基于用户的协同过滤算法

基于用户的协同过滤算法

作者：罗沐阳（2012101020028）

指导教师：张勇

【摘要】：随着网络技术的应用和普及、电子商务的迅猛发展，越来越多的信息充斥在网络之上。如何在众多的资源中找到适合自己需求的信息，成为众多学者、专家和网络用户火心的核心问题之一。个性化推荐技术在这样的背景下应运而生。协同过滤技术是个性化推荐技术最为核心的技术之一，也是目前应用最为广泛和成功的技术。本文主要研究的是基于用户的协同过滤推荐算法的实现。

【关键词】：协同过滤，相似度，个性化推荐

1.电子商务个性化推荐技术

1.1个性化推荐技术

电子商务对传统的商务交易产生了革命性的变化,从而要求“以产品为中心”向“面向客户”、“以客户为中心”的新的商业模式的转变,要求电子商务网站按客户群划分产品,围绕客户进行服务,为客户提供所需要的东西,所以对每个顾客提供个性化的服务成为必要。在这种背景下,推荐系统(Recommender System)应运而生,它是根据用户个人的喜好、习惯来向其推荐信息、商品的程序。电子商务网站可以使用推荐系统分析客户的消费偏好,向每个客户具有针对性地推荐产品,帮助用户从庞大的商品目录中挑选真正适合自己需要的商品,尽可能为每个顾客提供个性化的服务。

个性化推荐(personalized recommendation)技术通过研究不同用户的兴趣，主动为用户推荐最需要的资源，从而更好地解决互联网信息日益庞大与用户需求之间的矛盾。目前，推荐技术被广泛应用到电子商务、数字图书馆、新闻网站等系统中。因此，各种适用于推荐系统的技术应运而生，如协同过滤技(CF)、bayesian网技术、聚类分析技术、关联规则技术、神经网络技术和图模型技术等，其中，协同过滤是应用最为广泛的个性化推荐技术。协同过滤推荐又分为基于模型(Model-based)的协同过滤和基于用户的协同过滤。后来，sarwr 教授在2001年提出基于项目的协同过滤算法

1.2协同过滤

协同过滤推荐技术是用“相似统计”的方法发现具有相似偏好或是兴趣特征的“相邻用户”。“协同过滤”的思想最早由美国明尼苏达州大学的学者Paul Resnick在1994年,发表的《GroupLens: AnOpen Architecture for Collaborative Filtering of Netnews》一文中提出的。迄今为止, 协同过滤是在个性化推荐系统中应用最广泛和最被人们所认可的一种推荐技术。

协同过滤的基本原理是:根据用户对信息产品的评分情况,对其他用户进行检索, 找出与该用户“品味”相似的一小群人, 也就是“邻居”,然后再基于这些相似性进行信息产品评分预测,产生Top-N的推荐结果。

协同过滤具有以下几个主要优点:第一,可以处理非结构化的信息产品,对非结构化如电影、音视频等复杂对象进行推荐;第二,奇异兴趣发现。协同过滤推荐技术可以根据如信息产品的质量, 用户的品味等一些复杂的、不易表达的概念进行信息过滤, 并发现用户的潜在兴趣; 第三, 推荐的个性化、自动化程度较高。

本文主要研究的是基于用户的协同过滤推荐算法的实现。

2.基于用户的协同过滤推荐算法

2.1算法简介

基于用户的协同过滤是个性化推荐中应用最为广泛的方法，它是基于邻居用户的兴趣爱好预测目标用户的兴趣偏好。算法先使用统计技术寻找与目标用户有相同喜好的邻居，然后根据目标用户的邻居的偏好产生向目标用户的推荐。

它的基本原理是利用用户访问行为的相似性来互相推荐用户可能感兴趣的资源对当前用户，系统通过其历史访问记录及特定相似度函数，计算出与其访问行为（购买的产品集合、访问的网页集等）最相近的N个用户作为用户的最近邻居集，统计的近邻用户访问过而目标用未访问的资源生成候选推荐集，然后计算候选推荐集中每个资源对用户的推荐度，取其中K个排在最前面的资源作为用户的推荐集。

2.2算法步骤

2.2.1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，如下所示：

2.2.2推荐物品

首先需要从矩阵中找出与目标用户u最相似的K个用户，用集合S(u, K) 表示，将S 中用户喜欢的物品全部提取出来，并去除u已经喜欢的物品。对于每个候选物品i，用户u 对它感兴趣的程度用如下公式计算：

其中r vi表示用户v对i的喜欢程度，在本例中都是为1，在一些需要用户给予评分的推荐系统中，则要代入用户评分。

举个例子，假设我们要给A推荐物品，选取K = 3个相似用户，相似用户则是：B、C、D，那么他们喜欢过并且A没有喜欢过的物品有：c、e，那么分别计算p(A, c) 和p(A, e)：

看样子用户A对c和e的喜欢程度可能是一样的，在真实的推荐系统中，只要按得分排序，取前几个物品就可以了。

3.总结

我觉得关于协同过滤的推荐算法是一个很有趣的课题，但这个需要我们有很大的耐心，因为中间可能会出现很多错，即使是一个小的误区，可能导致结论相差很多，只有通过不断试验，得出一些数据，才有可能发现自己存在的问题，然后再改进。

经过本次试验，虽然对基于用户的协同过滤推荐算法的研究没有深入到能提出一些建设性的改进，但对于算法已经有了一定的了解，对以后更深入的研究打下了扎实的基础。

参考文献

[1]范波,程久军.用户间相似度协同过滤推荐算法.计算机科学,2012(1).

[2]吴月萍,郑建国.协同过滤推荐算法[J].计算机工程与设计,2011,(09).

[3]周强.基于用户的协同过滤推荐算法研究[J].南昌高专学报.2006.

自适应过滤法

§3.5 自适应过滤法 一、自适应过滤法的基本过程 自适应过滤法的基本预测公式为： ∑=+-+--+=+++= N i i t i N t N t t t y y y y y 11 11211?ωωωω 式中：y t ?1 +为第t+1期的预测值； ω i 为第t-i+1期的观测值权数； y i t 1 +-为第t-i+1期的观测值； N 为权数的个数。 其调整权数的公式为： y e k i t i i i 112+-+?'+=ωω 式中：N i ,,2,1 =，n N N t ,,1, += n 为序列数据的个数 ωi 为调整前的第i 个权数 ω'i 为调整后的第i 个权数 k 为学习常数 e i 1+为第t ＋1期的预测误差 调整后的一组权数应等于旧的一组权数加上误差调整项，这个调整项包括预测误差、原观测值和学习常数等三个因素。学习常数k 的大小决定权数调整的速度。 调整到预测误差没有明显改进时，就认为获得了一组“最佳”权数，用于实际预测。 二、N 、k 值和初始值权数的确定 一般来说，当时间序列的观测值呈季节变动时，N 应取季节性长度值。如果时间序列无明显的周期变动，则可用自相关系数法来确定，即取N 为最高自相关系数的滞后时期。 K 的取值一般可定为1/N 。也可以用不同的K 值来进行确定，以确定一个能使S 最小的K 值。 初始权数一般用1/N 作为初始权系数。或根据现实情况决定。 ()N i N i ,,3,2,1,/1 ==ω 自适应过滤法的优点： 1）技术比较简单，可根据预测意图来选择权数的个数和学习常数，以控制预测。也可以由计算机自动选定。 2）它使用了全部历史数据来寻求最佳权系数。并随数据轨迹的变化而不断更新权数，从而不断改进预测。

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

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...”

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

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：

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：

基于协同过滤算法的推荐系统设计

基于协同过滤算法的推荐系统设计 一、绪论： 长尾理论。 二、协同过滤算法的定义： （一）预定义： 要实现协同过滤算法，需要做以下的预定义： 1、邻域： 给定集合X，映射U：X→P(P(X))（其中P(P(X))是X的幂集的幂集），U 将X中的点x映射到X的子集族U(x)），称U(x)是X的邻域系以及U(x)中的元 素（即X的子集）为点x的邻域，当且仅当U满足以下的邻域公理： U1：若集合A∈U(x)，则x∈A。 U2：若集合A，B∈U(x)，则A∩B∈U(x)。 U3：若集合A∈U(x)，且A ?B ?X，则B∈U(x)。 U4：若集合A∈U(x)，则存在集合B∈U(x)，使B ?A，且?y∈B，B∈U(y)。 2、皮尔逊相关系数： 皮尔逊相关系数是一种度量两个变量相似程度的一种方法，若变量X和变量Y线性相关，则其皮尔逊系数的z值域为[-1,1]。系数值为1表示完全正相关； 系数值为-1表示完全负相关。 3、曼哈顿距离： 4、欧几里得距离： 5、余弦相似度： 6、 Jaccard相似度： （二）基于用户的协同过滤算法： 在实际应用中，如果一个用户C需要得到个性化的推荐，那么根据这个用户过去喜欢过的物品，计算出与这个顾客有着相似偏好的用户，继而把这些相似的用户所喜欢的、且C没有喜好过的物品推荐给用户C，这就是基于用户的协同过滤算法的主要思路。 该方法主要包括两个步骤： 1、寻找和查询用户具有相似偏好的用户群体。 2、找到这些用户所喜欢的物品集合，选取其中用户最为感兴趣的子集推荐给 查询用户。 在步骤1中，我们使用相似度来度量两个用户之间的相似度。相似度的计算方法可以调用预定义中的皮尔逊相似度、余弦相似度、曼哈顿距离、欧几里得距离和jaccard相似度。记用户A和用户B之间的相似度为sim 在得到用户的相似度之后，我们需要给查询用户返回根据其兴趣度的T opK结果，我们用如下公式衡量用户的兴趣度： 公式 其中S(u,K)代表相似用户集中的前K个用户，N(i)代表喜欢物品i的用户集合。 R代表用户u对物品i的感兴趣程度。 下图代表基于用户协同过滤算法的主要流程： （三）基于物品的协同过滤算法： 在基于用户的协同过滤算法的基础上，又发展出了基于物品的协同过滤算法。 这主要是因为在一般的网站应用中，用户的数量往往远远大于物品的数量，这就造 成了计算用户之间的相似度成为一件非常耗时的工作：以余弦相似度为例。设一个

自适应滤波法

5 自适应滤波法 5.1 自适应滤波法的基本过程 自适应滤波法与移动平均法、指数平滑法一样，也是以时间序列的历史观测值进行某种加权平均来预测的，它要寻找一组“最佳”的权数，其办法是先用一组给定的权数来计算一个预测值，然后计算预测误差，再根据预测误差调整权数以减少误差。这样反复进行，直至找出一组“最佳”权数，使误差减少到最低限度。由于这种调整权数的过程与通讯工程中的传输噪声过滤过程极为接近，故称为自适应滤波法。 自适应滤波法的基本预测公式为 21-+1-+111?...N i t t N t N i t i t i y w y w y w y w y -+==+++=∑ （33） 式（33）中，1?t y +为第1t +期的预测值，i w 为第1t i -+期的观测值权数，-+1t i y 为第1t i -+期的观测值，N 为权数的个数。 其调整权数的公式为 +1-+1=+2k i i i t i w w e y '?（34） 式中，1,2,...,,,1,...,,i =N t N N n n =+为序列数据的个数，i w 为调整前的第i 个权 数，i w ' 为调整后的第i 个权数，k 为学习常数，+1i e 为第 1t +期的预测误差。 式（34）表明：调整后的一组权数应等于旧的一组权数加上误差调整项，这个调整项包括预测误差、原观测值和学习常数等三个因素。学习常数k 的大小决定权数调整的速度。 下面举一个简单的例子来说明此法的全过程。设有一个时间序列包括10 个观测值，如表9 所示。试用自适应滤波法，以两个权数来求第 11 期的预测值。 表9 某时间序列数据表 时期t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 观测值t y 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 本例中=2N 。取初始权数120.5,0.5w w ==并设0.9k =。t 的取值由=2N 开始，当2t =时： （1）按预测公式（33），求第13t +=期的预测值。 131221??0.15t y y w y w y +==+= （2）计算预测误差。

基于用户协同过滤算法的电影推荐系统

基于用户协同过滤算法的电影推荐系统 摘要 随着电子商务的高速发展和普及应用，个性化推荐的推荐系统已成为一个重要研究领域。个性化推荐算法是推荐系统中最核心的技术，在很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣。协同过滤是应用最为广泛的一种个性化推荐技术。协同过滤主要分为基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤。 本文研究了基于用户的协同过滤推荐算法及其在电影推荐系统中的应用，设计开发了相应的电影推荐系统中个性化推荐原型系统，并对该算法的推荐质量进行了深入的实验分析。本文也介绍了协同过滤推荐的基本思想。在介绍电影推荐系统推荐技术研究与应用现状的基础上，详细说明了基于用户的协同过滤推荐算法及其具体实现步骤。采用Java Web 实现了原型系统。对于挖掘结果从算法效率及应用意义上进行比较分析 关键词：电影基于用户的协同过滤推荐余弦相似性相关相似性

目录 基于用户协同过滤算法的电影推荐系统 (1) 摘要 (1) 第 1 章绪论 (3) 1.1、研究背景 (3) 1.2、国际发展形势 (4) 第 2 章基于用户协同过滤推荐技术 (5) 2.1 电子商务推荐系统概述 (5) 2.2 协同过滤推荐技术 (5) 第 3 章基于用户的协同过滤推荐算法 (7) 3.1 基于用户协同过滤算法的介绍 (7) 3.2、基于用户喜好值推荐算法的思路 (7) 3.2.1 建立用户模型 (7) 3.2.2 寻找最近邻居 (8) 3.3 算法的实现 (9) 3.4 电影推荐系统界面实现 (10) 第 4 章算法推荐质量的实验分析 (11) 4.1 算法推荐质量的衡量方法 (11) 4.2 验证推荐方法采用的数据集 (11) 4.3 实验结果分析 (12) 4.3.1 余弦相似性 (12) 4.3.2 相似相关性 (13) 4.3.3 基于用户评分次数的相似相关性计算方法 (14) 4.3.4 两种算法的对比分析 (15) 第五章总结 (16) 参考文献 (17) 附录 (18)

基于用户的协同过滤算法

基于用户的协同过滤算法 作者：罗沐阳（2012101020028） 指导教师：张勇 【摘要】：随着网络技术的应用和普及、电子商务的迅猛发展，越来越多的信息充斥在网络之上。如何在众多的资源中找到适合自己需求的信息，成为众多学者、专家和网络用户火心的核心问题之一。个性化推荐技术在这样的背景下应运而生。协同过滤技术是个性化推荐技术最为核心的技术之一，也是目前应用最为广泛和成功的技术。本文主要研究的是基于用户的协同过滤推荐算法的实现。 【关键词】：协同过滤，相似度，个性化推荐 1.电子商务个性化推荐技术 1.1个性化推荐技术 电子商务对传统的商务交易产生了革命性的变化,从而要求“以产品为中心”向“面向客户”、“以客户为中心”的新的商业模式的转变,要求电子商务网站按客户群划分产品,围绕客户进行服务,为客户提供所需要的东西,所以对每个顾客提供个性化的服务成为必要。在这种背景下,推荐系统(Recommender System)应运而生,它是根据用户个人的喜好、习惯来向其推荐信息、商品的程序。电子商务网站可以使用推荐系统分析客户的消费偏好,向每个客户具有针对性地推荐产品,帮助用户从庞大的商品目录中挑选真正适合自己需要的商品,尽可能为每个顾客提供个性化的服务。 个性化推荐(personalized recommendation)技术通过研究不同用户的兴趣，主动为用户推荐最需要的资源，从而更好地解决互联网信息日益庞大与用户需求之间的矛盾。目前，推荐技术被广泛应用到电子商务、数字图书馆、新闻网站等系统中。因此，各种适用于推荐系统的技术应运而生，如协同过滤技(CF)、bayesian网技术、聚类分析技术、关联规则技术、神经网络技术和图模型技术等，其中，协同过滤是应用最为广泛的个性化推荐技术。协同过滤推荐又分为基于模型(Model-based)的协同过滤和基于用户的协同过滤。后来，sarwr 教授在2001年提出基于项目的协同过滤算法 1.2协同过滤 协同过滤推荐技术是用“相似统计”的方法发现具有相似偏好或是兴趣特征的“相邻用户”。“协同过滤”的思想最早由美国明尼苏达州大学的学者Paul Resnick在1994年,发表的《GroupLens: AnOpen Architecture for Collaborative Filtering of Netnews》一文中提出的。迄今为止, 协同过滤是在个性化推荐系统中应用最广泛和最被人们所认可的一种推荐技术。 协同过滤的基本原理是:根据用户对信息产品的评分情况,对其他用户进行检索, 找出与该用户“品味”相似的一小群人, 也就是“邻居”,然后再基于这些相似性进行信息产品评分预测,产生Top-N的推荐结果。

基于协同过滤算法的电影推荐系统

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：

基于用户相似度的协同过滤推荐算法

2014年2月 Journal on Communications February 2014 第35卷第2期 通 信 学 报 V ol.35 No. 2 基于用户相似度的协同过滤推荐算法 荣辉桂1，火生旭1，胡春华2，莫进侠User similarity-based collaborative filtering recommendation algorithm 1 （1. 湖南大学 信息科学与工程学院，湖南 长沙 410082；2. 湖南商学院 计算机与信息工程学院，湖南 长沙 410205) 摘 要：协同过滤推荐算法通过研究用户的喜好，实现从海量数据资源中为用户推荐其感兴趣的内容，在电子商 务中得到了广泛的应用。然而，当此类算法应用到社交网络时，传统的评价指标与相似度计算的重点发生了变化， 从而出现推荐算法效率偏低，推荐准确度下降问题，导致社交网络中用户交友推荐满意度偏低。针对这一问题， 引入用户相似度概念，定义社交网络中属性相似度，相似度构成与计算方法，提出一种改进的协同过滤推荐算法， 并给出推荐质量与用户满意度评价方法。实验结果表明：改进算法能有效改善社交网络中的推荐准确性并提高推 荐效率，全面提高用户满意度。 关键词：协同过滤；用户相似度；属性相似度；互动相似度；用户满意度 中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1000-436X(2014)02-0016-09 RONG Hui-gui 1, HUO Sheng-xu 1 , HU Chun-hua 2, MO Jin-xia (1. School of Information Science and Engineering, Hunan University, Changsha 410082, China; 2. School of Computer and Information Engineering, Hunan University Commerce, Changsha 410205, China ） Abstract: Collaborative filtering recommendation algorithms widely used in e-commerce, recommend interesting content for users from massive data resources by studying their preferences and interests. The focus of similarity and evaluation have been changed when applied to social networks, however, they cause low efficiency and accuracy of the recommen- dation algorithms. User similarity was introduced for redefining the attribute similarity and similarity composition as well as the method of similarity calculating, then a new collaborative filtering recommendation algorithm based on user attributes was designed and some methods for user satisfaction and quality of recommendations were presented. The ex- perimental result shows that the new algorithm can effectively improve the accuracy, quality and user satisfaction of recommendation system in social networks. 1 Key words: collaborative filtering; user similarity; attribute similarity; interactive similarity; user satisfaction 1 引言 随着互联网的发展，数据资源每天以几何数量级 增加，为解决用户复杂的需求和庞大数据之间的矛 盾，个性化推荐系统应运而生，其应用日益广泛[1]。个性化推荐技术通过研究用户的喜好和兴趣，为用户推荐其所需的各种资源，最初应用于电子商务个性化服务中[2]收稿日期：2013-09-28；修回日期：2014-01-05 。随着社交网络的兴起，个性化推荐技术也在社交网络中得到了广泛的应用。与传统的基于内容过滤的直接分析内容进行推荐不同，协同基金项目：国家自然科学基金资助项目(61273232, 61304184)；湖南大学“青年教师成长计划”基金资助项目(531107021115)；教育部新世纪优秀人才支持计划基金资助项目(NCET-13-0785)；教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(10YJC630080)；湖南省自然科学基金资助项目(11JJ2033); 湖南省教育厅重点科研基金资助项目(11A062) Foundation Items: The National Natural Science Foundation of China (61273232, 61304184); The Development Plan for Young People of Hunan University (531107021115); The Program for New Century Excellent Talents in University(NCET-13-0785); The Science Foundation of Ministry of Education of China (10YJC630080); The Natural Science Foundation of Hunan Province (11JJ2033); The Major Scientific Research Fund of Hunan Provincial Education Department of China(11A062) doi:10.3969/j.issn.1000-436x.2014.02.003

基于协同过滤算法的推荐系统研究

2018年第2期信息通信2018 (总第182 期）INFORMATION & COMMUNICATIONS (Sum. N o 182) 基于协同过滤算法的推荐系统研究 李楚桐，莫赞 (广东工业大学管理学院，广东广州51〇520) 摘要:传统的推荐算法主要分为两类:基于内容过滤推荐算法(contents-based filtering,简称CBF)M和基于协同过滤推荐 算法(collaborative filtering,简称C F)W'C B F算法主要利用信息检索或信息过滤技术，根据推荐项目（item)的内容信 息和用户配置文件的相关性向目标用户推荐相关项目。 关键词:推荐系统;矩阵分解;协同过滤；大数据 中图分类号：TP181 文献标识码:A文章编号：1673-1131(2018)02-0038-02 1概述 在当今大数据时代，互联网上的信息呈现爆发性增长，导 致用户很难有效获取感兴趣的信息。推荐系统是帮助用户发 现其感兴趣的物品，解决信息过载问题的重要工具。基于矩 阵分解的推荐算法是目前推荐算法研究的前沿领域之一，基 于矩阵分解的推荐算法将用户行为矩阵分解为隐因子空间上 用户、物品特征矩阵，因而算法具有准确度高、可扩展性好等 诸多优点。目前，基于矩阵分解的推荐算法仍存在着对单类 数据、稀疏数据推荐效果不理想以及并行化等问题。 随着Netflix Prize推荐比赛的成功举办，近年来隐语义模 型(Latent Factor Model,LFM)受到越来越多的关注。隐语义 模型最早在文本挖掘领域被提出，用于寻找文本的隐含语义，相关的模型常见的有潜在语义分析(Latent Semantic Analysis，LSA)、LDA(Latent Dirichlet Allocation)的主题模型（Topic Mdel)，矩阵分解(Matrix Factorization)等等。其中矩阵分解技 术是实现隐语义模型使用最为广泛的一种方法，其思想也正 是来源于此，著名的推荐领域大神Yehuda Keren更是凭借矩 阵分解模型勇夺Netflix Prize推荐比赛冠军，以矩阵分解为基为了目前个性化推荐研究领域中的主流模型。 传统的推荐算法主要分为两类：基于内容过滤推荐算法 (contents-basedfiltering,简称CBF)[1_a和基于协同过滤推荐算 法(collaborative filtering,简称 CF)M。CBF算法主要利用信 息检索或信息过滤技术,根据推荐项目（item)的内容信息和 用户配置文件的相关性向目标用户推荐相关项目。C F推荐 主要分为两类:基于内存的(memory-based)方法和基于模型的 (model-based)方法。基于内容过滤推荐算法通常存在无法灵 活结合多方面有用信息（例如用户兴趣等)，而协同过滤算法 依赖于显式或隐式评分数据。推荐算法通常都面临着冷启动 (如何对新用户进行推荐和如何推荐新项目给用户）、数据稀 疏性、算法可扩展性等问题。比如在计算广告的冷启动推荐 领域，随着计算机的发展，百度，谷歌等大型公司会为具有一 定访问量的网站发布或展示与网站内容相关的广告网站流量 转换为收入。这种广告投放方式通常被称做定向广告联盟。近些年来，定向广告联盟逐渐成为大型公司的重要收入来源 之一。 2模型建立 础，Yehuda Koren在数据挖掘和机器学习相关的国际顶级会 2.1矩阵分解 议(SIGIR,SIGKDD,RecSy等)发表了很多文章,将矩阵分解模 现实生活中的User-Item矩阵极大(U ser数量极大、Item 型的优势发挥得淋漓尽致。在个性化推荐中使用矩阵分解模型要明显优于传统的基于邻域的协同过滤（又称基于记忆的 协同过滤)方法，如UserCF、ItemCF等,这也使得矩阵分解成数量极大)，而用户的兴趣和消费能力有限，对单个用户来说 消费的物品，产生评分记录的物品是极少的。矩阵分解的核 心思想将稀疏且高维的User-Item评分矩阵分解为两个低 4结语 本文将模糊隶属度引入xgboost算法，通过对奇异点赋予 一个较小的隶属度来减小其对算法的影响，从而提升算法的 泛化能力和鲁棒性。在两个公开的银行信用数据集上的数值 试验表明：与其它银行信用评估算法相比较，模糊xgboost算 法在运算效率上优于其他算法模型，泛化能力和鲁棒性也更 加的强大。该算法可以考虑推广到回归等问题上。 参考文献： [1]陈雷.国际信用卡欺诈与预防[J].中国信用卡，2004(6): 43-47. [2]杨海江，魏秋萍,张景肖.基于改进的AdaBoost算法的信 用评分模型[J].统计与信息论坛,2011,26(2):27-31. [3]吕锋，李翔，杜文霞.基于MultiBoost的集成支持向量机 分类方法及其应用[J].控制与决策,2015(1):81-85. [4]萧超武，蔡文学，黄晓宇，等.基于随机森林的个人信用评估模型研究及实证分析[J].管理现代化，2014, 34 (6): 111-113.. [5]余乐安，汪寿阳.基于核主元分析的带可变惩罚因子最小 二乘模糊支持向量机模型及其在信用冰分类中的应用[J]. 系统科学与数学,2009, 29(1(0:1311-1326. [6]郭英见，吴冲.基于信息融合的商业银行信用风险评估模 型研究[J].金融研究,2009(1):95-106. [7]杨海军，太雷.基于模糊支持向量机的上市公司财务困境 预测[J].管理科学学报,2009,12(3):102-110. [8]Chen T,He T.Higgs boson discovery with boosted trees[C]/ /Cowan et al.,editor,JMLR:Workshop and Conference Pro- ceedings.2015 (42). 作者简介:游德创(1992-),男,研究生，广东工业大学,研究方 向:数据挖掘，机器学习。 38

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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： 从上图可见，Taste由以下几个主要组件组成： DataModel：DataModel是用户喜好信息的抽象接口，它的具体实现支持从指定类型

基于协同过滤算法的推荐系统

附件B： 毕业设计（论文）开题报告 1、课题的目的及意义（含国内外的研究现状分析或设计方案比较、选型分析等） 本课题研究的是基于协同过滤算法的推荐系统设计与实现，实现根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐相对应的商品。 个性化商品推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣商品。随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息过程无疑会使淹没在信息过载问题中的顾客不断流失。为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐的最大的优点在于，它能收集用户特征资料并根据用户特征，如兴趣偏好，为用户主动作出个性化的推荐。而且，系统给出的推荐是可以实时更新的，即当系统中的商品库或用户特征库发生改变时，给出的推荐序列会自动改变。目前主要有两种类型的推荐系统，一种是以网页为推荐对象的搜索系统，主要采用web数据挖掘的方法与技术，为用户推荐符合其兴趣爱好的网页，如Google等；另一种是网上购物环境下、以商品为推荐对象的个性化推荐系统，为用户推荐符合兴趣爱好的商品，如书籍、音像等，称这种推荐系统为电子商务个性化推荐系统，简称电子商务推荐系统。 整个电子商务推荐系统主要可分为输入功能模块、推荐方法模块和输出功能模块。输入可来自客户个人和社团群体两部分。客户个人输入主要指目标用户，即要求获得推荐的人，为得到推荐必须对一些项目进行评价，以表达自己的偏好，包括隐式浏览输入、显式浏览输入、关键词和项目属性输入以及用户购买历史等；社团群体输入主要指集体形式的评价数据，包括项目属性、社团购买历史、文本评价和等级评分等。输出主要为推荐系统获得输入信息后推荐给用户的内容，主要形式有：①建议(suggestion)，分为单个建议(single item)、未排序建议列表(unorderelist)和排序建议列表(ordered list)，典型的如Top N：根据客户的喜好向客户推荐最可能吸引客户的N件产品；②预测(prediction)，系统对给定项目的总体评分；③个体评分(individual rating)，输出其他客户对商品的个体评分；④评论(Review)，输出其他客户对商品的文本评价。 推荐方法模块是推荐系统的核心部分，决定着推荐系统的性能优劣。 协同过滤推荐是目前研究最多的个性化推荐技术，它基于邻居用户的资料得到目标用户的推荐，推荐的个性化程度高。协同过滤的最大优点是对推荐对象没有特殊要求，能处理非结构化的复杂对象，如音乐、电影。 协同过滤推荐主要分为两类：一是基于内存的协同过滤：先用相似统计的方法得到具有相似兴趣爱好的邻居用户，所以该方法也称基于用户的协同过或基于邻居的协同过滤。二是基于模型的协同过滤，先用历史数据得到一个模型，再用此模型进行预测。基于模型的推荐广泛使用的技术包括神经网络等学习技术、潜在语