基于项目评分预测的协同过滤推荐算法_邓爱林 (1)

基于用户的协同过滤算法 UserCF流程图

UserCF算法主要流程： 主要全局变量： const int usersum = 6040; //用户总数 const int itemsum =3952; //项目总数 const int N =10; //为用户推荐前N个物品 int trainuser[usersum][itemsum]={0}; //训练集合user item rate矩阵 int test[usersum][itemsum]={0}; //测试集合user item rate矩阵 struct _simi { double value; //相似值 int num; //相似用户号 }; _simi simiUser[usersum][usersum]; //排序后的相似性矩阵double trainuserItem[usersum][itemsum]={0.0}; // user item 兴趣程度矩阵int recommend[usersum][N]={0}; //为每个用户推荐N个物品

拆分数据集函数int SplitData(int m, int k) 主要流程： 将数据集拆分为测试集test和训练集trainuser，其中1/m为测试集,取不同的k<=m-1值在相同的随即种子下可得到不同的测/训集合

计算用户之间相似度函数double Simility(int* Ua, int*Ub)主要流程：计算用户Ua和Ub的相似性，返回值为Ua和Ub的相似度

用户相似性矩阵排序函数int sort(double *simArr,_simi *simStruct)主要流程：根据相似性由高到低排序，每行第一个是自己

成绩评分参考标准及评定方法

成绩评分参考标准及评定方法 1优秀：①工作过程学习态度端正、诚实、认真，能较熟练地独立操作，能较好地运用所学理论和专业知识解决实验、设计的实际问题；②获取资料完整、数据可靠、计算准确，如期圆满地完成研究或设计方案中规定的各项内容；③有独立撰写研究论文或设计报告的能力，论文（报告）条理清楚，立论准确，论述充分、严谨，逻辑性强，分析正确、结论科学合理，文字通畅，书写工整，图表完备、正确、整洁，附中外文参考文献，外文资料和外文摘要通顺、正确；④答辩时，内容介绍条理清楚、能够抓住要点，回答问题思路敏捷、要领清楚、对提出的重要问题回答深入正确，有理有据；⑤有创新点。 2良好：①工作过程学习态度端正、诚实、认真，能独立进行实验操作、设计；②能运用所学理论和专业知识解决部分实验、设计和实际问题；③如期完成研究或设计方案中规定的内容，资料完整、数据可靠、计算准确；④在导师的指导下独立撰写研究论文或设计报告，论文（报告）条理清楚，论点正确、论据充分，分析深入、结论合理，文字通顺、书写工整，图表齐备、正确、整洁，有中外文参考文献，外文资料的译文和外文摘要正确、基本通顺；⑤答辩时，内容介绍条理清楚、能说清主要问题，回答问题思路清楚，对主要问题的回答基本正确。 3中等：①工作过程的学习态度端正、诚实、认真，在导师指导下能够独立地进行实验操作、设计、有运用所学理论和专业知识解决实际问题的能力；②如期完成研究或设计方案的主要内容，资料完整、数据可靠、计算准确；③基本能独立撰写研究论文或设计报告，论文（报告）条理清楚、论点基本正确，论述比较充分，分析问题比较深入，结论基本正确，文字通顺、书写工整、图表基本完备、整洁、正确，有中外文参考文献，外文资料译文和外文摘要基本正确；④答辩时条理比较清楚，尚能独立说清主要内容，对主要问题的回答基本正确，但分析不够深入。 4及格：①能够遵守工作纪律，学习态度比较端正、诚实，工作有疏忽尚能改正，在教师的督促指导下能够完成实验、设计的基本任务，资料较完整，数据比较可靠，计算较准确；有一定的独立进行实验操作、设计能力和运用所学知识解决实际问题的能力； ②论文（报告）基本能独立完成，水平一般，论点、论据未出现原则性错误，文字、写字、图表尚可；③参考文献较少，外文资料、摘要的译文基本正确，或有个别错误；④答辩时条理比较清楚，能够回答主要问题，但表达不够清楚，或经启发后能够回答主要问题。 5不及格：达不到及格要求的应视为不及格。①不能按期完成研究（设计）方案中规定的基本任务；②不能完成论文（设计说明书）的撰写或论文、报告中出现重大错误达不到毕业设计（论文）的基本要求；③其他：指导教师或者评阅人、答辩委员会认为不及格的。

改进了协同过滤推荐算法的推荐系统的制作流程

图片简介:

本技术介绍了一种改进了协同过滤推荐算法的推荐系统，属于推荐系统技术相关领域。该推荐系统包括输入模块、推荐算法和输出模块三个部分，输入模块用于输入用户个人基本信息、用户对项目的评分和用户历史信息等；推荐算法根据输入信息分析用户兴趣爱好，寻找最相似用户和项目，给出预测的评分结果；输出模块依据用户输入请求，输出相应的推荐项目。其中改进部分是对推荐算法中冷启动问题进行优化。针对新用户、新项目和新系统不同的冷启动问题，提出了优化解决方法。 技术要求 1.一种改进了协同过滤推荐算法的推荐系统，其特征在于，包括输入模块、推荐算法和输出模块；输入模块用于输入用户个人基本信息、用户对项目的评分、用户历史信息和当 前的点击操作；推荐算法根据输入信息分析用户兴趣爱好，寻找最相似用户和项目，给 出预测的评分结果；输出模块依据用户输入请求，输出相应的推荐项目到客户端。 2.如权利要求1所述的一种改进了协同过滤推荐算法的推荐系统，其特征在于，所述推荐算法为协同过滤推荐算法，所述协同过滤推荐算法冷启动实现方式为：一、提供非个性 化的推荐，非个性化推荐的最简单例子就是热门排行榜，可以给用户推荐热门排行榜， 然后等到用户的反馈足够多，数据收集到一定的时候，再转换为个性化推荐；二、利用 用户的注册信息，提供的年龄、性别、职业等数据做粗粒度的个性化；三、利用用户的 社交网络账号登录，导入用户在社交网站上的好友信息，然后给用户推荐其好友喜欢的 物品；四、利用物品的内容信息计算物品相关表，利用专家进行标注。 3.如权利要求2所述的一种改进了协同过滤推荐算法的推荐系统，其特征在于，在所述推荐算法中，用户点击商品链接后，推荐系统会记录用户的点击行为，然后系统计算用户 间相似度，找出与当前用户最相似的前N个用户，接着在这前N个用户中找出当前用户没有点击的商品，将点击率最高的几个商品加入推荐列表，最后将推荐列表发往客户端向 用户展示推荐的商品。

基于协同过滤的推荐算法及代码实现

基于协同过滤的推荐算法与代码实现 什么是协同过滤？ 协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。要理解什么是协同过滤(Collaborative Filtering, 简称CF)，首先想一个简单的问题，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？大部分的人会问问周围的朋友，看看最近有什么好看的电影推荐，而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。 协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和你品位比较类似的，在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根据他们喜欢的其他东西组织成一个排序的目录作为推荐给你。当然其中有一个核心的问题： 如何确定一个用户是不是和你有相似的品位？ 如何将邻居们的喜好组织成一个排序的目录？ 简单来说： 1. 和你兴趣合得来的朋友喜欢的，你也很有可能喜欢； 2. 喜欢一件东西A，而另一件东西B 与这件十分相似，就很有可能喜欢B； 3. 大家都比较满意的，人人都追着抢的，我也就很有可能喜欢。 三者均反映在协同过滤的评级（rating）或者群体过滤（social filtering）这种行为特性上。 深入协同过滤的核心 首先，要实现协同过滤，需要一下几个步骤： 1. 收集用户偏好 2. 找到相似的用户或物品 3. 计算推荐 (1)收集用户偏好 要从用户的行为和偏好中发现规律，并基于此给予推荐，如何收集用户的偏好信息成为系统推荐效果最基础的决定因素。用户有很多方式向系统提供自己的偏好信息，而且不同的应用也可能大不相同，下面举例进行介绍：

以上列举的用户行为都是比较通用的，推荐引擎设计人员可以根据自己应用的特点添加特殊的用户行为，并用他们表示用户对物品的喜好。 在一般应用中，我们提取的用户行为一般都多于一种，关于如何组合这些不同的用户行为，基本上有以下两种方式： 将不同的行为分组：一般可以分为“查看”和“购买”等等，然后基于不同的行为，计算不同的用户/物品相似度。类似于当当网或者Amazon 给出的“购买了该图书的人还购买了...”，“查看了图书的人还查看了...”

综合评分法中价格分的评定

这种方法符合人们的正常思维定式，但计算复杂，而且会出现价格分为0分的不合理现象。 另外，报价每高出基准价1个百分点究竟扣几分合理也很难把握。 比重法即以基准报价占某具体投标人报价的比重作为该投标所得价格分占标准分值的比重。 这种方法计算简单，且不会出现价格分为0分的不合理现象。 计算公式为： 某投标人的价格得分＝基准报价÷该投标人报价×价格标准分值平均报价法所谓平均报价法就是以合格投标人的平均报价作为基准报价，基准报价得满分（标准分），各投标人的报价得分在标准分值基础上按其报价偏离基准报价的程度相应降低。 这种方法能在一定程度上消除最低报价法的缺点。 其缺点是不能充分体现价格竞争的市场规则，且计算复杂。 平均报价法按其计算基数不同，可分为全体平均报价法、中间平均报价法和打折平均报价法。 全体平均报价法就是以全体合格投标人的报价作为基数计算投标人平均报价，以此作为基准报价。 全体平均报价法具有一定的客观性，但有时会因个别高或低报价而影响平均报价的公正性和合理性。 计算公式为： 全体平均报价＝∑合格投标人报价÷全体合格投标人家数中间平均报价法就是在全体合格投标人投标报价中去掉一个最高价和一个最低价后再计算平均报价，以此作为基准报价。 中间平均报价法可以在一定程度上消除全体平均报价法的缺陷。

计算公式为： 中间平均报价＝（∑合格投标人报价－1个最高报价－1个最低报价）÷（全体合格投标人家数－2）打折平均报价法就是以打折后的全体合格投标人报价作为基数计算平均报价，以此作为基准报价。 打折平均报价法也可以一定程度上消除全体平均报价法的缺陷，但折扣率多少为宜很难把握。 计算公式为： 投标人平均报价＝∑合格投标人报价×折扣率÷全体合格投标人家数其中，平均报价法按扣分方向不同又可分为“单向扣分法”和“双向扣分法”。 “单向扣分法”就是只对高于基准报价的报价（在标准分基础上）扣分，对低于基准报价的报价均给满分（标准分）。 这种方法的优点在于不会出现低报价得分少于高报价得分的不合理现象，从而在一定程度上体现价格竞争的市场规则。 “双向扣分法”就是对高于和低于基准报价的报价都在（标准基础上）扣分，只有报价等于基准报价的才能得满分（标准分）。 这种方法的缺点是会出现高报价得分高于低报价得分的不合理现象，不仅使供应商之间的价格竞争变得毫无意义，而且会打击竞争者的积极性。 无论单向扣分法还是双向扣分法，在计算具体投标人报价得分时和最低报价法一样，也有“百分比法”和“比重法”两种。 但需要说明的是： 第 一、在双向扣分百分比法中，对高于和低于基准报价的扣分标准可以相同，也可以不同； 第二、在双向扣分法中，当投标人报价低于基准报价时，无论是百分比法还是比重法，其价格分计算公式中的基准报价和投标人报价要位置互换，即百

基于项目的协同过滤算法 ItemCF流程图

ItemCF算法主要流程： 主要全局变量： const int usersum = 6040; //用户总数 const int itemsum =3952; //项目总数 const int N =10; //为用户推荐前N个物品 int trainuser[usersum][itemsum]={0}; //训练集合user item rate矩阵 int test[usersum][itemsum]={0}; //测试集合user item rate矩阵 struct _simi { double value; //相似值 int num; //相似物品号 }; _simi simiItem[itemsum][itemsum]; //排序后的相似性矩阵double trainuserItem[usersum][itemsum]={0.0}; // user item 兴趣程度矩阵int recommend[usersum][N]={0}; //为每个用户推荐N个物品

拆分数据集函数int SplitData(int m, int k) 主要流程： 将数据集拆分为测试集test和训练集trainuser，其中1/m为测试集,取不同的k<=m-1值在相同的随即种子下可得到不同的测/训集合

计算项目之间相似度函数double Simility(int* ItemA, int* ItemB)主要流程：计算用户ItemA和ItemB的相似性，返回值为ItemA和ItemB的相似度

用户i对物品j预测兴趣程度函数double getUserLikeItem(int i,int j,int k)主要流程： 利用k个最近邻来计算

招标评分标准综合评分法

评分标准综合评分法 1、商务部分(35分) 1.1、投标人业绩：20分 各投标人单位主要设计人员应提供自2006年以来参与过相关专业演播厅系统设计工程单项目合同金额在50万(只计算采购设备同类业绩金额)以上的每提供一份得4分，最多得15分。 各投标人单位主要设计人员参与过省级及地市级专业电视台演播厅系统工程项目的每提供一份得6分，最多得15分 1.2、售后服务：15分 根据各投标人的售后服务、培训计划等响应招标文件所要求内容进行打分。 （1）售后服务及培训的内容、形式、维修时间、问题解决质量响应时间的合理性，实事求是且满足用户需求的程度。0-9分。 （2）各投标人提供所投主要产品经厂家授权销售维修机构的，得5分，未提供不得分。 （3）质保期每延长一年的得1分。 2、技术部分（50分） 2.1、投标设备技术参数：25分 （1）设备选型：5分 投标方在应标过程中应充分替用户考虑，在产品选型过程中，同时保证提供性能优良的设备满足用户对设备档次、技术参数及以后扩展的要求，并确保用户现有设备投资以及整个系统的兼容性。根据投标方设

备选型的情况。0-5分。 （2）技术参数：20分 招标文件中标记*的技术指标如果投标人所投设备不满足的不予接受（不带*的指标项如果不是由于技术原因，而是投标人恶意更改参数，而实际低于招标文件要求的将不予接受）；其他不带*指标项如达不到招标文件要求的，每有一项不能满足在30分的基础上扣2分，扣完为止。 2.2解决方案：20分 根据投标人对本次招标项目整体要求的理解以及解决方案的详细程度、开放性、安全性、合理性、可靠性、可扩展性和实用经济性等内容的完善程度以及与原有设备的关联和互联互通等内容进行打分(0-10分) 2.3、项目施工组织计划：5分 根据投标人项目施工组织计划的内容、组织结构、项目经理及人员构成等方面进行打分（0-5分） 3、报价部分（15分） 3.1、计算方法 Sn=30xCmin/Cn Sn：第n个投标人的价格得分 Cmin：技术和商务初审符合的投标人最低报价 Cn：第n个投标人的投标价 3.2、加分项： ①、如果投标人所投产品（主要产品）为环保节能产品的，在综合

评标办法及评标细则(打分法).doc

评标办法 项目名称： yyy 有限公司zz 采购 招标编号： 0035 业主名称： yyy 有限公司 招标机构： xxx 招标代理有限公司 2014 年 1 月 2 日

评标办法及评标标准 一、评标办法采用综合评估法。 二、评标委员会根据本评标办法对已接收的投标文件进行评审，向招标人提供评标排序结果，撰写评标报告，由招标人最终确定中标人。 三、评标程序 评标程序分为资格审查、初步评审、详细评审、综合评分并提出评审意见。 1．资格审查 1.1 评标委员会对招标文件中要求的资质文件系统地进行评审，确定合格投标人。 1.2 只有通过资格审查合格的投标人才能进入下一阶段的评审。 2．初步评审 2.1 评标委员会将首先审查投标文件是否完整，有无计算上的错误，文件签署是否合格，投标文件的总体编排是否有序。 2.2 其次审查投标文件是否实质上响应了招标文件的要求。实质上响应的投标是指与招标文件提出的实质性要求和条件相符，包括招标项目的技术要求、对投标人的资格要求、投标报价要求以及合同的主要条款。 2.3 对投标文件的初步评审应遵循以下原则： ，以分项报价的总和为准；文字表示的数值与数字表示的数值不一致，以文字表示的值为准。 ，评标委员会可以予以拒绝。投标人不得通过修正或撤消不合要求的偏离或保留从而使其投标成为实质上响应的投标，对于投标文件中不构成实质性偏差的小的不正规、不一致或不规则，评标委员会可以接受，但这种接受不能损害或影响任何投标人的相对排序。 3．详细评审 3.1 评标委员会只对初审合格的投标文件进行详细评审。 3.2 评标委员会对投标文件进行技术、商务详细评审。 3.3 评标委员会质询，投标单位答疑，澄清有关问题。 3.4 评标委员会可以要求投标人对其投标文件进行澄清，有关澄清的要求和答复应 1

一种改进的协同过滤推荐算法

种改进的协同过滤推荐算法 摘要：协同过滤算法自提出以来便得到了广泛运用，但 协同过滤算法本身具有的数据稀疏性及冷启动问题也制约了算法的性能。通过分析协同过滤算法的原理和不足，提出了一种改进协同过滤算法的思路，并在MovieLens 数据集上进行了验证，一定程度上提高了 算法性能。 关键词关键词：推荐系统；协同过滤；数据稀疏性文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2016）004-0063-03 0 引言网络技术的 迅猛发展使得互联网上的信息呈现爆炸式 中图分类号：TP312 增长，为人们的生活和学习提供了便利，与此同时，海量的数据也带来了一些问题，其中最主要的就是“信息过载”问题。所谓信息过载问题，是指由于不相关的垃圾数据过多从而导致用户无法准确找到自己想要信息的问题。 为应对信息过载问题，人们提出了各种解决方案，其中 最为用户所熟悉的无疑是搜索引擎技术。但搜索引擎的服务是被动的，它要求使用者必须先给出一个搜索关键字，然后才能提供与该关键字相关的信息。这种完全依赖于关键字的服务模式要求用户能用关键字准确描述自己所需信息，否则

无法提供服务，但是现实中用户很多时候并不能精确描述自己的需求信息。这种情况下，以推荐系统为代表的技术可以较好地解决该问题，提高用户的使用体验。 1 协同过滤算法 1.1算法介绍 “协同过滤”技术最早由GlodBerg等于20世纪90年代 提出，该技术最初被用来过滤电子邮件[1]，此后这种技术取得了商业上的巨大成功，得到了广泛使用[2-3] 。协同过滤的基本思想是，如果两个用户在一些项目上具有相似的评价信息，包括显示的直接评分信息或者点击、购买等隐式评价信息，则这两个用户具有相似兴趣。一般而言，协同过滤需要使用到的用户评价信息会被存储在一个数据表中，该表可以被称为用户评分矩阵。 协同过滤技术的关键在于计算两个用户或者项目的相 似度，然后根据相似的用户或者项目进行推荐。其中如果根据某一用户的评分数据寻找到与其相似的用户，并依据相似用户的爱好对活动用户进行推荐的思想被称为基于用户的协同过滤。如果知道用户对某一项目评分较高，则可以根据评分矩阵寻找与这一项目相似的项目推荐给用户，这种思想被称为基于项目的协同过滤。 两种协同过滤算法的基本步骤比较相似。首先，依据用 户对物品的评分建立用户评分矩阵，矩阵的行数为系统中用

基于协同过滤算法的电影推荐系统设计

高级数据挖掘期末大作业

基于协同过滤算法的电影推荐系统 本电影推荐系统中运用的推荐算法是基于协同过滤算法（Collaborative Filtering Recommendation）。协同过滤是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。 电影推荐系统中引用了Apache Mahout提供的一个协同过滤算法的推荐引擎Taste，它实现了最基本的基于用户和基于内容的推荐算法，并提供了扩展接口，使用户方便的定义和实现自己的推荐算法。 电影推荐系统是基于用户的推荐系统，即当用户对某些电影评分之后，系统根据用户对电影评分的分值，判断用户的兴趣，先运用UserSimilarity计算用户间的相似度.UserNeighborhood根据用户相似度找到与该用户口味相似的邻居，最后由Recommender提供推荐个该用户可能感兴趣的电影详细信息。将用户评过分的电影信息和推荐给该用户的电影信息显示在网页结果页中，推荐完成。 一、Taste 介绍 Taste是Apache Mahout 提供的一个个性化推荐引擎的高效实现，该引擎基于java实现，可扩展性强，同时在mahout中对一些推荐算法进行了MapReduce 编程模式转化，从而可以利用hadoop的分布式架构，提高推荐算法的性能。 在Mahout0.5版本中的Taste，实现了多种推荐算法，其中有最基本的基于用户的和基于内容的推荐算法，也有比较高效的SlopeOne算法，以及处于研究阶段的基于SVD和线性插值的算法，同时Taste还提供了扩展接口，用于定制化开发基于内容或基于模型的个性化推荐算法。 Taste 不仅仅适用于Java 应用程序，还可以作为内部服务器的一个组件以HTTP 和Web Service 的形式向外界提供推荐的逻辑。Taste 的设计使它能满足企业对推荐引擎在性能、灵活性和可扩展性等方面的要求。 下图展示了构成Taste的核心组件：

基于在线评论情感分析的改进协同过滤推荐算法

第４５卷 第６A 期 ２０１８年６月 计算机科学COMPUTER SCIENCE Vol．４５No．６A June ２０１８ 本文受国家自然科学基金项目(７１６７１１２１,１１４７１１５２)资助.孙丽华(１９７９-),女,博士生,主要研究方向为个性化推荐算法,E-mail :sunlh６８＠t j u．edu．cn ;张兴芳(１９５７-) ,女,教授,主要研究方向为不确定性的数学理论与应用. 基于在线评论情感分析的改进协同过滤推荐算法 孙丽华１ 张兴芳２ (天津大学管理与经济学部 天津３０００７２)１ ( 聊城大学数学科学学院 山东聊城２５２０００)２ 摘 要 针对在线中文评论中用户主观意见的不确定性,提出了一种基于不确定理论的情感分析模型,并结合情感分析模型设计了一种个性化推荐算法.首先,采用分词工具ICTCLAS 和IKAnal y zer 预处理在线中文评论,并基于情感词典(HowNet )计算特征词的点互信息值;然后,应用不确定变量与不确定集设计情感分析模型;最后,根据情感分析模型设计搜索K 最近邻居的新方法,并产生推荐.实验结果表明,该方法能够有效提高推荐的准确率,缓解数据稀疏问题. 关键词 推荐算法,不确定统计,在线评论,情感分析中图法分类号 TP３９１ 文献标识码 A Im p roved Collaborative Filterin g Recommendation Al g oritbm Based on Sentiment Anal y sis of Online Review SUN Li-hua １ ZHANG Xin g -fan g ２ (Colle g e of Mana g ement and Economics ,Tian j in Universit y ,Tian j in ３０００７２,China ) １(School of Mathematical Sciences ,Liaochen g Universit y ,Liaochen g ,Shandon g ２５２０００,China ) ２ Abstract Aimin g at the uncertaint y of users sub j ect o p inions in online Chinese review ,a sentiment anal y sis model based on uncertaint y theor y was p ro p osed．An individual recommendation al g orithm was desi g ned on the basis of the p ro p osed sentiment anal y sis model． First ,the tokenizers of ICTCLAS and IKAnal y zer was used to p re p rocess online Chinese review to g enerate characteristic words ,and the p oint mutual information value of characteristic words accoun-tin g for the sentiment direction were com p uted based on HowNet dictionar y ．Then ,the sentiment anal y sis model was established via uncertaint y theor y of uncertain variables and uncertain sets．In addition ,the new similarit y formula based on the p ro p osed model was used to search the K-nearest nei g hbors．Finall y ,the recommendation lists were g iven．Ex p eri- mental results show that the p ro p osed method can effectivel y im p rove the accurac y of recommendation and alleviate the s p arse data p roblem． Ke y words Recommendation al g orithm ,Uncertain statistics ,Online review ,Sentiment anal y sis １ 引言 随着互联网的发展,电子商务逐步进入社会化商务时代,用户可以发布和获得网络信息的渠道日益增多. 以 协同过 滤 思想为基础的推荐技术[１] 很好地帮助用户提高了信息利 用率.基于用户或项目的协同过滤推荐算法,无论是在实际应用领域还是理论发展方面,都取得了丰富的成果.但是,在电子商务网站中,普遍存在数据稀疏问题,国内外一些学者通 过改进推荐算法来提高推荐精度[２-３] ,从而满足用户的需求. 然而,随着用户需求的不断细化,学者们发现评分数据中包含的信息量有限,不可避免地忽略了用户的某些特征信息,限制了推荐的精度. 在线评论是用户对项目使用经验的具体反馈,从评论信息中挖掘用户意见,无疑能完善用户偏好模型,提高推荐精度.由于自然语言本身具有不确定性,使得用户反馈的体验信息具有不确定性.为解决这类问题,现有文献多采用概率 [２] 或模糊 [４-５] 的方法.例如,Dra g oni 等 [６] 利用模糊的方法 刻画情感倾向,并将该方法应用到不同的领域来分析评论中的情感倾向性.Ha q ue 等 [７] 基于模糊逻辑的方法分析用户正 面或者负面的情绪来判断用户对产品的兴趣.Loia 等[８] 和 Wan g 等[９] 利用模糊的方法来识别文本中用户的情感倾向. Fu 等[１２] 利用模糊方法从句子级别来研究情感分类, 提高了情感分类的准确性.因此,情感分析技术很快被应用到推荐 系统中[１０-１１].Fu 等[１３] 结合评论信息来丰富用户的偏好信 息,利用HowNet 情感词典分析评论中用户的情感倾向,挖 掘用户情感倾向来提高推荐结果的准确性.De 等[２] 利用概率推断的方法从模糊观测的结果中改进协同过滤推荐算法, 提高推荐结果的精度. 然而,概率论和模糊数学中并没有涵盖所有的非确定性,例如,在情感分析过程中,分析用户的情感倾向是正向的程度或者是负向的程度;类似地,分析用户的情感强度是无法用工 具测量的.不确定理论[１４]对这些问题给出了合理的解释,并对其做了进一步的完善[ １５] .可以利用不确定理论来更好地描述这些既不是随机也不是模糊的非确定问题. 本文针对在线中文评论中用户主观意见的不确定问题,建立了一种基于不确定理论的情感分析模型,并在此基础上设计了个性化推荐算法,以提高推荐结果的精度和缓解数据稀疏问题.最后,在Java 环境下,利用两个真实数据集验证 了该算法的有效性. 万方数据

浅谈基于协同过滤的个性化推荐算法

浅谈基于协同过滤 算法的个性化推荐 姓名： 学号： 班级: 学院: 年月日

摘要 协同过滤是如今推荐系统中最为成熟的的一个推荐算法系类，是利用群体的喜好来推测使用者的喜好，从而向用户产生推荐的算法。当前协同过滤算法大致可以分为基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法。协同过滤为主要算法的推荐系统的应用领域日益广泛，电子商务是其应用的最主要和最成功的领域。但协同过滤算法仍具有很多不足之处，最突出的不足分别是数据稀疏性问题，冷启动问题和系统延伸性问题。在已有的理论和实践研究基础上，个人提出了协同过滤推荐值得深入研究的方向应包括多维数据的交叉利用，从而提高协同过滤推荐的精准度。 关键字：协同过滤推荐，基于用户，基于项目，数据稀疏，冷启动，系统延 伸性，多维数据的交叉利用 正文 一、协同过滤推荐的基本定义 （一）协同过滤推荐的概念 协同过滤是如今推荐系统中最为成熟的的一个推荐算法系类，简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐使用者感兴趣的资讯，个人透过合作的机制给予资讯相当程度的回应(如评分)并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选资讯，回应不一定局限于特别感兴趣的，特别不感兴趣资讯的纪录也相当重要。 （二）协同过滤推荐的主要算法概述 当前协同过滤算法大致可以分为两类，一类是基于用户的协同过滤算法，一类是基于项目的协同过滤算法。 基于用户的协同过滤推荐根据相似用户群的观点来产生对目标用户的推荐。基本思想是如果某些用户对部分项目的评分趋于一致或是很接近，可以认为他们对其它项目的评分差异就比较小，进一步，可以使用这些相似用户的项目评分值对目标用户的未评分项目进行估计。基于用户的协同过滤使用数理统计的方法来寻找与目标用户有相似兴趣偏好的最近邻居用户集合，再以最近邻居用户对特定项目的评分为基础使用一定的数学方法来预测目标用户对该特定项目的评分，而预测评分最高的前N个商品可以看作是用户最有可能感兴趣top-N商品返回给目标用户（这就是所谓的top-N推荐）。基于用户的协同过滤推荐算法的核心思想是利用数理统计的方法为目标用户寻找他的最近邻居用户集，再以最近邻居用户对特定项目的评分为基础使用一定的数学方法来预测目标用户对该特定项目的评分，最终产生最后的推荐结果。通过最近邻居用户对目标用户未评分项目的评分值进行加权平均来逼近，这是该算法思想的关键。基于用户的协同过滤推荐算法的主要工作有：用户之间相似性的衡量、最近邻居集的查找和评分预测值的计算。 和基于用户的协同过滤相比，基于项目的协同过滤推荐算法的思想出发点是完全相反的，但是计算方法一致。基于项目的协同过滤推荐算法是根据用户对与

协同过滤推荐算法与应用

机器学习算法day03_协同过滤推荐算法及应用课程大纲 课程目标： 1、理解协同过滤算法的核心思想 2、理解协同过滤算法的代码实现 3、掌握协同过滤算法的应用步骤：数据处理、建模、运算和结果判定

4、 1. CF协同过滤推荐算法原理 1.1 概述 什么是协同过滤(Collaborative Filtering, 简称CF)？ 首先想一个简单的问题，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？ 大部分的人会问问周围的朋友，看看最近有什么好看的电影推荐，而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。 协同过滤算法又分为基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法 1.2 案例需求 如下数据是各用户对各文档的偏好： 现在需要基于上述数据，给A用户推荐一篇文档

1.3 算法分析 1.3.1 基于用户相似度的分析 直觉分析：“用户A/B”都喜欢物品A和物品B，从而“用户A/B”的口味最为相近 因此，为“用户A”推荐物品时可参考“用户B”的偏好，从而推荐D 这种就是基于用户的协同过滤算法UserCF指导思想 1.3.2 基于物品相似度的分析 直觉分析：物品组合(A,D)被同时偏好出现的次数最多，因而可以认为A/D两件物品的相似度最高，从而，可以为选择了A物品的用户推荐D物品

这种就是基于物品的协同过滤算法ItemCF指导思想 1.4 算法要点 1.4.1、指导思想 这种过滤算法的有效性基础在于： 1、用户偏好具有相似性，即用户可分类。这种分类的特征越明显，推荐准确率越高 2、物品之间具有相似性，即偏好某物品的人，都很可能也同时偏好另一件相似物品 1.4.2、两种CF算法适用的场景 什么情况下使用哪种算法推荐效果会更好？ 不同环境下这两种理论的有效性也不同，应用时需做相应调整。 a.如豆瓣上的文艺作品，用户对其的偏好程度与用户自身的品位关联性较强；适合UserCF b.而对于电子商务网站来说，商品之间的内在联系对用户的购买行为影响更为显著。 1.5 算法实现 总的来说，要实现协同过滤，需要一下几个步骤： 1．收集用户偏好 2．找到相似的用户或物品 3．计算推荐

基于用户的协同过滤推荐算法原理和实现

在推荐系统众多方法中，基于用户的协同过滤推荐算法是最早诞生的，原理也较为简单。该算法1992年提出并用于邮件过滤系统，两年后1994年被GroupLens 用于新闻过滤。一直到2000年，该算法都是推荐系统领域最著名的算法。 本文简单介绍基于用户的协同过滤算法思想以及原理，最后基于该算法实现园友的推荐，即根据你关注的人，为你推荐博客园中其他你有可能感兴趣的人。 基本思想 俗话说“物以类聚、人以群分”，拿看电影这个例子来说，如果你喜欢《蝙蝠侠》、《碟中谍》、《星际穿越》、《源代码》等电影，另外有个人也都喜欢这些电影，而且他还喜欢《钢铁侠》，则很有可能你也喜欢《钢铁侠》这部电影。 所以说，当一个用户A 需要个性化推荐时，可以先找到和他兴趣相似的用户群体G，然后把G 喜欢的、并且A 没有听说过的物品推荐给A，这就是基于用户的系统过滤算法。 原理 根据上述基本原理，我们可以将基于用户的协同过滤推荐算法拆分为两个步骤： 1. 找到与目标用户兴趣相似的用户集合 2. 找到这个集合中用户喜欢的、并且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户1. 发现兴趣相似的用户 通常用Jaccard 公式或者余弦相似度计算两个用户之间的相似度。设N(u) 为用户u 喜欢的物品集合，N(v) 为用户v 喜欢的物品集合，那么u 和v 的相似度是多少呢： Jaccard 公式： 余弦相似度：

假设目前共有4个用户：A、B、C、D；共有5个物品：a、b、c、d、e。用户与物品的关系（用户喜欢物品）如下图所示： 如何一下子计算所有用户之间的相似度呢？为计算方便，通常首先需要建立“物品—用户”的倒排表，如下图所示： 然后对于每个物品，喜欢他的用户，两两之间相同物品加1。例如喜欢物品a 的用户有A 和B，那么在矩阵中他们两两加1。如下图所示：

标准化评分办法

煤矿安全生产标准化基本要求及评分方法 （试行） 第1部分总则 一、基本条件 安全生产标准化达标煤矿应具备以下基本条件： 1.采矿许可证、安全生产许可证、营业执照齐全有效； 2.矿长、副矿长、总工程师、副总工程师（技术负责人）在规定的时间内参加由煤矿安全监管部门组织的安全生产知识和管理能力考核，并取得考核合格证； 3.不存在各部分所列举的重大事故隐患; 4.建立矿长安全生产承诺制度，矿长每年向全体职工公开承诺，牢固树立安全生产“红线意识”，及时消除事故隐患，保证 安全投入，持续保持煤矿安全生产条件，保护矿工生命安全。 二、等级设定 煤矿安全生产标准化等级分为一级、二级、三级。一级为最高级。 三、工作要求 1.建立和保持 煤矿是创建并持续保持标准化动态达标的责任主体。应通过 实施安全风险分级管控和事故隐患排查治理、规范行为、控制质

量、提高装备和管理水平、强化培训，使煤矿达到并持续保持安全生产标准化等级标准，保障安全生产。 2.目标与计划 制定安全生产标准化创建年度计划，并分解到相关部门严格执行和考核。 3.组织机构与职责 有负责安全生产标准化工作的机构，各单位、部门和人员的安全生产标准化工作职责明确。 4.安全生产标准化投入 保障安全生产标准化经费，持续改进和完善安全生产条件。 5.技术保障 健全技术管理体系，完善工作制度，开展技术创新；作业规程、操作规程及安全技术措施编制符合要求，审批手续完备，贯彻执行到位。 6.现场管理和过程控制 加强各生产环节的过程管控和现场管理，定期开展安全生产标准化达标自检工作。 7.持续改善 煤矿取得的安全生产标准化等级，是煤矿安全生产标准化工作主管部门在考核定级时，对煤矿安全生产标准化工作现状的测评，是对煤矿执行《安全生产法》等相关规定组织开展安全生产—10—

基于用户-项目特征的协同过滤推荐改进算法

基于用户-项目特征的协同过滤推荐改进算法 朱 珠，辜丽川，舒贵阳，冯娟娟，王 超，陈 卫 （ 安徽农业大学 信息与计算机学院，安徽 合肥 230036 ） 摘 要：基于用户的协同过滤推荐算法是当前使用范围最广的推荐算法之一。传统的协同过滤推荐算法仅依靠用户对项目的打分记录，数据稀疏度高而且来源单一，对用户间相似度测算的可信度影响较大。针对这一问题，引入用户画像信任度和类别评分差异度两个概念，对传统基于用户的协同过滤推荐算法进行改进，提出一种多维用户相似性计算方法，该算法通过调节用户画像信任度和类别评分差异度在用户相似性计算中的贡献系数，进而影响推荐算法评价指标MAE 的变化，实验结果表明，新算法较原算法在命中率和准确率上有较大提高。 关键词：用户画像； 项目类别； 相似性； 协同过滤 中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：1673-9639 (2017) 09-0015-05 协同过滤推荐算法[1-2]是应用最为广泛的推荐方法之一，在亚马逊网、Netflix 、YouTube 等在线电子商务[3]、移动应用[4]等领域作为个性化信息服务的解决方案，都有较为成功的应用。随着数据量增大，用户对项目的打分数量有限，每个用户的打分数量通常小于整体待评分项目的1‰，用户-项目打分矩阵数据稀疏等级高，数据重叠性低，严重制约了用户间相似度测算的可信度，降低了推荐算法的性能。因此，如何通过用户相似性计算为目标用户过滤出可靠的邻居用户成为算法亟待解决的关键问题。 为解决数据稀疏性问题，赵琴琴等[3]依据用户-项目评分矩阵，通过相似度传播，为目标用户寻找更多、更可靠的邻居，并分别从用户和项目两方面寻找用户、项目的相似性。胡勋等[5]为提高基于共同评分项目的用户相似度计算精度，使用推土机距离实现跨项目的移动用户相似度计算，提出一种将移动用户信任关系与项目评分特融合的协同过滤推荐算法； 贾冬艳等基于用户相似度计算的结果，动态选取目标用户的兴趣相似集，并依据用户评分信息计算目标用户与兴趣相似用户的信任度，实现双重邻居选取[1]。 以上处理方式在一定程度上缓和了数据稀疏性问题，但这些方式的数据来源单一，仅依赖于用户对项目的行为记录，没有考虑用户和项目自身特征差异对相似性的影响，用户信任度稳定性较低，往往导致推荐结果的准确率和命中率降低。为解决上述问题，本文引入“用户画像”和“用户对同一类别项目的评分量”两个度量因子，提出一种改进相似度的协同过滤推荐算法，实验结果证明该方法在准确度等方面有较大改善。 1．相关概念 1．1．度量相似性 1．1．1．余弦相似性 将用户i 和用户j 的评分向量视为n 维空间向 收稿日期：2017-03-22 基金项目：国家自然科学基金项目（31371533）；安徽省重大科技专项（16030701092）；安徽农业大学2015年度教育改革与发 展研究项目（18）。 作者简介：朱 珠（1992-），女，安徽六安人，硕士，研究方向：数据挖掘、机器学习等。 第19卷 第9期 铜仁学院学报 V ol. 19, No. 92017年 9 月 Journal of Tongren University Sep. 2017

基于协同过滤算法的电影推荐系统

基于协同过滤算法的电影推荐系统

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高级数据挖掘期末大作业

基于协同过滤算法的电影推荐系统 本电影推荐系统中运用的推荐算法是基于协同过滤算法（Collaborative Filtering Recommendation）。协同过滤是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。 电影推荐系统中引用了Apache Mahout提供的一个协同过滤算法的推荐引擎Taste，它实现了最基本的基于用户和基于内容的推荐算法，并提供了扩展接口，使用户方便的定义和实现自己的推荐算法。 电影推荐系统是基于用户的推荐系统，即当用户对某些电影评分之后，系统根据用户对电影评分的分值，判断用户的兴趣，先运用UserSimilarity计算用户间的相似度.UserNeighborhood根据用户相似度找到与该用户口味相似的邻居，最后由Recommender提供推荐个该用户可能感兴趣的电影详细信息。将用户评过分的电影信息和推荐给该用户的电影信息显示在网页结果页中，推荐完成。 一、Taste 介绍 Taste是Apache Mahout 提供的一个个性化推荐引擎的高效实现，该引擎基于java实现，可扩展性强，同时在mahout中对一些推荐算法进行了MapReduce 编程模式转化，从而可以利用hadoop的分布式架构，提高推荐算法的性能。 在Mahout0.5版本中的Taste，实现了多种推荐算法，其中有最基本的基于用户的和基于内容的推荐算法，也有比较高效的SlopeOne算法，以及处于研究阶段的基于SVD和线性插值的算法，同时Taste还提供了扩展接口，用于定制化开发基于内容或基于模型的个性化推荐算法。 Taste 不仅仅适用于Java 应用程序，还可以作为内部服务器的一个组件以HTTP 和Web Service 的形式向外界提供推荐的逻辑。Taste 的设计使它能满足企业对推荐引擎在性能、灵活性和可扩展性等方面的要求。 下图展示了构成Taste的核心组件：