基于用户聚类的协同过滤推荐方法
基于用户评分Kmeans聚类的协同过滤推荐算法实现
基于用户评分Kmeans聚类的协同过滤 推荐算法实现 一：基于用户评分Kmeans聚类的协同过滤推荐算法实现步骤 1、构建用户-电影评分矩阵： public Object readFile(String fileName){ List
weight[Integer.parseInt(data[0])-1][Integer.par seInt(s[0])-1] = Double.parseDouble(s[1]); } } obj.add(user); obj.add(weight); br.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return obj; } 2、根据用户评分聚类： public class GenerateGroup implements Base{ private List
改进了协同过滤推荐算法的推荐系统的制作流程
图片简介:
本技术介绍了一种改进了协同过滤推荐算法的推荐系统，属于推荐系统技术相关领域。该推荐系统包括输入模块、推荐算法和输出模块三个部分，输入模块用于输入用户个人基本信息、用户对项目的评分和用户历史信息等；推荐算法根据输入信息分析用户兴趣爱好，寻找最相似用户和项目，给出预测的评分结果；输出模块依据用户输入请求，输出相应的推荐项目。其中改进部分是对推荐算法中冷启动问题进行优化。针对新用户、新项目和新系统不同的冷启动问题，提出了优化解决方法。 技术要求 1.一种改进了协同过滤推荐算法的推荐系统，其特征在于，包括输入模块、推荐算法和输出模块；输入模块用于输入用户个人基本信息、用户对项目的评分、用户历史信息和当 前的点击操作；推荐算法根据输入信息分析用户兴趣爱好，寻找最相似用户和项目，给 出预测的评分结果；输出模块依据用户输入请求，输出相应的推荐项目到客户端。 2.如权利要求1所述的一种改进了协同过滤推荐算法的推荐系统，其特征在于，所述推荐算法为协同过滤推荐算法，所述协同过滤推荐算法冷启动实现方式为：一、提供非个性 化的推荐，非个性化推荐的最简单例子就是热门排行榜，可以给用户推荐热门排行榜， 然后等到用户的反馈足够多，数据收集到一定的时候，再转换为个性化推荐；二、利用 用户的注册信息，提供的年龄、性别、职业等数据做粗粒度的个性化；三、利用用户的 社交网络账号登录，导入用户在社交网站上的好友信息，然后给用户推荐其好友喜欢的 物品；四、利用物品的内容信息计算物品相关表，利用专家进行标注。 3.如权利要求2所述的一种改进了协同过滤推荐算法的推荐系统，其特征在于，在所述推荐算法中，用户点击商品链接后，推荐系统会记录用户的点击行为，然后系统计算用户 间相似度，找出与当前用户最相似的前N个用户，接着在这前N个用户中找出当前用户没有点击的商品，将点击率最高的几个商品加入推荐列表，最后将推荐列表发往客户端向 用户展示推荐的商品。
基于协同过滤的推荐算法及代码实现
基于协同过滤的推荐算法与代码实现 什么是协同过滤？ 协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。要理解什么是协同过滤(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。 协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和你品位比较类似的，在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根据他们喜欢的其他东西组织成一个排序的目录作为推荐给你。当然其中有一个核心的问题： 如何确定一个用户是不是和你有相似的品位？ 如何将邻居们的喜好组织成一个排序的目录？ 简单来说： 1. 和你兴趣合得来的朋友喜欢的，你也很有可能喜欢； 2. 喜欢一件东西A，而另一件东西B 与这件十分相似，就很有可能喜欢B； 3. 大家都比较满意的，人人都追着抢的，我也就很有可能喜欢。 三者均反映在协同过滤的评级（rating）或者群体过滤（social filtering）这种行为特性上。 深入协同过滤的核心 首先，要实现协同过滤，需要一下几个步骤： 1. 收集用户偏好 2. 找到相似的用户或物品 3. 计算推荐 (1)收集用户偏好 要从用户的行为和偏好中发现规律，并基于此给予推荐，如何收集用户的偏好信息成为系统推荐效果最基础的决定因素。用户有很多方式向系统提供自己的偏好信息，而且不同的应用也可能大不相同，下面举例进行介绍：
以上列举的用户行为都是比较通用的，推荐引擎设计人员可以根据自己应用的特点添加特殊的用户行为，并用他们表示用户对物品的喜好。 在一般应用中，我们提取的用户行为一般都多于一种，关于如何组合这些不同的用户行为，基本上有以下两种方式： 将不同的行为分组：一般可以分为“查看”和“购买”等等，然后基于不同的行为，计算不同的用户/物品相似度。类似于当当网或者Amazon 给出的“购买了该图书的人还购买了...”，“查看了图书的人还查看了...”
SPSS软件聚类分析过程的图文解释及结果的全面分析
SPSS聚类分析过程 聚类的主要过程一般可分为如下四个步骤： 1.数据预处理（标准化） 2.构造关系矩阵（亲疏关系的描述） 3.聚类（根据不同方法进行分类） 4.确定最佳分类（类别数） SPSS软件聚类步骤 1. 数据预处理（标准化） →Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择从Transform Values框中点击向下箭头，此为标准化方法，将出现如下可选项，从中选一即可： 标准化方法解释：None：不进行标准化，这是系统默认值；Z Scores：标准化变换；Range –1 to 1：极差标准化变换（作用：变换后的数据均值为0，极差为1，且|x ij*|<1，消去了量纲的影响；在以后的分析计算中可以减少误差的产生。）；Range 0 to 1（极差正规化变换/ 规格化变换）； 2. 构造关系矩阵 在SPSS中如何选择测度（相似性统计量）: →Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择常用测度（选项说明）：Euclidean distance：欧氏距离（二阶Minkowski距离），用途：聚类分析中用得最广泛的距离；Squared Eucidean distance：平方欧氏距离；Cosine：夹角余弦(相似性测度；Pearson correlation：皮尔逊相关系数； 3. 选择聚类方法 SPSS中如何选择系统聚类法 常用系统聚类方法 a）Between-groups linkage 组间平均距离连接法 方法简述：合并两类的结果使所有的两两项对之间的平均距离最小。（项对的两成员分属不同类）特点：非最大距离，也非最小距离 b）Within-groups linkage 组内平均连接法 方法简述：两类合并为一类后，合并后的类中所有项之间的平均距离最小 C）Nearest neighbor 最近邻法（最短距离法） 方法简述：用两类之间最远点的距离代表两类之间的距离，也称之为完全连接法
(完整word版)各种聚类算法介绍及对比
一、层次聚类 1、层次聚类的原理及分类 1）层次法（Hierarchical methods）先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并，直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，类平均法等。比如最短距离法，将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离。 层次聚类算法根据层次分解的顺序分为：自下底向上和自上向下，即凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法（agglomerative和divisive），也可以理解为自下而上法（bottom-up）和自上而下法（top-down）。自下而上法就是一开始每个个体（object）都是一个 类，然后根据linkage寻找同类，最后形成一个“类”。自上而下法就是反过来，一开始所有个体都属于一个“类”，然后根据linkage排除异己，最后每个个体都成为一个“类”。这两种路方法没有孰优孰劣之分，只是在实际应用的时候要根据数据特点以及你想要的“类”的个数，来考虑是自上而下更快还是自下而上更快。至于根据Linkage判断“类” 的方法就是最短距离法、最长距离法、中间距离法、类平均法等等（其中类平均法往往被认为是最常用也最好用的方法，一方面因为其良好的单调性，另一方面因为其空间扩张/浓缩的程度适中）。为弥补分解与合并的不足，层次合并经常要与其它聚类方法相结合，如循环定位。 2）Hierarchical methods中比较新的算法有BIRCH（Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies利用层次方法的平衡迭代规约和聚类）主要是在数据量很大的时候使用，而且数据类型是numerical。首先利用树的结构对对象集进行划分，然后再利用其它聚类方法对这些聚类进行优化；ROCK（A Hierarchical Clustering Algorithm for Categorical Attributes）主要用在categorical的数据类型上；Chameleon（A Hierarchical Clustering Algorithm Using Dynamic Modeling）里用到的linkage是kNN（k-nearest-neighbor）算法，并以此构建一个graph，Chameleon的聚类效果被认为非常强大，比BIRCH好用，但运算复杂度很高，O(n^2)。 2、层次聚类的流程 凝聚型层次聚类的策略是先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有对象都在一个簇中，或者某个终结条件被满足。绝大多数层次聚类属于凝聚型层次聚类，它们只是在簇间相似度的定义上有所不同。这里给出采用最小距离的凝聚层次聚类算法流程： (1) 将每个对象看作一类，计算两两之间的最小距离； (2) 将距离最小的两个类合并成一个新类； (3) 重新计算新类与所有类之间的距离； (4) 重复(2)、(3)，直到所有类最后合并成一类。
各种聚类算法的比较
各种聚类算法的比较 聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地小；不同类对象之间的相似度尽可能地大。目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。摘自数据挖掘中的聚类分析研究综述这篇论文。 1、层次聚类算法 1.1聚合聚类 1.1.1相似度依据距离不同：Single-Link:最近距离、Complete-Link：最远距离、Average-Link：平均距离 1.1.2最具代表性算法 1）CURE算法 特点：固定数目有代表性的点共同代表类 优点：识别形状复杂，大小不一的聚类，过滤孤立点 2）ROCK算法 特点：对CURE算法的改进 优点：同上，并适用于类别属性的数据 3）CHAMELEON算法 特点：利用了动态建模技术 1.2分解聚类 1.3优缺点 优点：适用于任意形状和任意属性的数据集；灵活控制不同层次的聚类粒度，强聚类能力 缺点：大大延长了算法的执行时间，不能回溯处理 2、分割聚类算法 2.1基于密度的聚类 2.1.1特点 将密度足够大的相邻区域连接，能有效处理异常数据，主要用于对空间数据的聚类
1）DBSCAN：不断生长足够高密度的区域 2）DENCLUE：根据数据点在属性空间中的密度进行聚类，密度和网格与处理的结合 3）OPTICS、DBCLASD、CURD：均针对数据在空间中呈现的不同密度分不对DBSCAN作了改进 2.2基于网格的聚类 2.2.1特点 利用属性空间的多维网格数据结构，将空间划分为有限数目的单元以构成网格结构； 1）优点：处理时间与数据对象的数目无关，与数据的输入顺序无关，可以处理任意类型的数据 2）缺点：处理时间与每维空间所划分的单元数相关，一定程度上降低了聚类的质量和准确性 2.2.2典型算法 1）STING：基于网格多分辨率，将空间划分为方形单元，对应不同分辨率2）STING+：改进STING，用于处理动态进化的空间数据 3）ＣＬＩＱＵＥ：结合网格和密度聚类的思想，能处理大规模高维度数据4）WaveCluster：以信号处理思想为基础 2.3基于图论的聚类 2.3.1特点 转换为组合优化问题，并利用图论和相关启发式算法来解决，构造数据集的最小生成数，再逐步删除最长边 1）优点：不需要进行相似度的计算 2.3.2两个主要的应用形式 1）基于超图的划分 2）基于光谱的图划分 2.4基于平方误差的迭代重分配聚类 2.4.1思想 逐步对聚类结果进行优化、不断将目标数据集向各个聚类中心进行重新分配以获最优解
系统聚类分析
聚类分析 聚类分析是研究“物以类聚”的一种多元统计方法。国内有人称它为群分析、点群分析、簇群分析等。 聚类分析的基本概念 聚类分析是研究对样品或指标进行分类的一种多元统计方法,是依据研究对象的个体的特征进行分类的方法。它把分类对象按一定规则分成若干类，这些类非事先给定的，而是根据数据特征确定的。在同一类中这些对象在某种意义上趋向于彼此相似，而在不同类中趋向于不相似。它职能是建立一种能按照样品或变量的相似程度进行分类的方法。 聚类分析的基本思想是认为我们所研究的样本或指标（变量）之间存在着程度不同的相似性（亲疏关系）。于是根据一批样本的多个观测指标，具体找出一些彼此之间相似程度较大的样本（或指标）聚合为一类，把另外一些彼此之间相似程度较大的样本（或指标）又聚合为另一类，关系密切的聚合到一个小的分类单位，关系疏远的聚合到一个大的分类单位，直到把所有样本（或指标）都聚合完毕，把不同的类型一一划分出来，形成一个由小到大的分类系统。最后把整个分类系统画成一张谱系图，用它把所有样本（或指标）间的亲疏关系表示出来。这种方法是最常用的、最基本的一种，称为系统聚类分析。 聚类分析有两种：一种是对样本的分类，称为Q型，另一种是对变量（指标）的分类，称为R型。 聚类分析给人们提供了丰富多彩的方法进行分类，这些方法大致可以归纳为： （1）系统聚类法。首先将n个也样品看成n类（一个类包含一个样品），然后将性质最接近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再从中找出最接近的两类加以合并成了n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述并类过程画成一张图（称为聚类图）便可决定分多少类，每类各有什么样品。 （2）模糊聚类法。将模糊数学的思想观点用到聚类分析中产生的方法。该方法多用于定型变量的分类。 （3）K—均值法。K—均值法是一种非谱系聚类法，它是把样品聚集成k个类的集合。类的个数k可以预先给定或者在聚类过程中确定。该方法可用于比系
聚类分析的方法
聚类分析的方法 一、系统聚类法 系统聚类分析法就是利用一定的数学方法将样品或变量（所分析的项目）归并为若干不同的类别（以分类树形图表示），使得每一类别内的所有个体之间具有较密切的关系，而各类别之间的相互关系相对地比较疏远。系统聚类分析最后得到一个反映个体间亲疏关系的自然谱系，它比较客观地描述了分类对象的各个体之间的差异和联系。根据分类目的不同，系统聚类分析可分为两类：一类是对变量分类，称为R型分析；另一类是对样品分类，称为Q型分析。系统聚类分析法基本步骤如下（许志友，1988）。 （一）数据的正规化和标准化 由于监测时所得到的数值各变量之间相差较大，或因各变量所取的度量单位不同，使数值差别增大，如果不对原始数据进行变换处理，势必会突出监测数据中数值较大的一些变量的作用，而消弱数值较小的另一些变量的作用，克服这种弊病的办法是对原始数据正规化或标准化，得到的数据均与监测时所取的度量单位无关。 设原始监测数据为Xij (i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，m；n为样品个数，m为变量个数)，正规化或标准化处理后的数据为Zij (i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，m)。 1. 正规化计算公式如下： （7-32） （i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，m） 2. 标准化计算公式如下： （7-33） （i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，m） 其中：
（二）数据分类尺度计算 为了对数据Zij进行分类，须对该数据进一步处理，以便从中确定出分类的尺度，下列出分类尺度计算的四种方法。 1.相关系数R 两两变量间简单相关系数定义为： （7-34） （i，j＝1，2，…，m） 其中 一般用于变量的分类（R型）。有一1≤≤1且愈接近1时，则此两变量愈亲近， 愈接近-1，则关系愈疏远。 2.相似系数 相似系数的意义是，把每个样品看做m维空间中的一个向量，n个样品相当于m维空间中的n个向量。第i个样品与第j个样品之间的相似系数是用两个向量之间的夹角余弦来定义，即：
基于在线评论情感分析的改进协同过滤推荐算法
第４５卷 第６A 期 ２０１８年６月 计算机科学COMPUTER SCIENCE Vol．４５No．６A June ２０１８ 本文受国家自然科学基金项目(７１６７１１２１,１１４７１１５２)资助.孙丽华(１９７９-),女,博士生,主要研究方向为个性化推荐算法,E-mail :sunlh６８＠t j u．edu．cn ;张兴芳(１９５７-) ,女,教授,主要研究方向为不确定性的数学理论与应用. 基于在线评论情感分析的改进协同过滤推荐算法 孙丽华１ 张兴芳２ (天津大学管理与经济学部 天津３０００７２)１ ( 聊城大学数学科学学院 山东聊城２５２０００)２ 摘 要 针对在线中文评论中用户主观意见的不确定性,提出了一种基于不确定理论的情感分析模型,并结合情感分析模型设计了一种个性化推荐算法.首先,采用分词工具ICTCLAS 和IKAnal y zer 预处理在线中文评论,并基于情感词典(HowNet )计算特征词的点互信息值;然后,应用不确定变量与不确定集设计情感分析模型;最后,根据情感分析模型设计搜索K 最近邻居的新方法,并产生推荐.实验结果表明,该方法能够有效提高推荐的准确率,缓解数据稀疏问题. 关键词 推荐算法,不确定统计,在线评论,情感分析中图法分类号 TP３９１ 文献标识码 A Im p roved Collaborative Filterin g Recommendation Al g oritbm Based on Sentiment Anal y sis of Online Review SUN Li-hua １ ZHANG Xin g -fan g ２ (Colle g e of Mana g ement and Economics ,Tian j in Universit y ,Tian j in ３０００７２,China ) １(School of Mathematical Sciences ,Liaochen g Universit y ,Liaochen g ,Shandon g ２５２０００,China ) ２ Abstract Aimin g at the uncertaint y of users sub j ect o p inions in online Chinese review ,a sentiment anal y sis model based on uncertaint y theor y was p ro p osed．An individual recommendation al g orithm was desi g ned on the basis of the p ro p osed sentiment anal y sis model． First ,the tokenizers of ICTCLAS and IKAnal y zer was used to p re p rocess online Chinese review to g enerate characteristic words ,and the p oint mutual information value of characteristic words accoun-tin g for the sentiment direction were com p uted based on HowNet dictionar y ．Then ,the sentiment anal y sis model was established via uncertaint y theor y of uncertain variables and uncertain sets．In addition ,the new similarit y formula based on the p ro p osed model was used to search the K-nearest nei g hbors．Finall y ,the recommendation lists were g iven．Ex p eri- mental results show that the p ro p osed method can effectivel y im p rove the accurac y of recommendation and alleviate the s p arse data p roblem． Ke y words Recommendation al g orithm ,Uncertain statistics ,Online review ,Sentiment anal y sis １ 引言 随着互联网的发展,电子商务逐步进入社会化商务时代,用户可以发布和获得网络信息的渠道日益增多. 以 协同过 滤 思想为基础的推荐技术[１] 很好地帮助用户提高了信息利 用率.基于用户或项目的协同过滤推荐算法,无论是在实际应用领域还是理论发展方面,都取得了丰富的成果.但是,在电子商务网站中,普遍存在数据稀疏问题,国内外一些学者通 过改进推荐算法来提高推荐精度[２-３] ,从而满足用户的需求. 然而,随着用户需求的不断细化,学者们发现评分数据中包含的信息量有限,不可避免地忽略了用户的某些特征信息,限制了推荐的精度. 在线评论是用户对项目使用经验的具体反馈,从评论信息中挖掘用户意见,无疑能完善用户偏好模型,提高推荐精度.由于自然语言本身具有不确定性,使得用户反馈的体验信息具有不确定性.为解决这类问题,现有文献多采用概率 [２] 或模糊 [４-５] 的方法.例如,Dra g oni 等 [６] 利用模糊的方法 刻画情感倾向,并将该方法应用到不同的领域来分析评论中的情感倾向性.Ha q ue 等 [７] 基于模糊逻辑的方法分析用户正 面或者负面的情绪来判断用户对产品的兴趣.Loia 等[８] 和 Wan g 等[９] 利用模糊的方法来识别文本中用户的情感倾向. Fu 等[１２] 利用模糊方法从句子级别来研究情感分类, 提高了情感分类的准确性.因此,情感分析技术很快被应用到推荐 系统中[１０-１１].Fu 等[１３] 结合评论信息来丰富用户的偏好信 息,利用HowNet 情感词典分析评论中用户的情感倾向,挖 掘用户情感倾向来提高推荐结果的准确性.De 等[２] 利用概率推断的方法从模糊观测的结果中改进协同过滤推荐算法, 提高推荐结果的精度. 然而,概率论和模糊数学中并没有涵盖所有的非确定性,例如,在情感分析过程中,分析用户的情感倾向是正向的程度或者是负向的程度;类似地,分析用户的情感强度是无法用工 具测量的.不确定理论[１４]对这些问题给出了合理的解释,并对其做了进一步的完善[ １５] .可以利用不确定理论来更好地描述这些既不是随机也不是模糊的非确定问题. 本文针对在线中文评论中用户主观意见的不确定问题,建立了一种基于不确定理论的情感分析模型,并在此基础上设计了个性化推荐算法,以提高推荐结果的精度和缓解数据稀疏问题.最后,在Java 环境下,利用两个真实数据集验证 了该算法的有效性. 万方数据
浅谈基于协同过滤的个性化推荐算法
浅谈基于协同过滤 算法的个性化推荐 姓名： 学号： 班级: 学院: 年月日
摘要 协同过滤是如今推荐系统中最为成熟的的一个推荐算法系类，是利用群体的喜好来推测使用者的喜好，从而向用户产生推荐的算法。当前协同过滤算法大致可以分为基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法。协同过滤为主要算法的推荐系统的应用领域日益广泛，电子商务是其应用的最主要和最成功的领域。但协同过滤算法仍具有很多不足之处，最突出的不足分别是数据稀疏性问题，冷启动问题和系统延伸性问题。在已有的理论和实践研究基础上，个人提出了协同过滤推荐值得深入研究的方向应包括多维数据的交叉利用，从而提高协同过滤推荐的精准度。 关键字：协同过滤推荐，基于用户，基于项目，数据稀疏，冷启动，系统延 伸性，多维数据的交叉利用 正文 一、协同过滤推荐的基本定义 （一）协同过滤推荐的概念 协同过滤是如今推荐系统中最为成熟的的一个推荐算法系类，简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐使用者感兴趣的资讯，个人透过合作的机制给予资讯相当程度的回应(如评分)并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选资讯，回应不一定局限于特别感兴趣的，特别不感兴趣资讯的纪录也相当重要。 （二）协同过滤推荐的主要算法概述 当前协同过滤算法大致可以分为两类，一类是基于用户的协同过滤算法，一类是基于项目的协同过滤算法。 基于用户的协同过滤推荐根据相似用户群的观点来产生对目标用户的推荐。基本思想是如果某些用户对部分项目的评分趋于一致或是很接近，可以认为他们对其它项目的评分差异就比较小，进一步，可以使用这些相似用户的项目评分值对目标用户的未评分项目进行估计。基于用户的协同过滤使用数理统计的方法来寻找与目标用户有相似兴趣偏好的最近邻居用户集合，再以最近邻居用户对特定项目的评分为基础使用一定的数学方法来预测目标用户对该特定项目的评分，而预测评分最高的前N个商品可以看作是用户最有可能感兴趣top-N商品返回给目标用户（这就是所谓的top-N推荐）。基于用户的协同过滤推荐算法的核心思想是利用数理统计的方法为目标用户寻找他的最近邻居用户集，再以最近邻居用户对特定项目的评分为基础使用一定的数学方法来预测目标用户对该特定项目的评分，最终产生最后的推荐结果。通过最近邻居用户对目标用户未评分项目的评分值进行加权平均来逼近，这是该算法思想的关键。基于用户的协同过滤推荐算法的主要工作有：用户之间相似性的衡量、最近邻居集的查找和评分预测值的计算。 和基于用户的协同过滤相比，基于项目的协同过滤推荐算法的思想出发点是完全相反的，但是计算方法一致。基于项目的协同过滤推荐算法是根据用户对与
聚类算法比较
聚类算法: 1. 划分法：K-MEANS算法、K-M EDOIDS算法、CLARANS算法； 1）K-means 算法： 基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心，从而确定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移动距离小于某个给定的值。 K-Means聚类算法主要分为三个步骤： (1)第一步是为待聚类的点寻找聚类中心 (2)第二步是计算每个点到聚类中心的距离，将每个点聚类到离该点最近的聚类中去 (3)第三步是计算每个聚类中所有点的坐标平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心 反复执行(2)、(3)，直到聚类中心不再进行大范围移动或者聚类次数达到要求为止 下图展示了对n个样本点进行K-means聚类的效果，这里k取2： (a)未聚类的初始点集 (b)随机选取两个点作为聚类中心 (c)计算每个点到聚类中心的距离，并聚类到离该点最近的聚类中去 (d)计算每个聚类中所有点的坐标平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心 (e)重复(c),计算每个点到聚类中心的距离，并聚类到离该点最近的聚类中去 (f)重复(d),计算每个聚类中所有点的坐标平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心 优点： 1.算法快速、简单; 2.对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的; 3.时间复杂度近于线性，而且适合挖掘大规模数据集。 缺点： 1. 在 K-means 算法中 K 是事先给定的，这个 K 值的选定是非常难以估计的。 2. 在 K-means 算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化。这个初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。
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UserCF b.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。 1.5 算法实现 总的来说，要实现协同过滤，需要一下几个步骤： 1．收集用户偏好 2．找到相似的用户或物品 3．计算推荐
一种改进的协同过滤推荐算法
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
聚类分析方法
第一章Microarray 介绍 1.1 生物信息处理 基于对生物体“硬件”和“软件”的认识 ,提出暂时地撇开生物的物理属性 ,着重研究其信息属性 ,从而进入到生物信息处理 (关于生命硬件的信息和软件的信息 ,即生理信息和生命信息 )的一个分支 ,生物信息学。于是 ,为揭开生命之秘、揭示与生命现象相关的复杂系统的运作机制打开一条新的途径。 什么是生物信息处理 生物信息处理的英文是Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ。 1994年初 ,诺贝尔医学奖获得者美国教授Ｍ·罗德贝尔发表一篇评论 ,题为《生物信息处理 :评估环境卫生的新方法》。他认为生物信息处理是在基因数据库基础上 ,计算机驱动的能快速获得表达基因部分序列的方法。通过ＭＥＤＬＩＮＥ数据库 ,可以查阅到很多与生物信息处理 (Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ)有关的记录，其中ＪＦＡｉｔｏｎ认为生物信息处理是基于计算机的数据库和信息服务;ＲＰＭｕｒｒａｙ认为生物信息处理包括两方面：第一是大量现存数据的自动化处理 ,第二是新的信息资源的生成；ＤＢｅｎｔｏｎ在题为《生物信息处理———一个新的多学科工具的原理和潜力》的文章中说 ,生物信息处理的材料是生物学数据 ,其方法来自广泛的各种各样的计算机技术。其方法来自广泛的各种各样的计算机技术。近年来 ,生物学数据在爆炸式增长 ,新的计算机方法在不断产生。这些方法在结构生物学、遗传学、结构化药品和分子演变学中是研究工作进展的基础。如果生物医学工程要在各个领域都从研究进展中获取最大好处 ,那么生物学数据健全的基础设施的开发与维护是同等重要的。尽管生物信息处理已经作出重要贡献 ,但是在它成熟时就会面临更大的需求在爆炸式增长 ,新的计算机方法在不断产生。这些方法在结构生物学、遗传学、结构化药品和分子演变学中是研究工作进展的基础。如果生物医学工程要在各个领域都从研究进展中获取最大好处 ,那么生物学数据健全的基础设施的开发与维护是同等重要的。尽管生物信息处理已经作出重要贡献 ,但是在它成熟时就会面临更大的需求。
基于用户的协同过滤推荐算法原理和实现
在推荐系统众多方法中，基于用户的协同过滤推荐算法是最早诞生的，原理也较为简单。该算法1992年提出并用于邮件过滤系统，两年后1994年被GroupLens 用于新闻过滤。一直到2000年，该算法都是推荐系统领域最著名的算法。 本文简单介绍基于用户的协同过滤算法思想以及原理，最后基于该算法实现园友的推荐，即根据你关注的人，为你推荐博客园中其他你有可能感兴趣的人。 基本思想 俗话说“物以类聚、人以群分”，拿看电影这个例子来说，如果你喜欢《蝙蝠侠》、《碟中谍》、《星际穿越》、《源代码》等电影，另外有个人也都喜欢这些电影，而且他还喜欢《钢铁侠》，则很有可能你也喜欢《钢铁侠》这部电影。 所以说，当一个用户A 需要个性化推荐时，可以先找到和他兴趣相似的用户群体G，然后把G 喜欢的、并且A 没有听说过的物品推荐给A，这就是基于用户的系统过滤算法。 原理 根据上述基本原理，我们可以将基于用户的协同过滤推荐算法拆分为两个步骤： 1. 找到与目标用户兴趣相似的用户集合 2. 找到这个集合中用户喜欢的、并且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户1. 发现兴趣相似的用户 通常用Jaccard 公式或者余弦相似度计算两个用户之间的相似度。设N(u) 为用户u 喜欢的物品集合，N(v) 为用户v 喜欢的物品集合，那么u 和v 的相似度是多少呢： Jaccard 公式： 余弦相似度：
假设目前共有4个用户：A、B、C、D；共有5个物品：a、b、c、d、e。用户与物品的关系（用户喜欢物品）如下图所示： 如何一下子计算所有用户之间的相似度呢？为计算方便，通常首先需要建立“物品—用户”的倒排表，如下图所示： 然后对于每个物品，喜欢他的用户，两两之间相同物品加1。例如喜欢物品a 的用户有A 和B，那么在矩阵中他们两两加1。如下图所示：
聚类分析原理及步骤
聚类分析原理及步骤——将未知数据按相似程度分类到不同的类或簇的过程 1》传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。 典型使用 1》动植物分类和对基因进行分类 2》在网上进行文档归类来修复信息 3》帮助电子商务的用户了解自己的客户，向客户提供更合适的服务 主要步骤 1》数据预处理——选择数量，类型和特征的标度（（依据特征选择和抽取）特征选择选择重要的特征，特征抽取把输入的特征转化 为一个新的显著特征，它们经常被用来获取一个合适的特征集来为避免“维数 灾”进行聚类）和将孤立点移出数据（孤立点是不依附于一般数 据行为或模型的数据） 2》为衡量数据点间的相似度定义一个距离函数——既然相类似性是定义一个类的基础，那么不同数据之间在同一个特 征空间相似度的衡量对于聚类步骤是很重要的，由于特征类型和特 征标度的多样性，距离度量必须谨慎，它经常依赖于使用，例如， 通常通过定义在特征空间的距离度量来评估不同对象的相异性，很 多距离度都使用在一些不同的领域一个简单的距离度量，如 Euclidean距离，经常被用作反映不同数据间的相异性，一些有关相
似性的度量，例如PMC和SMC，能够被用来特征化不同数据的概 念相似性，在图像聚类上，子图图像的误差更正能够被用来衡量两 个图形的相似性 3》聚类或分组——将数据对象分到不同的类中【划分方法 （划分方法一般从初始划分和最优化一个聚类标准开始，Cris p Clustering和Fuzzy Clusterin是划分方法的两个主要技术，Crisp Clustering，它的每一个数据都属于单独的类；Fuzzy Clustering，它的 每个数据可能在任何一个类中）和层次方法（基于某个标准产生一 个嵌套的划分系列，它可以度量不同类之间的相似性或一个类的可分 离性用来合并和分裂类）是聚类分析的两个主要方法，另外还有基于 密度的聚类，基于模型的聚类，基于网格的聚类】 4》评估输出——评估聚类结果的质量（它是通过一个类有效索引来 评价，，一般来说，几何性质，包括类间的分离和类内部的耦合，一般 都用来评价聚类结果的质量，类有效索引在决定类的数目时经常扮演 了一个重要角色，类有效索引的最佳值被期望从真实的类数目中获取， 一个通常的决定类数目的方法是选择一个特定的类有效索引的最佳 值，这个索引能否真实的得出类的数目是判断该索引是否有效的标准， 很多已经存在的标准对于相互分离的类数据集合都能得出很好的结 果，但是对于复杂的数据集，却通常行不通，例如，对于交叠类的集 合。） 聚类分析的主要计算方法原理及步骤划分法 1》将数据集分割成K个组（每个组至少包 含一个数据且每一个数据纪录属于且 仅属于一个分组），每个组成为一类2》通过反复迭代的方法改变分组，使得每 一次改进之后的分组方案都较前一次 好（标准就是：同一分组中的记录越近 越好，而不同分组中的纪录越远越好， 使用这个基本思想的算法有：
一种基于K-Means局部最优性的高效聚类算法
ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@https://www.360docs.net/doc/5514144263.html, Journal of Software, Vol.19, No.7, July 2008, pp.1683?1692 https://www.360docs.net/doc/5514144263.html, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2008.01683 Tel/Fax: +86-10-62562563 ? 2008 by Journal of Software. All rights reserved. ? 一种基于K-Means局部最优性的高效聚类算法 雷小锋1,2+, 谢昆青1, 林帆1, 夏征义3 1(北京大学信息科学技术学院智能科学系/视觉与听觉国家重点实验室,北京 100871) 2(中国矿业大学计算机学院,江苏徐州 221116) 3(中国人民解放军总后勤部后勤科学研究所,北京 100071) An Efficient Clustering Algorithm Based on Local Optimality of K-Means LEI Xiao-Feng1,2+, XIE Kun-Qing1, LIN Fan1, XIA Zheng-Yi3 1(Department of Intelligence Science/National Laboratory on Machine Perception, Peking University, Beijing 100871, China) 2(School of Computer Science and Technology, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China) 3(Logistics Science and Technology Institute, P.L.A. Chief Logistics Department, Beijing 100071, China) + Corresponding author: E-mail: leiyunhui@https://www.360docs.net/doc/5514144263.html, Lei XF, Xie KQ, Lin F, Xia ZY. An efficient clustering algorithm based on local optimality of K-Means. Journal of Software, 2008,19(7):1683?1692. https://www.360docs.net/doc/5514144263.html,/1000-9825/19/1683.htm Abstract: K-Means is the most popular clustering algorithm with the convergence to one of numerous local minima, which results in much sensitivity to initial representatives. Many researches are made to overcome the sensitivity of K-Means algorithm. However, this paper proposes a novel clustering algorithm called K-MeanSCAN by means of the local optimality and sensitivity of K-Means. The core idea is to build the connectivity between sub-clusters based on the multiple clustering results of K-Means, where these clustering results are distinct because of local optimality and sensitivity of K-Means. Then a weighted connected graph of the sub-clusters is constructed using the connectivity, and the sub-clusters are merged by the graph search algorithm. Theoretic analysis and experimental demonstrations show that K-MeanSCAN outperforms existing algorithms in clustering quality and efficiency. Key words: K-MeanSCAN; density-based; K-Means; clustering; connectivity 摘要: K-Means聚类算法只能保证收敛到局部最优,从而导致聚类结果对初始代表点的选择非常敏感.许多研究 工作都着力于降低这种敏感性.然而,K-Means的局部最优和结果敏感性却构成了K-MeanSCAN聚类算法的基 础.K-MeanSCAN算法对数据集进行多次采样和K-Means预聚类以产生多组不同的聚类结果,来自不同聚类结果的 子簇之间必然会存在交集.算法的核心思想是,利用这些交集构造出关于子簇的加权连通图,并根据连通性合并子 簇.理论和实验证明,K-MeanScan算法可以在很大程度上提高聚类结果的质量和算法的效率. 关键词: K-MeanSCAN;基于密度;K-Means;聚类;连通性 中图法分类号: TP18文献标识码: A ? Supported by the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2006AA12Z217 (国家高技术研究发 展计划(863)); the Foundation of China University of Mining and Technology under Grant No.OD080313 (中国矿业大学科技基金) Received 2006-10-09; Accepted 2007-07-17