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一种基于项目聚类的自主推荐多样性优化算法

现代图书情报技术 2015年第5期 34-41页

作者：姜书浩潘旭华薛福亮天津商业大学信息工程学院天津300134 天津财经大学商学院天津300222

【目的】通过聚类权重再分配算法优化推荐列表的多样性。【方法】提出一种提高推荐多样性的方法,依据项目评分进行聚类,参照阈值采用聚类权重再分配算法重新分配各聚类集的权重,根据权重大小从各聚类集中筛选项目生成最终推荐列表。【... 详细信息

【目的】通过聚类权重再分配算法优化推荐列表的多样性。【方法】提出一种提高推荐多样性的方法,依据项目评分进行聚类,参照阈值采用聚类权重再分配算法重新分配各聚类集的权重,根据权重大小从各聚类集中筛选项目生成最终推荐列表。【结果】实验结果表明,调整阈值由20缩小到1,本文方法将三种算法在Movie Lens数据集上生成的推荐列表的z-多样性值分别提高0.46、0.65和1.88,Book-Crossing数据集对应的z-多样性值分别提高0.38、0.49和0.76。【局限】仅适用于提高推荐列表的多样性,对于总体多样性并没有涉及。【结论】有效提高推荐的多样性,同时保证推荐的准确率和较低的时间复杂性。

关键词：项目聚类推荐多样性优化算法用户满意度协同过滤

大数据时代基于用户需求的推荐多样性方法研究综述

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中国商论 2022年第22期 77-79页

作者：钱玉婷桂林理工大学商学院广西桂林541004

现在推荐多样性方法能够在一定程度上满足用户的需求,但大数据时代,仍面临多样性感知差异问题、相关性与多样性平衡问题和多样性性能提升问题。通过从提高推荐多样性所运用的关键理论和技术出发,剖析推荐结果多样化的过程,本文探讨了大... 详细信息

现在推荐多样性方法能够在一定程度上满足用户的需求,但大数据时代,仍面临多样性感知差异问题、相关性与多样性平衡问题和多样性性能提升问题。通过从提高推荐多样性所运用的关键理论和技术出发,剖析推荐结果多样化的过程,本文探讨了大数据时代下推荐系统中经典的推荐多样性方法及逻辑思路,并总结出主要提高推荐多样性的方法,且对其性能特点和局限性进行详细分析,最后基于推荐多样性方法面临的挑战进行总结和展望。本文经过梳理后,将推荐多样性方法主要总结为以下四个:基于长尾效应的推荐多样性方法、基于二部图的推荐多样性方法、基于行列式点过程的推荐多样性方法和基于注意力机制的推荐多样性方法。

关键词：推荐系统推荐多样性推荐方法

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推荐系统多样性研究及其在就业推荐中的应用

推荐系统多样性研究及其在就业推荐中的应用

作者：张骏山东师范大学

学位级别：硕士

就业推荐系统对于解决就业问题具有良好的效果,因此受到国内外学者广泛关注,取得了丰富的成果。但是,就业推荐领域中,仍然存在以下不足之处有待进一步完善:第一,推荐结果过于单一,用户视野被局限。第二,热门职位被推荐给过多的求职者,... 详细信息

就业推荐系统对于解决就业问题具有良好的效果,因此受到国内外学者广泛关注,取得了丰富的成果。但是,就业推荐领域中,仍然存在以下不足之处有待进一步完善:第一,推荐结果过于单一,用户视野被局限。第二,热门职位被推荐给过多的求职者,降低了求职成功几率。第三,冷门职位得不到有效推荐,损害了招聘企业的利益。本文以就业推荐多样性优化为主要目标,针对上述问题进行了深入的研究。本文主要创新点及贡献如下:(1)针对推荐系统中的个体多样性问题,提出一种基于聚类的个体多样性优化推荐算法。本文针对传统就业推荐算法缺少对个体多样性的考虑,推荐结果过于单一,提出一种基于聚类的个体多样性优化推荐算法。首先,算法针对系统中项目差异度进行计算,充分考虑了项目属性值间的差异;其次,基于项目差异度采用k-means聚类算法对系统中项目进行聚类;然后,基于现有推荐算法获得预测评分矩阵,设置评分阈值,筛选预测评分大于阈值的项目构建用户候选推荐列表;最后,结合项目聚类信息从用户候选列表中获得一组多样性好的项目推荐给用户。实验结果表明,对于用户个体而言,该算法在保证推荐准确率的同时,能有效提高推荐结果的多样性。通过将算法应用于就业推荐原型系统表明,基于聚类的个体多样性优化推荐算法,可有效提高就业推荐的个体多样性与用户满意度。(2)针对推荐系统中的总体多样性问题,提出一种基于二分图网络的总体多样性优化推荐算法。本文针对传统就业推荐算法缺少对总体多样性的考虑,造成系统“马太效应”日益严重,“长尾”职位数量增多的现象,提出一种基于二分图网络的总体多样性优化推荐算法。首先,算法基于现有推荐算法获得预测评分矩阵,设置评分阈值,筛选预测评分大于阈值的项目构建用户候选推荐列表。其次,基于用户候选推荐列表构建推荐二分图。最后,基于构建的推荐二分图,采用置换增广路中匹配边与非匹配边方法,提高推荐总体多样性。实验结果表明,对于系统整体而言,该算法在保证推荐准确率的同时,能有效提高推荐总体多样性。应用于就业推荐领域的基于二分图网络的总体多样性优化推荐算法,可有效提高就业推荐的总体多样性与用户满意度。(3)基于上述两种多样性优化策略,实现了就业推荐原型系统。

关键词：推荐系统就业推荐推荐多样性个体多样性总体多样性

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个性化推荐系统的多样性研究进展

中国集体经济 2020年第27期 84-85页

作者：王嫣妮浙江理工大学管理科学与工程系

随着推荐应用的不断拓展和深化,多样性在个性化推荐中得到了越来越多的重视。为了对多样性推荐有着更加深入且准确的理解,文章对于推荐多样性研究相关的国内外研究现状进行综述,主要从以下两个方面进行论述:推荐多样性的定义与度量、提... 详细信息

随着推荐应用的不断拓展和深化,多样性在个性化推荐中得到了越来越多的重视。为了对多样性推荐有着更加深入且准确的理解,文章对于推荐多样性研究相关的国内外研究现状进行综述,主要从以下两个方面进行论述:推荐多样性的定义与度量、提高推荐多样性的方法,在此基础上,对多样性推荐的研究现状进行梳理与总结。

关键词：个性化推荐系统推荐多样性研究进展

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集成物品类别与流行性的多样性推荐研究

集成物品类别与流行性的多样性推荐研究

作者：王嫣妮浙江理工大学

学位级别：硕士

随着推荐应用的不断拓展和深化,多样性在推荐中得到了越来越多的重视。现有大部分研究聚焦于提高推荐的个体多样性或总体多样性,并与准确性保持一定平衡。但是个体多样性的提高并不意味着总体多样性的提高,反之亦然。因此如何在保持一... 详细信息

随着推荐应用的不断拓展和深化,多样性在推荐中得到了越来越多的重视。现有大部分研究聚焦于提高推荐的个体多样性或总体多样性,并与准确性保持一定平衡。但是个体多样性的提高并不意味着总体多样性的提高,反之亦然。因此如何在保持一定准确性基础上同时提高个体多样性和总体多样性成为推荐中的重要问题,其研究具有重大意义。结合用户对在不同类别内物品感兴趣程度的差异性,提出集成物品类别与流行性的重排序方法。本文的主要工作与贡献如下:（1）提出集成物品类别与流行性的重排序方法,该方法在物品类别划分的基础上,考虑用户对不同物品类别关注程度的不同,采用差异化的策略重排序推荐列表并平衡不同类别的物品分布,从而提高推荐的个体多样性与总体多样性。（2）在类别划分过程中,提出两种不同的划分方式以适用不同的数据场景并进行系统的总结;在用户关注度的度量中,提出了量化方法;且不论是类别划分还是重排序以及再平衡过程,都无需改变推荐算法,因此能与多种算法相结合,具备较好的可扩展性。（3）进行实证研究。在Movielens数据集中进行多组实验,对本文的方法进行多样性和准确性的度量,并与现有的方法进行对比实验来验证本文方法的性能,并验证了本文方法在不同参数下的鲁棒性。研究表明,本文提出的方法能以准确性的有限损失为代价,同时提高推荐结果的个体多样性与总体多样性,为多样性推荐研究提供了新的方法论,有着较高的理论与实践价值。

关键词：推荐系统推荐多样性物品类别物品流行性重排序方法

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基于商品购买关系网络的多样性推荐研究

系统管理学报 2019年第6期28卷 1094-1094页

作者：王茜喻继军中山大学管理学院

如何为消费者提供多样性商品推荐,已成为个性化推荐领域研究的热点。传统多样性推荐采用随机或评分逆序的方法选择多样性商品,存在无法为消费者准确推荐多样性商品的不足。针对于此,借鉴网络信息扩散的原理,将消费者购买记录二部图转换... 详细信息

如何为消费者提供多样性商品推荐,已成为个性化推荐领域研究的热点。传统多样性推荐采用随机或评分逆序的方法选择多样性商品,存在无法为消费者准确推荐多样性商品的不足。针对于此,借鉴网络信息扩散的原理,将消费者购买记录二部图转换为商品购买关系网络,采用全邻域方法分析网络中商品节点的重要性;在此基础上,利用贝叶斯关联规则算法计算与推荐预测评分最高商品具有关联关系的关键节点,以此关键节点作为多样性商品推荐的依据,提出基于购买关系网络的多样性推荐方法。研究结果表明,与传统多样性推荐方法相比,新的推荐方法可为消费者更准确地推荐多样性商品的同时,该方法通过关键节点间的推荐级联关系所形成的商品推荐扩散效应,可有效提升长尾商品的推荐。

关键词：商品购买消费者推荐多样性推荐方法关键节点

融合主题模型和协同过滤的多样化移动应用推荐

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软件学报 2017年第3期28卷 708-720页

作者：黄璐林川杰何军刘红岩杜小勇数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学信息学院) 北京100872 清华大学经济管理学院北京100084

随着移动应用的急速增长,手机助手等移动应用获取平台也面临着信息过载的问题.面对大量的移动应用,用户很难找到最适合的;而另一方面,长尾应用淹没在资源池中不易被人所知.已有推荐方法多注重推荐准确率,忽视了多样性,推荐结果中多是下... 详细信息

随着移动应用的急速增长,手机助手等移动应用获取平台也面临着信息过载的问题.面对大量的移动应用,用户很难找到最适合的;而另一方面,长尾应用淹没在资源池中不易被人所知.已有推荐方法多注重推荐准确率,忽视了多样性,推荐结果中多是下载量高的应用,使得推荐系统的数据积累越来越偏向于热门应用,导致长期的推荐效果越来越差.针对这一问题,首先改进了两种推荐方法,提出了将用户的主题模型和应用的主题模型与MF相结合的LDA_MF模型,以及将应用的标签信息和用户行为数据同时加以考虑的LDA_CF算法.为了结合不同算法的优点,在保证推荐准确率的条件下提升推荐结果的多样性,提出了融合LDA_MF,LDA_CF以及经典的基于物品的协同过滤模型的混合推荐算法.使用真实的大数据评测所提推荐算法,结果显示,所提推荐方法能够得到推荐多样性更好且准确率更高的结果.

关键词：主题模型矩阵分解推荐系统推荐多样性协同过滤

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融合位置信息和物品流行度的协同过滤算法

河海大学学报（自然科学版） 2019年第6期47卷 568-573页

作者：谢修娟莫凌飞李香菊陈永东南大学成贤学院计算机工程系江苏南京210088 东南大学仪器科学与工程学院江苏南京211189 金斗云信息科技有限公司江苏南京211189

针对绝大多数用户消费习惯对地理位置的敏感性,以及推荐过程中的"长尾效应",提出融合位置信息和物品流行度的协同过滤算法。对传统的协同过滤算法作出2点改进:第一,将用户兴趣偏好与位置偏好相结合,提出一种新的基于地理位置的用户相似... 详细信息

针对绝大多数用户消费习惯对地理位置的敏感性,以及推荐过程中的"长尾效应",提出融合位置信息和物品流行度的协同过滤算法。对传统的协同过滤算法作出2点改进:第一,将用户兴趣偏好与位置偏好相结合,提出一种新的基于地理位置的用户相似度计算方法;第二,在预测评分时,引入物品流行度权重,合理地调整流行物品和长尾物品的推荐期望值。使用Foursquare数据集作为实验数据集,与相关算法进行对比实验。结果表明,改进算法能有效提高推荐的精度和推荐结果的多样性。

关键词：协同过滤地理位置推荐多样性兴趣偏好位置偏好物品流行度

一种利用协同过滤预测和模糊相似性改进的基于内容的推荐方法

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现代图书情报技术 2014年第2期 41-47页

作者：姜书浩薛福亮天津商业大学信息工程学院天津300134 天津财经大学商学院天津300222

【目的】基于模糊相似性的协同过滤预测和多样性选择算法对基于内容的推荐方法进行改进,提高推荐质量。【应用背景】基于内容过滤的推荐系统(CB-RS)目前已经有比较成功的应用。但是,推荐的多样性、项目特征的表示、用户偏好的建模仍然... 详细信息

【目的】基于模糊相似性的协同过滤预测和多样性选择算法对基于内容的推荐方法进行改进,提高推荐质量。【应用背景】基于内容过滤的推荐系统(CB-RS)目前已经有比较成功的应用。但是,推荐的多样性、项目特征的表示、用户偏好的建模仍然是基于内容推荐的关键。【方法】对用户特征提出采用一种新的模糊化表示方法,并根据此特征表示进行用户的相似性计算,在此基础上整合协同过滤的多样性预测,对基于内容的推荐方法进行改进。【结果】通过实验,该推荐方法在平均绝对误差、覆盖率以及多样性三方面明显优于当前流行的三种解决方案。【结论】推荐方案在一定程度上能够提高推荐质量,同时增强推荐的多样性。

关键词：推荐系统推荐多样性模糊CF-CBF 模糊相似性度量