两阶段联合聚类协同过滤算法

当今社会，随着互联网的飞速发展，人们在日常生活中接触到的信息越来越多，如何从海量信息中找到自己感兴趣的内容成为了一个问题。

而利用协同过滤算法进行用户兴趣挖掘成为了一种有效的解决方案。

协同过滤算法最早出现在推荐系统中，其基本思想是通过分析用户的行为和偏好，利用这些信息来预测用户可能感兴趣的内容。

通过对大量用户行为数据的分析和挖掘，可以发现用户的潜在兴趣和偏好，从而为用户推荐更符合其需求的内容。

首先，协同过滤算法利用用户的历史行为数据进行分析，比如浏览记录、购买记录、评分记录等。

通过对这些数据的分析，可以得到用户对不同内容的喜好程度，从而建立用户-内容的偏好模型。

然后，通过对用户行为数据进行聚类分析，可以发现用户之间的相似性，找到具有相似兴趣的用户群体。

最后，根据这些相似用户群体的行为数据，可以为用户推荐更符合其兴趣的内容。

除了利用用户行为数据进行推荐外，协同过滤算法还可以利用内容的属性信息进行推荐。

通过对内容的属性进行分析和挖掘，可以得到内容之间的相似性，从而为用户推荐与其历史喜好相似的内容。

这种基于内容的推荐方法可以弥补协同过滤算法在冷启动和稀疏性等方面的不足，提高推荐的准确性和覆盖范围。

在实际应用中，协同过滤算法可以应用于各种推荐系统中，比如电商平台的商品推荐、社交媒体的内容推荐、视频网站的影视推荐等。

通过对用户行为数据和内容属性进行分析和挖掘，可以为用户提供更符合其兴趣和需求的内容，提高用户的满意度和使用粘性，从而促进平台的发展和壮大。

然而，协同过滤算法在实际应用中也存在一些问题和挑战。

首先，由于用户行为数据的稀疏性和冷启动问题，推荐系统往往面临着数据量不足和缺乏新颖性的困境。

其次，协同过滤算法在处理用户行为数据时往往需要考虑到用户的隐私和数据保护，这就需要在算法设计和实现中加入相应的隐私保护机制。

另外，协同过滤算法在处理大规模数据时往往面临着计算效率和扩展性的问题，需要在算法设计和实现中考虑到系统的性能和可扩展性。

基于协同过滤的推荐系统设计与实现作业指导书第1章绪论 (2)1.1 推荐系统概述 (2)1.2 协同过滤推荐算法简介 (2)1.3 作业目标与要求 (3)第2章数据收集与预处理 (3)2.1 数据来源与类型 (3)2.1.1 数据来源 (3)2.1.2 数据类型 (4)2.2 数据清洗与预处理方法 (4)2.2.1 数据清洗 (4)2.2.2 数据预处理 (4)第3章用户画像构建 (4)3.1 用户特征提取 (5)3.2 用户画像建模方法 (5)第四章物品特征提取 (6)4.1 物品属性分析 (6)4.2 物品特征提取方法 (6)4.2.1 基于统计的方法 (6)4.2.2 基于文本挖掘的方法 (6)4.2.4 基于深度学习的方法 (7)4.2.5 结合多种方法的特征提取 (7)第5章基于用户的协同过滤推荐算法 (7)5.1 用户相似度计算 (7)5.1.1 相似度计算方法 (7)5.1.2 相似度计算的优化 (8)5.2 推荐算法实现 (8)第6章基于物品的协同过滤推荐算法 (9)6.1 物品相似度计算 (9)6.1.1 相似度计算方法概述 (9)6.1.2 余弦相似度计算 (9)6.1.3 皮尔逊相关系数计算 (9)6.1.4 调整余弦相似度计算 (9)6.2 推荐算法实现 (10)6.2.1 推荐算法流程 (10)6.2.2 推荐算法具体实现 (10)6.2.3 算法优化与扩展 (10)第7章混合推荐算法 (10)7.1 混合推荐方法概述 (11)7.2 混合推荐算法实现 (11)7.2.1 算法框架 (11)7.2.2 算法步骤 (11)7.2.3 算法优化 (12)第8章推荐系统评估与优化 (12)8.1 评估指标与方法 (12)8.1.1 评估指标 (12)8.1.2 评估方法 (13)8.2 优化策略与实践 (13)8.2.1 优化策略 (13)8.2.2 优化实践 (13)第9章推荐系统应用案例分析 (14)9.1 电商推荐系统案例 (14)9.1.1 案例背景 (14)9.1.2 系统架构 (14)9.1.3 案例分析 (14)9.2 社交媒体推荐系统案例 (15)9.2.1 案例背景 (15)9.2.2 系统架构 (15)9.2.3 案例分析 (16)第10章总结与展望 (16)10.1 作业总结 (16)10.2 未来研究方向与挑战 (17)第1章绪论1.1 推荐系统概述互联网的迅速发展，用户在网络上可获取的信息资源日益丰富。

基于选择性预测策略的协同过滤推荐算法刘旭东;崔蕾;陈德人【摘要】针对传统协同过滤推荐算法在用户评分数据极端稀疏情况下无法取得令人满意的推荐质量问题，结合User-based 和Item-based 协同过滤算法思想，提出了一种基于选择性预测策略的协同过滤推荐算法，算法利用高相似度阈值来计算用户相似性和项目相似性，并通过形成用户最近邻居集和项目最近邻居集来预测填充评分矩阵。

基于Movielens数据集的实验表明，改进的算法有效改善了传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性和扩展性问题，明显提高了系统的推荐质量。

%The user rating data in traditional collaborative filtering recommendation algorithm are extremely sparse , which re-sults in poor recommendation quality .A recommendation algorithm based on selective prediction strategy was proposed .The user-based recommendation algorithm was combined with item -based recommendationalgorithm .The user similarity and the item similarity were calculated by high similarity threshold and the user -item matrix was evaluated by finding the neighbors of users and items.The experimental results based on MovieLens data set show that the improved algorithm could solve the problem of da -ta sparsity and scalability , and it could improve the accuracy of system recommendation significantly .【期刊名称】《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》【年(卷),期】2014(000)003【总页数】4页(P365-368)【关键词】协同过滤;选择性预测策略;平均绝对偏差【作者】刘旭东;崔蕾;陈德人【作者单位】烟台职业学院信息工程系，山东烟台264670;烟台职业学院信息工程系，山东烟台264670;浙江大学计算机科学与技术学院，浙江杭州310027【正文语种】中文【中图分类】TP391随着信息技术和互联网的快速发展，信息过载已经逐渐成为目前互联网用户所面临的严峻问题之一。

协同过滤实验实验算法协同过滤实验【实验名称】协同过滤实验【实验要求】掌握协同过滤模型应用过程，根据模型要求进行数据预处理，建模，评价与应用；【背景描述】协同过滤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用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息，回应不一定局限于特别感兴趣的，特别不感兴趣信息的纪录也相当重要。

【知识准备】了解协同过滤模型的使用场景，数据标准。

了解Python/Spark数据处理一般方法。

了解spark模型调用，训练以及应用方法【实验设备】Windows或Linux操作系统的计算机。

部署Spark，Python，本实验提供centos6.8环境。

【实验说明】采用ratings数据集作为算法数据，把数据集随机划分为训练数据和测试数据，分别用来对模型进行训练和测试。

【实验环境】Spark2.3.1，Pyrhon3.X，实验在命令行pyspark中进行，或者把代码写在py脚本，由于本次为实验，以学习模型为主，所以在命令行中逐步执行代码，以便更加清晰地了解整个建模流程。

【实验步骤】第一步：启动pyspark：命令行中键入pyspark--masterlocal[4],本地模式启动spark与python：第二步：导入用到的包，并读取数据：importpandasaspdfrompysparkimportSparkContext,S QLContext,SparkConfsqlContext=SQLContext(sc)#读取数据ratings=sc.textFile(ufile:/root/opt/algorithm/ratin gs/ratings.csv).map(lambdax:str(x).split(,)).filter (lambdax:x[0]!=userId)#转换为DataFrameratings_df=sqlContext.createDataFrame(rati ngs.map(lambdax:[int(x[0]),int(x[1]),float(x[2]),in t(x[3])])).toDF(userID,movieId,rating,time)#显示数据ratings_df.show()第三步：划分数据集并建立模型#划分训练集,测试集(training,test)=ratings_df.randomSplit([0.8,0.2])#模型训练frompyspark.ml.evaluationimportRegressionEvaluatorf rompyspark.ml.recommendationimportALSfrompyspark.ml .recommendationimportALSModelals=ALS(maxIter=20,#设置最大迭代次数rank=10,#设置协同过滤拆分维度kregParam=0.01,#设置正则化参数userCol=userID,#指定用户列itemCol=movieId,#指定物品列ratingCol=rating,#指定评分列implicitPrefs=False,#是否采用隐式评分(当有显式评分数据时候,用False,如本例子)alpha=1.0)#学习速率model=als.fit(training)#type:ALSModel第四步：构建模型评估方法并输出模型效果#模型预测predictions=model.transform(test)#评价算法,计算标准误差evaluator=RegressionEvaluator(metricName=rmse,label Col=rating,predictionCol=prediction)rmse=evaluator. evaluate(predictions.na.fill(0.0,prediction))print(标准误差=+str(rmse))第六步：模型应用-电影推荐importnumpyasnp#电影推荐#获取客户矩阵与商品矩阵user_df=erFactorsitem_df=model.itemFactors#例如,为userID=10的用户推荐电影user_10=user_df.filter(id=10).rdd.map(lambdax:x.asD ict()[features]).first()#向量乘法defdoc_list(list1=[],list2=[]):if(len(list1)==len(l ist2)):list1=np.array(list1)list2=np.array(list2) re=list1*list2returnre.sum()#评分预测item_score_10=pd.DataFrame(item_df.rdd.map(lambdax: [x.asDict()[id],doc_list(x.asDict()[features],user_ 10)]).collect())top_20=item_score_10.sort_values(by =[1],ascending=False,axis=0).head(20)#剔除已观看电影,完成推荐过程watch=ratings_df.filter(userID=10).select(movieId). distinct().rdd.map(lambdax:x.asDict()[movieId]).col lect()set_to_put=set(top_20[0])-set(watch)#打印数据print(set_to_put)第七步：通过以下命令,执行整个文件查看结果spark-submit/opt/algorithm/ratings/spark_to.py【问题与回答】1、Q：什么是显式评分和隐式评分A：显式评分就是真真切切的评分数据，例如淘宝的五星好评，隐式评分区别于显式，用用户的行为代替评分，例如，对于快消品，用户购买越多，则认为用户对这个商品的评价越好（觉得好用才多买）。

基于结构投影非负矩阵分解的协同过滤算法
居斌;钱沄涛;叶敏超
【期刊名称】《浙江大学学报（工学版）》
【年(卷),期】2015(000)006
【摘要】针对在协同过滤算法中，传统矩阵分解技术在降维过程中会破坏数据相
邻结构的问题，提出基于结构投影非负矩阵分解的协同过滤算法（CF‐SPNM F）。

该算法包含离线学习和在线搜索2个阶段。

在离线学习阶段，通过对用户评分矩
阵的投影非负矩阵分解，同时保留用户特征的聚类结构，得到低维的用户潜在兴趣因子。

在线搜索阶段，将用户潜在兴趣因子进行余弦相似性匹配，发现目标用户与训练样本用户之间兴趣最相似的邻域集合。

在实际数据集上的实验结果表明，提出的CF‐SPNM F算法与单纯使用矩阵分解和单纯在原评分矩阵上进行用户聚类的推荐算法相比，能够更有效地预测用户实际评分。

【总页数】1页(P1078-1078)
【作者】居斌;钱沄涛;叶敏超
【作者单位】浙江大学计算机学院，浙江杭州310027; 浙江省卫生信息中心，浙
江杭州310006;浙江大学计算机学院，浙江杭州310027;浙江大学计算机学院，
浙江杭州310027
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于结构投影非负矩阵分解的协同过滤算法
2.基于多特征融合和二维投影非负矩阵分解的图像检索
3.基于投影梯度的非负矩阵分解盲信号分离算法
4.基于线性投影结构的非负矩阵分解
5.基于非负矩阵分解的隐私保护协同过滤算法
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twostep聚类算法两步聚类算法（Two-Step Cluster）是一种聚类方法，它主要包含两个步骤：预聚类（pre-clustering）和聚类（clustering）。

在预聚类步骤中，使用一个快速的聚类算法将数据集划分为若干个较小的子集，也称为“网格”。

这个聚类算法通常选择K-means算法，因为它既快速又适用于处理连续变量。

同时，需要选择适当的簇的数量。

在聚类步骤中，使用密度连接方法（Density Linkage）来合并预聚类中的网格。

在这个过程中，需要选择合适的连接方式和合并的阈值。

两步聚类的优点是它可以处理不同类型的变量，包括连续变量和离散变量。

此外，它还可以处理缺失值，因为它使用了一种基于概率模型的方法来估计缺失值。

以上是两步聚类的基本介绍，如需了解更多信息，建议查阅专业书籍或论文。

两步聚类的算法流程如下：1. 预聚类：* 将数据集分成K个子集，每个子集称为一个网格。

这个过程可以使用K-means算法实现。

* 在每个网格中，计算每个数据点到网格中心的距离，并将该数据点标记为该网格的成员。

2. 聚类：* 对于每个网格，找到该网格中所有其他网格的距离，并计算它们的平均距离。

* 将平均距离小于某个阈值的所有网格合并成一个新的网格。

这个过程可以通过计算所有网格间的最小距离来实现。

* 重复步骤2，直到所有的网格都合并成一个大的聚类。

3. 结果评估：* 对于每个聚类，计算其内部密度（即聚类内所有数据点之间的平均距离）。

* 如果某个聚类的内部密度低于某个阈值，则将该聚类进一步拆分为两个或更多的子聚类。

* 重复步骤3，直到所有的聚类都满足内部密度要求。

4. 结果输出：* 将最终的聚类结果作为输出。

需要注意的是，两步聚类的效率和效果取决于预聚类的质量和聚类算法的选择。

因此，在实际应用中，需要根据数据集的特点和实际需求选择合适的预聚类算法和聚类算法。

同时，也需要根据实际情况选择合适的阈值和参数。

2022年4月第4期Vol. 43 No. 4 2022小型微型计算机系统Journal of Chinese Computer SystemsD01：10.20009/j. cnki.21-1106/TP. 2020-0976

融合显隐式反馈的协同过滤推荐算法研究张亚明V,高忠萍

3,高祎晴1,刘海鸥

1,2

1 (燕山大学经济管理学院，河北秦皇岛066004)

气燕山大学互联网+与产业发展研究中心，河北秦皇岛066004)

彳(北京京东世纪贸易有限公司，北京102600)

E-mail: ggaoyiqing@ 163. com

摘要：针对目前融合显隐式反馈的推荐算法发展仍存在显式反馈数据利用不合理、

隐式反馈缺乏负反馈样本等问题，本研究

基于融合显隐式反馈的SVD+ +算法和针对正负反馈的PSVD算法的核心思想,根据全反馈思想进行正负反馈层面上的尝 试，利用基准预测思想在显隐式反馈中建立正负反馈的区分标准，优化显式反馈对于获取正负样本的评价公式，建立隐式反馈 区分用户偏好的计算标准，重新构建用户与推荐对象之间的评分预测模型，提出一种新的融合显式反馈和隐式反馈的协同推荐 算法PNF_SVD + +

.

实验结果表明，PNF_SVD+ +算法在验证评分预测准确性的指标上数据表现较好,其可行性和有效性得

到充分验证，同时为融合显隐式反馈的协同过滤推荐算法提供了新的研究思路.

关键词：协同过滤;矩阵分解;显隐式反馈;正负反馈

中图分类号：TP391 文献标识码:A 文章编 号：

1000-1220(2022

)04-0731-10

Research on Collaborative Recommendation

Algorithm

Based on

Explicit and

Implicit Feed

­

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ZHANG Ya-ming1,2 ,GAO Zhong-ping3 ,GAO Yi-qing1, LIU Hai-ou