基于多关系的矩阵分解推荐算法研究
这是一篇关于社交关系,矩阵分解,社团结构划分,协同过滤的论文, 主要内容为信息时代的迅速发展,为人们提供了诸多便利,但是大量的数据同时也给人们带来一定的困扰,导致用户选择信息比较困难,因此推荐系统的出现就是为了帮助人们解决这一出现的问题。由于每个用户都存在于各种社交关系中,所以将社交关系与推荐系统进行结合成为可以有效的帮助人们得到自己想要的信息。现实世界中用户不可能存在于一种社交关系中,并且对于该用户来说,并且每一种社交关系对推荐效果产生的作用也是存在差别的,但现有的社会化推荐算法往往只引入了一种社交关系,因此将大大降低推荐的准确率。为了改善这种现象,本文基于已有的社会化推荐算法,实现推荐系统与多种社交关系的结合,通过在数据集Epinions上实验得出结果,具体研究内容和结果如下:1.传统的矩阵分解推荐算法没有引入社交关系,或者只引入了一种社交关系,忽略了多种社交关系的对推荐产生的作用,因此本文在多子网复合复杂网络模型的基础上,提出了MDRS2推荐算法,首先将用户商品评分矩阵进行分解,得到用户和商品的潜在特征空间,通过这两个特征空间进行内积,对空白评分进行预测,根据提出的模型得到损失函数,然后利用梯度下降不断的进行迭代,直到得到最优解,利用得到的预测值,完成对用户的推荐。通过实验结果表明,结合多种社交关系的推荐算法,相比之前不加社交关系或者只考虑一种关系的推荐算法,推荐结果有所提高,因此可以更好的服务于用户。2.虽然引入社交关系改善了推荐的结果,但是对于整个数据集来说,数据依然存在较高的稀疏性,因此提出了基于社团结构划分的概率矩阵分解推荐算法,利用聚类算法将影响力相近的用户划分到同一社团,目的是为了改善数据的稀疏性,然后根据协同过滤推荐算法,依据条件概率找到用户的邻居用户,通过邻居用户给出的评分,预测空白评分,通过这一步完成第一次数据填充,将得到一个全新的用户商品评分矩阵,结合前文提出的MDRS2推荐算法模型,将填充完的数据进行再一次分解,对数据进行第二次评分预测,这将大大降低数据的稀疏性,实验结果表明,通过降低数据的稀疏性使得推荐结果进一步得到改善。
基于矩阵分解的推荐算法优化及实现
这是一篇关于个性化推荐,矩阵分解,Spark,原型系统的论文, 主要内容为推荐算法是当今大数据爆发时代兴起的一种热门技术。作为其关键技术的矩阵分解成为了行业研究热点,然而由于稀疏评分矩阵预测以及海量用户历史行为数据构建模型效率等问题,现有的策略算法难以两者兼顾,导致推荐结果和用户满意度不高。因此,在构建推荐模型时综合考虑用户个性化特征并且结合Spark大数据平台,是提高推荐结果与用户满意度的有效途径。通过对现有的推荐算法策略进行研究,本文取得的研究成果主要包括:1.针对稀疏矩阵评分预测问题,本文采用改进的矩阵算法来解决推荐精度问题;由于大多数评分矩阵往往是稀疏的,维度也在剧增,导致目前的矩阵分解的预测精度和计算的时间受到了局限。本文提出一种基于用户特征的矩阵分解模型,可以有效的提高预测评分精度和降低迭代次数。通过对实际数据进行实验,并与现有的推荐算法进行比较,实验结果表明,本文提出的方法能够很好的预测出用户的评分。2.针对海量数据构建模型效率问题,本文提出一种基于Spark的改进矩阵算法,来解决这一问题。从实验可以看出,数据规模小的时候本地单机构建模型效率优于并行运算,但是随着规模的增加,并行运算效果明显优于单机运算,但是在实验中发现并行算法ALS在求解的过程中消耗了大量的内存,导致时效性很低,针对这一问题,结合实际需求对ALS算法进行改进,实验结果表明,本文提出的方法可以很好的解决构建模型效率问题。3.本文采用Spring MVC框架设计并实现了推荐系统,对本文提出的UFMF推荐算法模型进行了可视化的展示。
基于深度学习的电影推荐系统研究与实现
这是一篇关于推荐系统,深度学习,ConvMF,KNN,矩阵分解的论文, 主要内容为推荐系统是解决信息过载现象最有效的手段之一,通过与传统分类、搜索引擎等技术相结合,能有效的提高用户获取信息的效率,给人们带来良好的体验。随着互联网信息技术的发展,人们普遍地在网上观看电影。而电影产业已经发展多年,有大量的影片已存在于世,电影信息过载现象会越来越严重。面对海量的视频,把推荐算法应用于电影视频产业,一方面是用户的体验越来越好,一方面促进了推荐算法的演变与发展。当下,深度学习技术在自然语言处理领域已经取得了成功,使用深度学习技术来处理电影的描述信息并结合传统推荐算法,设计并实现一个基于深度学习的个性化电影推荐系统具有重要的意义。本文首先介绍了电影推荐系统的研究背景及意义,详细阐述了推荐系统的组成与推荐算法的分类,然后详细介绍了基于内容的推荐算法、基于领域的推荐算法、基于矩阵分解的推荐算法的原理和各自的优缺点以及混合推荐算法,并且对衡量推荐算法的性能指标进行说明。然后介绍了一种基于深度学习技术的推荐模型ConvMF,对其中所使用的概率矩阵分解模型、卷积神经网络结构进行了详细的说明。首先提出了优化概率矩阵分解模型中用户特征向量矩阵、电影特征向量矩阵初始化策略,然后优化了ConvMF模型中卷积神经网络结构中的嵌入层的初始化策略。本文首次把KNN算法与ConvMF模型相结合提出了一种新的模型ConvMF-knn,以解决在矩阵分解过程中丢失的隐含信息。最后在MovieLens,AIV公开数据集上验证并对实验结果进行分析。最后,根据某公司的业务特征及需求分析,采用B/S结构,实现了一个由用户评论模块、推荐模块以及爬虫模块等组成的个性化电影推荐子系统。并对系统主要功能接口进行了测试。将改进后的ConvMF-knn模型应用于个性化电影推荐系统推荐模块当中,提高此系统的推荐精度。
推荐系统中推荐算法研究及其应用
这是一篇关于推荐系统,聚类算法,协同过滤算法,关联规则,TensorFlow,神经网络,矩阵分解,Word2Vec的论文, 主要内容为随着互联网的飞速发展,信息量开始迅速猛增,用户难免会浏览很多无用信息,他们在面对信息过载问题时无法浏览到真正想要的信息。推荐系统在解决信息过载问题上起到了过滤信息的作用,基于推荐算法向用户提供推荐服务。目前推荐算法面临预测准确度不足,冷启动等问题。本文将推荐算法的研究分析和推荐系统的工程应用结合在一起探讨实际问题,研究了以下几个方面的内容:(1)设计了推荐引擎流式处理系统,实现了实时处理评论日志。研究了推荐引擎中符合业务场景的推荐算法,设计了推荐引擎接收请求、处理请求、返回结果三个模块,实现了 Client连接服务器发送请求,Server根据请求返回结果。(2)研究了 K-Means、MiniBatchKMeans和BIRCH算法预测用户对电影的评分,验证了这三种聚类算法的预测准确度。针对K-Means算法,给出了算法优化的方向,重新理解数据后采用处理时间信息的方式将原本离散的数据集中起来,得到了较好的K-Means算法预测效果。研究了协同过滤算法,通过计算用户或物品之间的余弦相似度,找到了跟用户或物品相关的推荐结果。研究了关联规则Apriori和FPGrowth算法,整合算法和推荐引擎形成推荐系统,产生推荐电影列表。(3)研究了TensorFlow拟合预测模型,分析了拟合模型存在的不足。研究了深度学习技术训练mnist数据集,验证了模型迭代次数可以影响算法的准确率。研究了Wide And Deep模型训练数据,验证了结合Wide和Deep特点的Wide And Deep模型可以表现出较好的训练效果。在音乐推荐场景中构建预测模型,实现了针对用户的歌单推荐。评估了协同过滤、矩阵分解等不同推荐算法的误差,给出了一些影响误差的原因。引入Word2Vec算法,使用歌曲序列建模的方法,实现了相似歌曲的推荐。最后针对冷启动、用户兴趣预测问题,给出了解决的方案。本文对推荐系统相关技术以及推荐算法的研究可以满足推荐系统实际工程中的业务需求。研究深度学习用于推荐系统,解决推荐排序问题有一定参考价值。本文对于音乐推荐场景下解决冷启动、用户兴趣预测方面具有重要意义。
融合特征交叉的矩阵分解推荐算法研究
这是一篇关于推荐算法,特征交叉,稀疏性,矩阵分解的论文, 主要内容为随着互联网科学技术的发展和信息时代的到来,人们对信息的需求也随之增加,但是寻找信息的难度却并没有随着信息时代的到来而降低,反而有所增加。推荐系统作为能够帮助人们寻找自身需求信息的技术,得到了广泛的关注和研究,从协同过滤作为最早出现的一批推荐算法,已经逐渐无法满足人们的需求,人们需要性能更加优秀的推荐算法来提供推荐服务。在这种背景和目的之下,本文通过深入探究矩阵分解模型和因子分解机模型,对它们的优点和不足进行总结分析,结合矩阵分解和因子分解机的算法思想,提出融合特征交叉的矩阵分解推荐算法。本文提出算法的主要创新点在于将特征交叉组合的思想融合进矩阵分解模型中的预测计算,并且为了避免分别学习各个特征维度之间的所有交叉项,将所有特征交叉系数合并成为一个特征交叉项系数矩阵,通过学习这个矩阵来捕捉各个特征之间的交互关系。该算法以矩阵分解模型为基础,将矩阵分解模型中计算向量内积作为预测评分替换为计算向量各个特征之间的交叉组合对评分结果的影响,并保留原有矩阵分解的框架以梯度下降法计算得到最终的隐藏特征矩阵和特征二阶交叉项系数矩阵,形成融合特征交叉的矩阵分解推荐算法。在Movie Lens数据集上进行实验,在预测评分误差上,将本文算法与其他矩阵分解推荐算法进行对比,实验结果表明本文算法性能较好,在ml-1m数据集上相比于Funk矩阵分解结构准确率上升2.21%,说明融合特征交叉能够为矩阵分解算法带来一定提升,有利于更好地满足用户对于推荐算法地需求。
基于隐式反馈多特征融合的推荐算法研究
这是一篇关于推荐系统,矩阵分解,序列推荐,隐式反馈,兴趣建模的论文, 主要内容为近年来,基于矩阵分解的推荐算法和基于Transformer的推荐算法成为了推荐领域的热点研究方向。尽管近年来大量推荐算法被提出,但这些算法仍然存在一些不足。首先,现有基于矩阵分解的推荐算法大多以融入更多的额外信息为创新点,忽视了用户-商品共现矩阵中仍存在可挖掘的隐式反馈信息。其次,现有基于Transformer的序列推荐算法利用异构辅助信息时采用了侵入式融合的方式,混合了多个不同的向量空间,存在信息过载等副作用。此外,Transformer中自注意力层过于关注远距离商品,缺乏对商品局部依赖的捕捉,限制了自注意力层的表达能力。本文针对上述问题展开了深入的研究,提出了相应的推荐算法来解决这些问题和不足,并在多个数据集上验证了本文提出算法的有效性。本文的主要研究工作如下:1.针对现有基于矩阵分解的推荐算法的不足,本文提出了一种融入长短期兴趣隐式反馈的矩阵分解推荐算法(Long-term Short-term User Embedding SVD++,LSIUE-SVD++)。该算法首先提出了建模用户长短期兴趣隐式反馈的方法,随后将用户长短期兴趣隐式反馈建模的结果融入到SVD++中,以相同长短期兴趣偏好的用户集合替换SVD++中对特定商品评分行为隐式反馈构成的用户集合。替换后的用户集合倾向性更明显,有利于矩阵分解算法模拟用户商品交互过程,增强用户隐向量的表达能力。LSIUE-SVD++在多个数据集上均取得了最优的性能表现。相较于次优的对比算法,LSIUE-SVD++在Movie Lens 100k和Ciao DVD两个数据集上对RMSE的提升分别为1.35%和1.10%。2.针对现有基于Transformer的序列推荐算法的不足,本文提出了一种基于用户长短期兴趣捕捉的序列推荐算法(Non-Invasive Long-term Short-term Interest Capturing BERT4Rec,NILSIC-BERT4Rec)。该算法保留了表征层和自注意力层的输出处于同一向量空间的能力,避免了信息过载和自注意力层表达能力劣化等问题。此外,为了解决自注意力层过度关注远距离商品的问题,该算法在自注意力层中新增了局部编码器,强化商品上下文在注意力函数中的作用,增强了自注意力层对局部依赖的捕捉能力。实验表明,NILSIC-BERT4Rec能够学习更优秀的注意力分布,在所有的数据集上都取得了最佳的实验结果,评价指标的平均提升率达到了7.36%。
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