基于粒子群选优相似性的协同过滤算法
协同过滤推荐算法
协同过滤推荐算法基于用户的协同过滤算法根据用户的历史行为和兴趣计算用户之间的相似度，然后向目标用户推荐与其相似的其他用户喜欢的物品。
其基本步骤如下：1.构建用户物品矩阵：将用户的历史行为和兴趣表示为一个用户物品矩阵，其中每一行代表一个用户，每一列代表一个物品，矩阵中的值表示用户对物品的行为或兴趣程度。
2.计算用户相似度：通过计算用户之间的相似度来确定目标用户的相似用户。
常用的相似度计算方法有余弦相似度、皮尔逊相关系数等。
3.找到相似用户：根据用户相似度的大小，选择与目标用户最相似的若干个用户。
4.推荐物品：将相似用户喜欢的物品推荐给目标用户，可以通过计算相似用户对物品的兴趣加权平均值来确定推荐度。
基于物品的协同过滤算法则是根据物品之间的相似度来进行推荐。
其基本步骤如下：1.构建用户物品矩阵：同样地，将用户的历史行为和兴趣表示为一个用户物品矩阵。
2.计算物品相似度：通过计算物品之间的相似度来确定目标物品的相似物品。
常用的相似度计算方法有余弦相似度、皮尔逊相关系数等。
3.找到相似物品：根据物品相似度的大小，选择与目标物品最相似的若干个物品。
4.推荐物品：将相似物品推荐给目标用户，可以通过计算用户对相似物品的兴趣加权平均值来确定推荐度。
协同过滤推荐算法的优点是能够基于用户的行为和兴趣进行个性化推荐，适用于不存在明确特征的物品。
然而，该算法也有一些局限性，例如数据稀疏问题（用户-物品矩阵往往是稀疏的）、冷启动问题（对于新用户或新物品如何进行推荐）等。
为了解决这些问题，研究者还提出了一些改进的协同过滤推荐算法，例如基于模型的协同过滤、混合推荐等。
此外，还可以结合其他推荐算法，如内容过滤、社交推荐等，构建更加准确和全面的推荐系统。
总之，协同过滤推荐算法是一种常见且有效的推荐算法，能够通过分析用户的历史行为和兴趣，向用户推荐可能感兴趣的物品。
在实际应用中，可以根据具体情况选择基于用户的协同过滤还是基于物品的协同过滤，同时也可以考虑采用改进的算法来提高推荐的准确性和效果。
基于协同进化粒子群优化算法的研究
基于协同进化粒子群优化算法的研究引言协同进化粒子群优化算法是一种基于群体智能的搜索优化算法，结合了协同进化和粒子群优化的优点。
本文旨在研究和探讨基于协同进化粒子群优化算法在问题求解中的应用和优势。
协同进化与粒子群优化简介协同进化协同进化是一种群体智能算法，通过优化多个个体的优化目标，使得整个群体的性能得到提升。
协同进化的核心思想是通过相互合作和竞争来实现进化。
在协同进化中，个体之间通过信息共享和协作来提高搜索效率和解的质量。
粒子群优化粒子群优化是一种仿生智能算法，通过模拟鸟群或鱼群等群体的行为来进行优化搜索。
每个个体（粒子）根据自身的经验和邻域的最优解进行位置的调整，从而寻找全局最优解。
粒子群优化算法具有全局搜索能力和较快的收敛速度。
协同进化粒子群优化算法算法流程1.初始化粒子群的位置和速度。
2.计算每个粒子的适应度值。
3.更新粒子群的最优位置。
4.更新粒子的速度和位置。
5.判断终止条件是否满足，如果满足则输出最优解；否则返回第2步。
算法特点-综合了协同进化的合作与竞争机制，以及粒子群优化的全局搜索和快速收敛特性。
-不依赖目标函数的梯度信息，适用于非线性、非凸、高维度的优化问题。
-通过粒子间的信息共享和协作，避免了陷入局部最优解的困境。
-具有较好的全局搜索能力，能够有效地遍历解空间。
实例应用协同进化粒子群优化算法在许多领域都有广泛的应用，下面以工程优化、机器学习和模式识别为例进行说明。
工程优化在工程优化中，协同进化粒子群优化算法可用于参数优化、结构优化和系统优化等问题。
例如，在机械设计中，可以利用该算法来寻找最佳的构型、尺寸和材料参数，以满足设计要求并优化性能。
机器学习在机器学习中，协同进化粒子群优化算法可用于特征选择、模型优化和参数调优等问题。
例如，在神经网络的训练中，可以利用该算法来优化网络的权重和偏置，以提高模型的拟合能力和泛化能力。
模式识别在模式识别中，协同进化粒子群优化算法可用于特征提取、模式分类和模式匹配等问题。
基于粒子群优化算法的USV集群协同避碰方法
系统工程与电子技术
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协同过滤算法相似度计算
协同过滤算法相似度计算相似度计算的目的是衡量用户或物品之间的相似程度，通常采用向量空间模型来表示用户和物品，将其表示为一个向量。
在协同过滤算法中，有两种常用的相似度计算方法：基于用户的相似度计算和基于物品的相似度计算。
基于用户的相似度计算通过比较用户的历史行为数据来计算用户之间的相似度。
常用的相似度计算方法包括余弦相似度、皮尔逊相关系数等。
以余弦相似度为例，假设有两个用户A和B，他们的历史行为数据可以表示为两个向量a和b，余弦相似度计算公式如下：其中，a和b分别表示用户A和B的历史行为数据向量，a，和，b，分别表示向量a和b的模，即向量的长度。
通过计算用户之间的相似度，可以找到与目标用户兴趣相似的其他用户，从而进行个性化推荐。
基于物品的相似度计算则通过比较物品被用户评价的历史行为数据来计算物品之间的相似度。
相似度计算方法同样可以采用余弦相似度、皮尔逊相关系数等。
以余弦相似度为例，假设有两个物品X和Y，它们被用户的历史行为数据可以表示为两个向量x和y，余弦相似度计算公式如下：同样地，x和y分别表示物品X和Y的历史行为数据向量，x，和，y，分别表示向量x和y的模。
通过计算物品之间的相似度，可以找到与用户评价过的物品相似的其他物品，进行推荐。
在实际应用中，相似度计算通常需要考虑一些因素，例如数据的稀疏性、数据的权重等。
为了解决数据稀疏性的问题，可以引入惩罚项或者平滑处理。
为了解决数据权重的问题，可以对历史行为数据进行加权，根据用户对物品的评分或者点击次数等进行调整。
除了上述的基本相似度计算方法外，还有一些改进的相似度计算方法，例如基于概率模型的相似度计算方法（如贝叶斯推理）、基于深度学习的相似度计算方法（如神经网络模型）等。
这些方法可以在一定程度上提高相似度计算的准确性和推荐系统的性能。
综上所述，协同过滤算法中的相似度计算是推荐系统的重要组成部分，通过计算用户和物品之间的相似度，可以实现个性化推荐。
相似度计算的方法包括基于用户的相似度计算和基于物品的相似度计算，其中常用的相似度计算方法有余弦相似度、皮尔逊相关系数等。
改进的协同粒子群优化算法
改进的协同粒子群优化算法协同粒子群优化算法（Cooperative Particle Swarm Optimization，CPSO）是一种基于群体智能的优化算法，模拟自然界中鸟群或鱼群等集体行为，通过个体之间的信息交流和协作来搜索最优解。
然而，传统的CPSO算法存在较大的局限性，如易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，为了进一步提高粒子群算法的收敛性和全局搜索能力，研究者们对CPSO算法进行了多种改进。
一、多策略协同粒子群优化算法传统的CPSO算法中，粒子群的行为策略固定，缺乏对不同问题的适应性。
而多策略协同粒子群优化算法（Multiple Strategy Cooperative Particle Swarm Optimization，MSCPSO）引入了多种策略，根据问题的特性和当前搜索状态自适应选择最佳的策略。
多策略协同粒子群优化算法的关键是策略的选择和协同。
通过引入策略选择机制，可以在不同策略间进行动态切换，增加算法的灵活性和自适应性。
同时，粒子之间通过信息交流和合作，共同学习并优化策略，加速算法的收敛速度。
二、混沌协同粒子群优化算法混沌理论在优化算法中的应用已经得到广泛认可。
混沌协同粒子群优化算法（Chaos Cooperative Particle Swarm Optimization，CCPSO）将混沌系统引入粒子的更新过程中，通过混沌扰动来增加算法的随机性和搜索广度。
在传统的CPSO算法基础上，CCPSO算法引入了混沌映射函数来调整粒子的位置更新公式，使得粒子在搜索过程中表现出更大的随机性。
这样的改进不仅可以有效避免陷入局部最优解，还能够加速算法的全局搜索过程。
三、自适应权重协同粒子群优化算法传统的CPSO算法中，粒子的速度更新公式中存在着权重因子，用于调节粒子的自身经验和群体经验对速度的影响程度。
然而，不同问题的最优解搜索过程往往对权重的选择十分敏感，且传统算法中的权重通常是固定的。
一种改进相似性度量的协同过滤推荐算法
一种改进相似性度量的协同过滤推荐算法
文俊浩;舒珊
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2014(041)005
【摘要】协同过滤算法是目前电子商务推荐系统中最重要的技术之一,其中相似性度量方法的效果直接决定了推荐系统的准确率.传统的相似性度量方法主要关注用户共同评分项之间的相似度,却忽视了用户共同评分项和用户所有评分项之间的关系.用户共同评分项和用户所有评分项之间的关系可以通过Tanimoto系数来计算,然而Tanimoto系数是基于二值模式下的运算,因此直接运用于推荐系统中的效果并不理想.基于上述问题提出了修正的Tanimoto系数,并将用户共同评分项和用户所有评分项之间的关系融入到传统的相似性度量方法中.实验表明该算法在一定程度上提高了推荐的效率和准确度.
【总页数】4页(P68-71)
【作者】文俊浩;舒珊
【作者单位】重庆大学计算机学院重庆400044;重庆大学软件学院重庆400044;重庆大学计算机学院重庆400044
【正文语种】中文
【中图分类】TP31
【相关文献】
1.基于改进相似性度量的项目协同过滤推荐算法 [J], 于金明;孟军;吴秋峰
2.改进相似性度量方法的协同过滤推荐算法 [J], 吴月萍; 郑建国
3.改进相似性度量方法的协同过滤推荐算法 [J], 吴月萍; 郑建国
4.一种改进的协同过滤推荐算法 [J], 李瑶
5.一种改进的协同过滤图书推荐算法 [J], 李丹浓
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一种改进用户相似度的协同过滤推荐算法
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。
协同过滤推荐算法.ppt
通过降低用户-项目矩阵的维数解决矩阵的稀疏性问题, 奇异 值分解(Singular Value Decompo sition, SVD)是一种矩阵分解 技术, 它深刻揭露了矩阵的内部结构, 它可以将一个m×n (假设m ≥n)的矩阵R分解为三个矩阵U,S,V,大小分别为m×m,m×n,n×n .
把用户评分看作n 维项目空间上的向量, 用户间的相似性通 过向量间的余弦夹角度量, 设用户i和用户j在n 维项目空间上 的评分分别表示为向量, 则用户i和用户j之间的相似性为:
计算机应用技术
二：相似性比较方法
2. 修正的余弦相似性
余弦相似性度量方法中没有考虑不同用户的评分尺度问题, 修正的余弦相似性度量方法通过减去用户对项目的平均评分来 改善上述缺陷。
1.1 BP 神经网络
BP 神经网络对复杂的输入输出关系有比较强大的学习和建模能 力,能够有效地处理非完整信息。BP神经网络是一个3层网络,分别为 输入层、隐含层和输出层.
计算机应用技术
三 ： 用户-项目矩阵稀疏性问题及解决办法
BP 神经网络把用户对各个项目的评分看作训练样本, 分别输入到输入 层的各个单元中; 这些单元经过加权, 输出到隐含层的各个单元; 隐含层 的加权输出再经过一次加权作为输出层的单元输入; 最后由输出层产生给 定样本的预测值.这种矩阵填充技术对噪声数据有较强的承受能力, 可以有 效降低用户-项目矩阵的稀疏性, 达到提高推荐精度的目的. 然而,BP 算法 的缺点为存在随着训练时间的增加, 收敛速度有变慢的趋势,以致会延长最 近邻居的查找时间.
协同过滤这一概念首次于1992 年由Goldberg、Nicols、Oki及 Terry提出,应用于Tapestry系统, 该系统仅适用较小用户群(比如, 某一个单位内部),而且对用户有过多要求(比如,要求用户显式的 给出评价).目前,许多电子商务网站都已经使用了推荐系统, 如 Amazon、CDNow、Drugstore，当当网上书店和Moviefinder 等。
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科学 ）项 目资助 （ＸＴＫＸ２０１２）；上海市研 究生创新基 金项 目（ＪＷＣＸＳＬ１２０２／ＪＷＣＸＳＬ１３０２） 作者简介 ：裴 阳（１９９０一），男 ，硕士研 究生 ，研究 方向为数 据挖掘 ， 在线社 会网络。
一
８２ 一
型 ，然 后通 过该模 型 实现对 未知 评分 的预 测 ，常用 的 ｓ ｎ 表示 ，则用 户 ｉ和 用户 之 间 的相似 性 ｓｉｍ（ｉ， 模型有贝叶斯网络 、降维的技术和回归模型等 ； ）是 通过 Ｐｅａｒｓｏｎ相关 系数 度 量 的。
认 为用户 隶属 于一 个 或 多个 潜 在 的类 别 ，将 潜 在语 义分析引入对用户兴趣的建模分析 ，然后结合协同 过滤进行推荐 ；建立基于项 目的协 同过滤 系统 ， 引入 回归模型对项 目评分进行预测 ；关联规则挖 掘与协同过滤 系统结合 Ｉ９ ；其他方法与协 同过滤 系统结合¨。。 ］。这些算法在一定的程 度上都 改进 了基 本 的个性 化推 荐算法
Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ ｆ ｉｌｔｅｒｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍ ｉｚａｔｉｏｎ ｓｉｍ ｉｌａｒｉｔｙ
ＰＥＩ Ｙａｎｇ， ＺＨＡＮＧ Ｎｉｎｇ （Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｓｃｈｏｏｌ，Ｓｈａｎｇｈａｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｆｏｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ ２０００９３，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｅｓｅｎｔｓ ａ ｍｅｔｒｉｃ ｔｏ ｍｅａｓｕｒｅ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｂｅｔｗｅｅｎ ｕｓｅｒｓ ｏｒ ｉｔｅｍｓ，ｗｈｉｃｈ ｉｓ ａｐｐｌｉｃａｂｌｅ ｉｎ ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ ｃａｒｒｉｅｄ ｏｕｔ ｉｎ ｒｅｃｏｍｍ ｅｎｄｅｒ ｓｙｓｔｅｍｓ． Ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｍｅｔｒｉｃ ｉｓ ｆｏｒｍｕｌａｔｅｄ ｖｉａ ａ ｓｉｍｐｌｅ ｌｉｎｅａｒ ｃｏｍ ｂｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ｖａｌｕｅｓ ａｎｄ ｗｅｉｇｈｔｓ．Ｔｈｅ ｖａｌｕｅｓ ａｒｅ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｆｏｒ ｅａｃｈ ｐａｉｒ ｏｆ ｕｓｅｒｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｗｈｉｃｈ ｔｈｅ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｉｓ ｏｂｔａｉｎｅｄ，ｗｈｉｌｓｔ ｗｅｉｇｈｔｓ ａｒｅ ｏｎｌｙ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｏｎｃｅ，ｍａｋｉｎｇ ｕｓｅ ｏｆ ａ ｐｒｉｏｒ ｓｔａｇｅ ｉｎ ｗｈｉｃｈ ａ ＰＳＯ ａｌｇｏｒ ｉｔｈｍ ｅｘｔｒａｃｔｓ ｗｅｉｇｈｔｉｎｇｓ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒ ｓｙｓｔｅｍ ｗｈｉｃｈ ｄｅｐｅｎｄ ｏｎ ｔｈｅ ｓｐｅｃｉｆ ｉｃ ｎａｔｕｒｅ ｏｆ ｔｈｅ ｄａｔａ ｆｒｏｍ ｅａｃｈ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒ ｓｙｓｔｅｍ． Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｂｔａｉｎｅｄ ｐｒｅｓｅｎｔ ｓｉｇｎｉｆ ｉｃａｎｔ ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｓ ｉｎ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｑｕａｌｉｔｙ，ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ ｑｕａｌｉｔｙ ａｎｄ ｐｅｒｆｏｒ ｍ ａｎｃｅ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ；ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ； ＰＳＯ
文章编号 ：１００９—２５５２（２０１６）０３—００８２—０５ ＤＯＩ：１０．１３２７４／ｊ．ｃｎｋｉ．ｈｄｚｊ．２０１６．０３．０２１
优 相 似 性 的协 同过 滤 算 法
裴 阳，张 宁
（上海理工大学管理学 院，上海 ２００９３）
摘 要 ：协 同过滤算法中最重要 的是计算用户或项 目之 间的相似性 ，文中提 出一种基 于粒子群 选优 的相 似性 计 算指标 ，适 用于 所有 的 协 同过 滤推 荐 系统 。 该度 量 指 标 是 通 过 一 个 简单 的线 性 组合得到 ，其 中参数的选定主要依 靠粒子群选优算法。在 实施推荐算法前，在特定的数据集上 通过粒子群选优算法得到最优的组合参数 ，在 实施推荐算 法时，运 用前期 学到的参数进行相应 的推荐。实验结果表明文 中提 出的算法能显著性提 高整个系统的推荐质量。 关键词 ：协 同过滤 ；推荐算法 ；粒子群选优 中图分 类 号 ：ＴＰ３９１ 文 献标 识 码 ：Ａ
０ 引言
随着互 联 网 的普 及 和 电 子 商务 的发 展 ，推 荐 系 统 逐渐 成 为 电子 商 务 的一项 重要 研 究 内容 ，得 到 越 来 越多 的研 究者 关 注 。 目前 ，几 乎所 有 的 大型 电子 商务系统 ，如京东 、淘宝 、Ａｍａｚｏｎ、ｅＢａｙ等等 ，都不 同 程度地使用 了各种形式的个性化推荐系统。
目前主要有两类协同过 滤推荐算法 ：基 于用户 的协同过滤推荐算法 和基于项 目的协 同过滤推 荐算法 。基于用户 的协 同过滤推荐算 法基于这 样一个假设 ，即如果用户对一些项 目的评分 比较相 似 ，则他们对其他项 目的评分也 比较相似 。算法根 据 目标用户的最近邻居对某个项 目的评分逼近 目标 用户对该项 目的评分 ］。基 于项 目的协 同过滤推
荐算法认为 ，用户对不同的项 目的评分存在相似性 ， 当需要估计用户对某个项 目的评分时，可以用用户 对该项 目的若 干相 似性 项 目的评 分进 行估计 Ｊ。
随着 在实 际应 用 中系 统 规模 的扩 大 ，为 了提 高 推荐算法 的准确性 ，人们将统计分析 、机器学习 、数 据挖掘等领域的方法与协同过滤相结合 ，主要思想 是利用 用 户 对 项 目的 评 分来 构 造 一 个 评 分 预 测 模 型 ，其 中使用 了多 种 机器 学 习 和数 据 挖 掘 的计 算 模