基于协同矩阵分解的社会化标签系统的资源推荐

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基于协同过滤的个性化推荐系统研究

基于协同过滤的个性化推荐系统研究一、引言个性化推荐系统是近年来信息技术领域的热门研究方向之一。

随着互联网的普及和信息爆炸式增长，用户面临着海量的信息，如何从中筛选出符合个人兴趣和需求的内容成为了亟待解决的问题。

协同过滤是一种常用且有效的个性化推荐方法，可以根据用户的历史行为和与其他用户的相似性来进行推荐。

本文将对基于协同过滤的个性化推荐系统进行研究和探讨。

二、基本原理协同过滤是一种基于用户行为的推荐算法，它假设用户的兴趣与其相似的用户是一致的。

该方法通过建立用户-物品评分矩阵来描述用户对物品的评价，然后根据用户之间的相似性来进行推荐。

具体而言，协同过滤分为两种类型：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。

1. 基于用户的协同过滤基于用户的协同过滤是根据用户对物品的评分来计算用户之间的相似性。

首先，建立用户-物品评分矩阵，其中每个元素表示一个用户对一个物品的评分。

然后，根据评分矩阵计算用户之间的相似性，常用的相似性度量方法有欧氏距离、皮尔逊相关系数等。

最后，根据相似用户的评分情况，预测目标用户对未评分物品的评分，从而进行推荐。

2. 基于物品的协同过滤基于物品的协同过滤是根据物品之间的相似性来进行推荐。

首先，建立物品-用户评分矩阵，其中每个元素表示一个物品被用户评分的情况。

然后，根据评分矩阵计算物品之间的相似性，常用的相似性度量方法有余弦相似度、杰卡德相似系数等。

最后，根据用户对已评分物品的评分情况，预测目标用户对未评分物品的评分，从而进行推荐。

三、算法改进基于协同过滤的个性化推荐系统存在一些问题，如稀疏性问题和冷启动问题。

为了解决这些问题，研究人员提出了一系列的算法改进方法。

1. 隐语义模型隐语义模型是一种通过降维的方式来解决稀疏性问题的方法。

该模型将用户-物品评分矩阵分解为两个低维矩阵，一个矩阵描述用户和隐含的兴趣特征之间的关系，另一个矩阵描述物品和隐含的特征之间的关系。

通过降维，可以减少矩阵的维度，从而提高推荐的准确性和效率。

一种社会化标注系统资源个性化推荐方法

一种社会化标注系统资源个性化推荐方法郭伟光;李道芳;章蕾【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2011(047)010【摘要】目前许多基于社化化标注的个性化资源推荐方法均忽视了用户长短期兴趣和多义标签问题对推荐的不同影响,为此,设计区分用户长短期兴趣的指标--用户的标签偏好权重和资源偏好权重;在此基础上,提出一种结合基于内容和基于协同过滤方法优点的混合推荐方法,通过加入标注相同资源的标签向量相似度计算因子,来减小多义标签对推荐结果的影响.实验表明,将该方法引入社会化标注系统资源个性化推荐算法中,能提高推荐精度.%Many personalized resource recommendation methods based on social tagging ignore the different affects on recommendation of users' long and short interests and polysemous tag for improving precision.In order to solve these problems, the metrics are designed for making a clear distinction between user's long and short interests —— user's tag preference weight and user's resource preference weight.Based on the above, a novel hybrid recommend method has been proposed, which equilibrates both strength of content-based and collaborative filtering recommendation.The proposed method can eliminate influence of polysemous tag by adding the calculation factor of tagging the same resource tab vectors similarity.The experimental results show that this method for personalized resource recommendation in the social tagging system outperforms other recommendation algorithms.【总页数】4页(P240-243)【作者】郭伟光;李道芳;章蕾【作者单位】合肥学院管理系,合肥230601;合肥学院管理系,合肥230601;合肥学院管理系,合肥230601【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.基于社会化标注的个性化推荐研究进展 [J], 魏建良;朱庆华2.社会化标注系统中基于社区标签云的个性化推荐研究 [J], 曾子明;张振3.基于社会化标注的用户兴趣发现及个性化推荐研究 [J], 王晓耘;赵菁;徐作宁4.Tax-folk混合导航:社会化标注系统资源聚合的新模型 [J], 张云中;杨萌5.基于熵的社会化标注系统资源模型研究 [J], 宣云干;朱庆华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于协同过滤的社交媒体推荐系统设计

基于协同过滤的社交媒体推荐系统设计随着现代社交媒体的普及，越来越多的人在其上建立社交网络，而这些网络中的内容和关系也产生了巨大的数据量。

如何将这些数据转化为有价值的信息并进行推荐，成为了社交媒体平台的核心问题之一。

其中，推荐系统是一种最常见的解决方案，其应用广泛，包括电商、视频平台、社交媒体等。

本文将基于协同过滤技术，探讨社交媒体推荐系统的设计。

一、协同过滤的原理与分类协同过滤是推荐系统中最常用的技术之一。

其主要原理是利用用户的历史行为数据，找出具有相似兴趣爱好的用户，推荐他们相关的内容。

协同过滤算法可以分为两类：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。

基于用户的协同过滤是根据用户的历史行为来推荐。

具体的操作流程是，先找到与目标用户行为相似的其他用户，然后将这些用户喜欢的物品推荐给目标用户。

基于用户的协同过滤算法的优点是可以覆盖更广泛的兴趣范围，但需要处理大量的用户行为数据。

基于物品的协同过滤是根据物品的相似度来推荐。

具体地，先计算出物品之间的相似度，然后找到用户喜欢的物品，向其推荐与之相似的物品。

基于物品的协同过滤算法可以避免处理大量的用户行为数据，但是需要预处理大量的物品相似度数据。

二、社交媒体推荐系统的设计流程社交媒体推荐系统的设计流程与其他推荐系统类似，其一般包括如下步骤：1、数据收集与预处理数据收集包括人工采集和爬虫抓取两种方式。

在数据预处理过程中，一般需要处理用户数据和物品数据。

对于用户数据，需要筛选出有效的用户，去除垃圾用户和机器人用户。

对于物品数据，需要清洗、去重、标记等。

2、特征提取和相似度计算特征提取主要是从用户和物品的行为中提取可用的特征，比如用户的浏览历史、点赞记录、评论记录等，或者物品的标签、标题、描述等。

相似度计算是指根据提取到的特征，计算出用户之间或物品之间的相似度。

3、推荐候选物品生成推荐候选物品生成是指根据相似度计算得到的相似度矩阵，找到与目标用户兴趣相似的物品集合。

基于标签和协同过滤的个性化资源推荐

谊
（北京工商大学计算机与信息工程学院北京１０００４８）（北京理工大学工业设计研究所北京１０００８１）。
摘要传统的协同过滤算法以用户评分体现用户兴趣偏好及资源相似度，忽视了用户、资源自身的特征，并且对稀
第４１卷第１期２０１４年１月
计
算
机
科
学
Ｖｏ１．４１ＮＯ．１
ＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ
Ｊａｎ２０１４
基于标签和协同过滤的个性化资源推荐
蔡强韩东梅李海生胡耀光陈
（Ｓｃｈｏｏ１ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＢｅｉｊｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＢｕｓｉｎｅｓｓＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４８，Ｃｈｉｎａ）（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＤｅｓｉｇｎ，ＢｅｉｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８１，Ｃｈｉｎａ）。
ｕｓｅｒｒａｔｉｎｇｓ．Ｉｔｉｇｎｏｒｅｓｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｉｒｓｔｉｃｓｏｆｕｓｅｒａｎｄｐｒｏｊｅｃｔ，ａｎｄｐｅｒｆｏｒｍｓｎｏｔｖｅｒｙｗｅｌｌｆｏｒｓｐａｒｓｅｄａｔａａｎｄｎｅｗｉｔｅｍｓ．

基于改进聚类和矩阵分解的协同过滤推荐算法

Journal of C o m p u t e r Applications计算机应用，2018, 38(4): 1001 - 1006I S S N 1001-9081C ODE N J Y I I D U2018-04-10http: //w w w.joca. c n文章编号：1001-9081(2018)04-1001-06D O I：10.11772/j. issn. 1001-9081.2017092314基于改进聚类和矩阵分解的协同过滤推荐算法王永贵，宋真真' 肖成龙(辽宁工程技术大学软件学院，辽宁葫芦岛125105)(*通信作者电子邮箱157990436@ qq. com)摘要：大数据背景下，对于传统的协同过滤推荐算法在电子商务系统中的数据稀疏性、准确性不高、实时性不足等问题，提出一种改进的协同过滤推荐算法。

该算法首先通过矩阵分解实现对原始数据的降维及其数据填充，并引入了时间衰减函数预处理用户评分，用项目的属性向量来表征项目，用用户的兴趣向量来表征用户，通过k m e a n s 聚类算法对用户和项目分别进行聚类；然后使用改进相似性度量方法在簇中查找用户的最近邻和项目推荐候选集，产生推荐。

实验结果表明，该算法不仅可以有效解决数据稀疏和新项目带来的冷启动问题，而且还可以在多维度下反映用户的兴趣变化，推荐算法的准确度明显提升。

关键词：协同过滤；聚类；时间衰变；兴趣向量;矩阵分解中图分类号:T P181文献标志码:ACollaborative filtering recommendation algorithm based onimproved clustering and matrix factorizationW AN G Yonggui, SONG Zhenzhen , XIAO Chenglong(College o f Software, Liaoning Technical University, Huludao Liaoning 125105, China)A b s t r a c t:C o n c e r n i n g data sparscncss, l o w a c c u r a c y a n d p o o r real-time p e r f o r m a n c e of traditional collaborative filteringr e c o m m e n d a t i o n algorithm in e-c o m m e r c e s y s t e m u n d e r the b a c k g r o u n d of big data, a n e w collaborative filtering r e c o m m e n d a t i o n algorithm b a s e d o n i m p r o v e d clustering a n d matrix d e c o m p o s i t i o n w a s proposed. Firstly, the dimensionality reduction a n d data filling of the original data w e r e reliazed b y matrix decomposition. T h e n the tim e d e c a y function w a s introduced to deal with u ser score. T h e attribute vector of a project w a s u s e d to characterize the project a n d the interest vector of user w a s u s e d to characterize the user, t h e n the projects a n d users w e r e clustered b y A:-means clustering algorithm. B y using the i m p r o v e d similarity m e a s u r e m e t h o d,the nearest neighbors a n d the project r e c o m m e n d a t i o n c andidate set in the cluster w e r e searched, thus the r e c o m m e n d a t i o n w a s m a d e.E x p e r i m e n t a l results s h o w that the p r o p o s e d algorithm c a n not only solve the p r o b l e m of sparse data a n d cold start c a u s e d b y n e w projects, but also c a n reflect the c h a n g e of u s e^s interest in multidi m e n s i o n,a n d the a c c u r a c y of r e c o m m e n d a t i o n algorithm is obviously impr o v e d.Key words：collaborative filtering; clustering; t i m e decay; interest vector; matrix factorization〇引言在互联网时代，用户对信息的需求数量得到了满足，但是用户在搜索信息时无法直接有效地获取到他们真正想要的信息，其实质反而是降低了用户对信息的使用效率，即人们由信息匮乏的时代进人到了信息过载的时代。

基于协同混合推荐算法的个性化推荐系统设计与实现

基于协同混合推荐算法的个性化推荐系统设计与实现个性化推荐系统是一个能够根据用户的个人兴趣和偏好，在海量的信息中提供个性化推荐的智能系统。

在互联网快速发展的时代，信息爆炸的问题逐渐凸显，用户个性化需求的提出促使了个性化推荐系统的广泛应用。

本文将针对任务名称所描述的内容需求，探讨基于协同混合推荐算法的个性化推荐系统的设计与实现。

一、引言个性化推荐系统作为一种信息过滤和推送技术，通过分析用户的历史行为、个人兴趣和社交关系等信息，为用户提供相关、个性化的推荐内容，优化用户体验。

协同混合推荐算法是个性化推荐系统中一种常用的算法，将多个推荐算法进行整合，获得更准确、多样化的推荐结果。

二、个性化推荐系统设计与实现1. 用户建模与信息获取个性化推荐系统的第一步是建立用户模型。

用户模型可以包括用户的基本信息、历史行为、兴趣偏好等。

为了获得用户的信息，可以通过用户登录注册、用户行为记录和用户偏好调查等方式获取用户的个人信息。

2. 物品建模与特征提取建立物品模型是为了对物品进行描述和分类，以便进行推荐。

物品可以是商品、新闻、音乐、电影等。

在建立物品模型的同时，需要提取关键特征，如电影的导演、演员、类型等。

这些特征将用于计算物品之间的相似度。

3. 用户行为分析与相似度计算通过分析用户的历史行为，如点击、购买、评分等，可以了解用户的兴趣偏好并推断用户的潜在需求。

基于用户行为分析，可以计算用户之间的相似度，以便找到相似用户，并根据相似用户的行为给出推荐。

4. 推荐算法选择与整合协同混合推荐算法是将多个推荐算法进行整合，以获得更准确的推荐结果。

常见的推荐算法包括协同过滤算法、内容过滤算法和基于社交网络的推荐算法等。

根据实际需求选择合适的算法，并在整合过程中对各个算法的结果进行加权融合。

5. 推荐结果评估与优化为了评估推荐系统的效果，可以使用精确度、召回率、覆盖率等指标进行评估。

根据评估结果，可以对推荐系统进行优化，比如调整算法参数、增加新的特征等。

基于协同过滤的社交推荐系统研究

基于协同过滤的社交推荐系统研究随着社交网络的快速发展，社交推荐系统成为了越来越受关注的研究领域，因为它可以让用户更加方便地发现和分享感兴趣的内容，促进社交网络应用的交互和发展。

协同过滤作为一种广泛应用于推荐系统的技术，也被用于社交推荐系统中，在该系统中，协同过滤旨在将用户与其他感兴趣的内容或用户联系起来。

在本文中，我们将探讨基于协同过滤的社交推荐系统的实现和研究，并介绍它的相关应用。

一、基于协同过滤的社交推荐系统的实现协同过滤是一种推荐系统技术，根据用户的行为和偏好，将其分类为具有相似行为的群体，并结合这些群体的历史记录来建立推荐机制。

在社交推荐系统中，协同过滤的实现与其他类型的推荐系统有所不同。

主要有以下几个步骤：1.数据采集：在收集用户的数据（如浏览记录，点赞记录，评论记录等）后，社交推荐系统可以通过采用第三方平台或API来实现数据的采集和整合。

2.用户分组：协同过滤推荐的核心思想是将用户分成不同的群组，然后推荐与该群组相关的内容。

3.相似度计算：在用户分组后，推荐系统将学习群组的喜好和兴趣爱好，并计算出不同用户之间的相似性。

4.推荐生成：在相似度计算后，系统将根据相似性指标和群组数据预测其他用户可能感兴趣的内容。

社交推荐系统可以根据相似度分析结果来自动推荐所需的内容。

二、基于协同过滤的社交推荐系统的研究基于协同过滤的社交推荐系统研究的目标是 build 一个有效的社交网络推荐系统，能够预测用户需要的信息或内容并推荐给他们。

在社交推荐系统研究中，主要考虑以下几个方面：数据预处理，用户模型和推荐算法。

1. 数据预处理：数据预处理是社交推荐系统中的一个极其重要的步骤，有助于减少系统误差和辅助研究人员在数据中找到模式。

在社交推荐系统中，常见的数据预处理技术包括数据清理，数据集规范化，Missing Value验证和特征工程。

2.用户模型：在基于协同过滤的社交推荐系统中，用户模型是用户行为的刻画，可以帮助预测和推荐新内容。

协同标签系统中基于标签组合效应的推荐算法

随着互联网技术的迅速发展，推荐系统已广泛应用于电子商务与社交网络平台Ｊ．在这些电子商
资源推荐．首先，在原有的向量空间模型的基础上，
通过分析用户对商品的评分与对该商品标注的标签
１．１推荐方法当前的推荐方法主要有基于内容的推荐方法、
协同过滤推荐方法及混合推荐方法．基于内容的推荐方法通过将目标商品与活跃用户曾经评价过的商
可能会改变特征原有的属性，即用户的喜好程度．
新人才培育项目（ＬＹＭ１１０１９）；华南理工大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（２０１２ＺＭ００７７）；国家大学生创业
创新训练计划项目（２０１２１０５６１１０６，２０１２１０５６１１０８）
协同标签系统允许用户使用标签来描述自己评价过的资源（如电影、网页、书籍、音乐等）．采用标签来标注资源有助于资源的组织、检索和共享．当前很多用于协同标签系统的推荐方法通过分析用户过去的行为来对用户进行建模，以分析用户的喜好．这些方法主要采用向量空间模型对用户进行建模，即
作者简介：蔡毅（１９８０一），男，博士，副教授，主要从事数据挖掘、信息检索研究．Ｅ－ｍａｉｌ：ｙｃａｉ＠ｓｃｕｔ．ｅｄｕ．ｃｎ

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ｔｈｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｐｏｔｅｎｔｉａｌｉｎｔｅｒｅｓｔｖａｌｕｅｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｌｙｉｎｔｈｒｅｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ．ｓｉｍｉｌａｒｒｅｓｏｕｒｃｅｓｗｉｔｈｐｏｔｅｎｔｉａｌｉｎｔｅｒ．ｅｓｔｏｆｕｓｅｒｓｗａｓｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｄ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉｓｏｐｔｉｍａｌｃｏｍｐａｒｉｎｇｗｉｔｈｏｔｈｅｌ＂ｍｅｔｈｏｄｓ．ｓｕｃｈ
关键词：社会化标签；用户；资源；标签；推荐中图分类号：ＴＰ３９３文献标志码：Ａ文章编号：１００１ — ３６９５（２０１３）０６ — １７３９ — ０３
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ — ３６９５．２０１３．０６．０３６
ＷＡＮＧＨａｉ — ｌｅｉ ’ ．ＭＵＹａｎ— ｃｈａｏ．ＹＵＸｕｅ — ｎｉｎｇ
（１．ａ．ＧｕａｎｇｈｕａＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ｂ．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ＆ＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＰｅｋｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｒｉｎｇ１００８７１，Ｃｈｉｎａ；
签系统中资源推荐的有效性问题，由于用户、资源、标签之间具有一定的相似性，采用了通过同时分解三者在不
同方向的潜在兴趣值，对用户推荐其潜在兴趣方向相近的资源的方法。与协同过滤、图结构分析的结果进行了对比，研究结果表明该方法要优于其他方法。为了证明协同矩阵分解的有效性，对正规化、学习率、ｕＴ因子和ＩＴ因子等各个变量也进行了参数敏感度分析。
ＭｉｎｓｈｅｎｇＢａｎｋｉｎｇＣｏｒｐ．Ｌｔｄ．，Ｂｅｉｉｆｎｇ１０００８４，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｓｔｕｄｉｅｄｔｈｅｖａｌｉｄｉｔｙｏｆｒｅｓｏｕｒｃｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｉｎｓｏｃｉａｌｔａｇｇｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂｙｕｓｉｎｇｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｍａｔｒｉｘ
Ｒｅｓｏｕｒｃｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｉｎｓｏｃｉａｌｔａｇｇｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｍａｔｒｉｘｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ
王海雷ｈ，牟雁超，俞学宁３
（１．北京大学ａ．光华管理学院；ｂ．信息科学技术学院，北京１００８７１；２．中国民生银行博士后工作站，北京
１０００３１；３．中国民生银行科研培训学院，北京１０００８４）摘要：应用来自Ｄｅｌｉｃｉｏｕｓ的数据集，通过对精确度和召回率等指标的测评，研究了协同矩阵分解对社会化标
２．ＰｏｓｔｄｏｃｔｏｒａｌＷｏｒｋｓｔａｔｉｏｎ，ＣｈｉｎａＭｉｎｓｈｅｎｇＢａｎｋｉｎｇＣｏｒｐ．Ｌｔｄ．，Ｂｅｊｉｉｎｇ１０００３１，Ｃｈｉｎａ；３．ＳｃｉｅｎｔｉｉｆｃＲｅｓｅａｒｃｈＴｒａｉｎｉｎｇＡｃａｄｅｍｙ，Ｃｈｉｎａ
ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ．ＩｔｄｅｒｉｖｅｄｔｈｅｄａｔａｓｅｔｆｒｏｍＤｅｌｉｃｉｏｕｓ．Ｂｅｃａｕｓｅｕｓｅｒｓ，ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ，ａｎｄｔａｇｓｈａｖｅａｃｅｒｔａｉｎｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ。ｕｓｉｎｇ
第３Ｏ卷第６期
２０１３年６月
计算机应用研究
ＡｐｐｌΒιβλιοθήκη ｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖｏ１．３０Ｎｏ．６
Ｊｕｎ．２０１３
基于协同矩阵分解的社会化标签系统的资源推荐木