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基于误差反馈的协同过滤算法

乐柱  
【摘要】:随着移动互联网技术、社交网络、电子商务的快速发展,信息量快速增长,严重影响了用户对感兴趣信息的选择和获取。个性化推荐系统能辅助用户找到他们感兴趣的项目,并将大多数长尾项目准确地展现在对其感兴趣的用户面前,从而实现用户和项目生产者的双赢。协同过滤作为目前应用最为广泛的一类个性化推荐算法,它充分利用群体智慧思想,从用户群体的行为信息中挖掘相似兴趣并用于个性化推荐,推荐效果良好。然而在实际应用中,协同过滤推荐系统仍面临冷启动和数据稀疏性两方面问题。一方面,当用户或项目首次加入系统时,由于没有相应的行为信息所以不能推荐;另一方面,用户和项目数量的快速增长使得评分矩阵更加稀疏,传统相似度度量变得不准确,导致预测性能变差。为准确度量用户间相似度,解决数据稀疏性问题,研究者从不同方面对用户间相似度度量方法进行了改进,如通过融合用户信息和评分时间信息来改进传统相似度度量方式。论文通过研究基于近邻的协同过滤算法与K近邻算法思想的一致性,提出了根据邻居的预测性能调节邻居与目标相似度的基于误差反馈的协同过滤思想:若邻居的预测误差较差,应减小与目标间的相似度,相反则增大两者的相似度。基于这一思想,论文对传统的三种方法进行了改进,包括两种基于近邻的协同过滤和Slope one算法。最后将误差反馈思想应用在融合时间信息和共同评分因子的协同过滤算法中。通过实验并对其结果进行分析,论文提出的基于误差反馈的协同过滤算法在度量用户/项目间相似度时,能够根据邻居的预测性能不断调节邻居与目标的相似度,使相似度度量更加准确,预测精确度更高;同时本论文提出的基于误差反馈的协同过滤思想具有很好的融合性。


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