资助项目(60203018);教育部科学研究重点项目资助

(200202);河南省高校杰出科研人才创新基金资助项目(2006KYCX004);河南省青年骨干教师基金资助项目(134)　　作者简介:王辉(1966-),女,河北安平人,副教授,主要研究方向:计算机网络、人工智能;　高利军(1981-)男,山西吕梁人,硕士研究生,主要研究方向:人工智能;　王听忠(1973-),男,河南洛阳人,讲师,主要研究方向:数据挖掘.

文章编号:1001-9081(2007)05-1225-03

个性化服务中基于用户聚类的协同过滤推荐

王　辉1

,高利军1

,王听忠

2

(1.河南科技大学电子信息工程学院,河南洛阳471003;2.洛阳师范学院计算机科学系,河南洛阳471022)

(glj@mail .haust .edu .cn )

摘　要:协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中,但随着系统规模扩大,它的效能逐渐降低。针对此缺点,使用了基于用户聚类的协同过滤推荐,根据用户评分的相似性对用户聚类,在此基础上搜索目标用户的最近邻居,从而缩小用户的搜索范围。本文还提出将协同过滤推荐分为

上海大学2013-2014学年冬季学期硕士研究生课程考试

课程名称：数据挖掘与商务智能文献阅读课课程编号：29SBG9016课程名称：博弈论文献阅读课课程编号： 291101911

课程名称：系统理论与战略管理文献阅读课课程编号： 291101904

论文题目：基于SVD的模糊C均值聚类的协同过滤算法

研究生姓名（学号）：

论文评价：

论文成绩：

任课教师：评阅日期：2014年6月

基于SVD的模糊C均值聚类的协同过滤算法

摘要：针对传统协同过滤算法普遍存在的实时性、稀疏性和扩展性的问题，本文提出了一种基于SVD 矩阵填充技术的模糊C均值聚类协同过滤算法。首先利用SVD降维方法对原始的高维稀疏矩阵进行预测填充,得到一个缺失值较少的评分矩阵，然后利用模糊C均值聚类算法在填充完整的数据上对用户进行聚类，最后在用户所属类中寻找目标用户最近邻并产生推荐。该算法利用用户与项目之间的潜在关系克服了稀疏性问题，同时保留了聚类方法可离线建模、可扩展性好等优点。在MovieLens数据集上实验结果表明，该方法确实可提高协同过滤推荐算法的推荐精度。

关键词：SVD；模糊C均值聚类；协同过滤；推荐系统

SVD-Based Fuzzy C-Means Clustering Colla

华中科技大学研究生院

基于融合社交网络相似度的

群体推荐算法研究

1课题来源、研究意义和目的

1．1课题来源

本课题来源于实验室项目，旨在研究电子商务中的推荐系统。

1．2 研究意义和目的

近年来，Web2.0 技术的兴起更进一步拓展了用户与计算机之间的交互作用，提高了用户的使用体验，但也进一步加快了互联网信息资源的增长速度。海量的信息在给广大互联网用户带来更多选择的同时也使得其不得不花费大量的时间和精力从偌大的信息库中找到自己感兴趣或者对自己有用的信息，由此便导致了“信息过载”和“信息爆炸”的问题。个性化推荐作为目前解决信息过载问题的主要技术，个性化推荐技术已经在诸多领域得到了应用，如电子商务、社交网站、搜索引擎等。作为全球率先研究个性化推荐系统的企业之一的 Amazon[1]错误！未

找到引用源。

[2][3]

，也早已将个性化推荐服务放到了网站中的各个角落，成为目前

应用个性化推荐系统的成功案例之一。

迄今为止，关于个性化推荐技术的研究已有很多，但是已有的推荐系统大多都旨在为单个用户提供推荐，而现实生活中，有时却需要向一个群体提供推荐。比如一个家庭的所有成员同时观看电影、一个群体需要选择旅游目的地以及一个群体需要选择用餐地点等。由于群体成员的兴

华中科技大学研究生院

基于融合社交网络相似度的

群体推荐算法研究

1课题来源、研究意义和目的

1．1课题来源

本课题来源于实验室项目，旨在研究电子商务中的推荐系统。

1．2 研究意义和目的

近年来，Web2.0 技术的兴起更进一步拓展了用户与计算机之间的交互作用，提高了用户的使用体验，但也进一步加快了互联网信息资源的增长速度。海量的信息在给广大互联网用户带来更多选择的同时也使得其不得不花费大量的时间和精力从偌大的信息库中找到自己感兴趣或者对自己有用的信息，由此便导致了“信息过载”和“信息爆炸”的问题。个性化推荐作为目前解决信息过载问题的主要技术，个性化推荐技术已经在诸多领域得到了应用，如电子商务、社交网站、搜索引擎等。作为全球率先研究个性化推荐系统的企业之一的 Amazon[1]错误！未

找到引用源。

[2][3]

，也早已将个性化推荐服务放到了网站中的各个角落，成为目前

应用个性化推荐系统的成功案例之一。

迄今为止，关于个性化推荐技术的研究已有很多，但是已有的推荐系统大多都旨在为单个用户提供推荐，而现实生活中，有时却需要向一个群体提供推荐。比如一个家庭的所有成员同时观看电影、一个群体需要选择旅游目的地以及一个群体需要选择用餐地点等。由于群体成员的兴