类集协同过滤.pptx

数智创新数智创新 变革未来变革未来类集协同过滤1.类集协同过滤简介1.基于用户相似度计算1.基于物品相似度计算1.近邻选择策略1.协同过滤推荐算法1.类集划分方法1.类集分配策略1.类集协同过滤性能评估Contents Page目录页 类集协同过滤简介类类集集协协同同过滤过滤 类集协同过滤简介1.类集协同过滤是一种协同过滤技术，它利用物品之间的相似性对用户进行分组，将具有相似偏好的用户归入同一类集2.类集协同过滤通过构建物品相似度矩阵和用户评级矩阵，计算物品之间的相似度和用户之间的相似度，以此来构建类集3.类集协同过滤算法对数据稀疏性不敏感，并且能够有效处理冷启动问题，提升推荐的准确性和多样性类集构造1.基于物品相似度：根据物品之间的相似度，将相似的物品分组到同一个类集例如，计算电影之间的相似度，将具有相似题材、演员或导演的电影归为一类2.基于用户相似度：根据用户之间的相似度，将具有相似偏好的用户分组到同一个类集例如，计算用户对电影的评分相似度，将对相似电影评分相近的用户归为一类3.混合方法：结合物品相似度和用户相似度，通过聚类或谱聚类等算法构建类集，兼顾物品相似性和用户偏好类集协同过滤简介 类集协同过滤简介类集推荐1.基于类集平均评级：为用户推荐其所在类集中物品的平均评级最高的物品。

2.基于类集物品相似度：根据物品相似度，找到用户所在类集中的物品与其目标物品相似的物品，并推荐给用户3.基于类集用户相似度：根据用户相似度，找到与用户具有相似偏好的其他用户，并向用户推荐这些用户喜欢而目标用户尚未评分的物品类集协同过滤的优势1.数据稀疏性不敏感：类集协同过滤算法通过将用户分组，缓解了数据稀疏性带来的挑战，能够为冷门物品和新用户提供有效推荐2.冷启动问题：类集协同过滤算法通过构建类集，为新用户和新物品提供初始推荐，解决冷启动问题3.推荐准确性和多样性：类集协同过滤算法通过考虑用户偏好和物品相似性，能够同时提升推荐的准确性和多样性，满足用户的个性化需求类集协同过滤简介1.电子商务：为用户推荐相似产品、相关配件或互补产品，提升销售额2.新闻推荐：根据用户的阅读历史，推荐相似的新闻文章或不同主题的热门新闻3.电影推荐：基于电影题材、演员等信息，为用户推荐相似的电影，满足用户的观影需求类集协同过滤的趋势和前沿1.多模态数据融合：探索融合文本、图像和视频等多模态数据，提升类集协同过滤算法的泛化能力2.深度学习技术：利用深度神经网络提取物品和用户的特征，增强类集协同过滤算法的推荐准确性和可解释性。

3.时效性考虑：研究考虑物品和用户偏好随着时间的变化而变化，实时更新类集和推荐结果类集协同过滤的应用 基于用户相似度计算类类集集协协同同过滤过滤 基于用户相似度计算基于协同过滤的相似度计算1.皮尔逊相关系数：度量两个用户对一组物品的评分之间的线性相关性，值域为-1,1当相关系数接近1时，表示两个用户喜好高度相似2.余弦相似度：度量两个用户对物品评分向量的夹角余弦值，值域为0,1当相似度接近1时，表示两个用户评分方向相似3.杰卡德系数：度量两个用户的共同评分物品占全部评分物品的比例，值域为0,1当相似度接近1时，表示两个用户对相似物品的偏好程度高4.欧氏距离：度量两个用户评分向量之间的欧氏距离，值域为0,无穷当距离较小时，表示两个用户评分差异较小，相似度较高5.曼哈顿距离：度量两个用户评分向量之间各分量绝对差的和，值域为0,无穷与欧氏距离类似，当距离较小时，表示相似度较高6.皮尔逊残差相关系数：在原始评分的基础上，基于协同过滤方法计算得到两个用户之间的评分预测值，然后计算预测值与原始评分之间的线性相关性值域为-1,1，相似度计算方式与皮尔逊相关系数一致基于用户相似度计算基于物品相似度计算1.余弦相似度：度量两个物品评分向量的夹角余弦值，值域为0,1。

当相似度接近1时，表示两个物品被同一群体用户频繁同时评分2.皮尔逊相关系数：度量两个物品评分向量的线性相关性，值域为-1,1当相关系数接近1时，表示两个物品的评分趋势相似3.杰卡德系数：度量两个物品被同时评分的用户占所有用户的比例，值域为0,1当相似度接近1时，表示两个物品具有相似的用户群4.欧氏距离：度量两个物品评分向量之间的欧氏距离，值域为0,无穷当距离较小时，表示两个物品的评分差异较小，相似度较高5.曼哈顿距离：度量两个物品评分向量之间各分量绝对差的和，值域为0,无穷与欧氏距离类似，当距离较小时，表示相似度较高6.基于内容的相似度：根据物品自身属性（如文本内容、图像特征等）计算物品之间的相似度，独立于用户评分数据基于物品相似度计算类类集集协协同同过滤过滤 基于物品相似度计算余弦相似度1.利用物品向量之间的夹角余弦值来衡量相似度2.取值范围在-1,1之间，1表示完全相似，-1表示完全不相似3.适用于物品向量维度较高、稠密度较低的情况皮尔逊相关系数1.衡量物品之间线性相关性的统计量2.取值范围在-1,1之间，1表示正相关，-1表示负相关3.适用于物品向量维度较低、稠密度较高的场景基于物品相似度计算杰卡德相似系数1.计算两个物品共同评分用户的比例。

2.取值范围在0,1之间，1表示两个物品被完全相同的用户评分过3.适用于二值评分数据，即用户只对物品感兴趣或不感兴趣KL散度1.测量两个概率分布之间的差异性2.对于离散分布，其公式为P(X)log(P(X)/Q(X)的求和，其中P和Q分别是两个分布3.适用于评分数据分布不一致的情况，可以衡量物品相似度的分布差异基于物品相似度计算互信息1.衡量两个随机变量相互依赖性的信息量2.对于离散变量，其公式为P(X,Y)log(P(X,Y)/P(X)P(Y)3.适用于评分数据存在非线性关系的情况，可以捕获物品之间的非线性相似性神经网络相似度1.利用神经网络对物品向量进行学习和嵌入2.通过计算嵌入向量之间的相似度来衡量物品相似度近邻选择策略类类集集协协同同过滤过滤 近邻选择策略选择策略:1.基于相似度选择：确定与目标用户相似度最高的 k 个近邻，相似度可以由余弦相似度、皮尔逊相关系数等度量2.基于阈值选择：设置相似度阈值，只选择相似度高于阈值的近邻3.基于集体选择：将所有用户的相似度聚合到一个集合中，按相似度降序排列，选择前 k 个相似度最高的近邻距离度量方法:1.余弦相似度：计算两个向量的角度余弦，反映向量之间的方向相似性。

2.皮尔逊相关系数：度量两个向量的线性相关性，反映两个向量在同方向或反方向上变化的趋势3.欧式距离：计算两个向量的欧几里得距离，反映向量在空间中的距离4.修正余弦相似度：考虑用户向量的长度差异，减轻向量长度对相似度影响5.杰卡德相似系数：计算两个集合之间的交集元素数量占两个集合并集元素数量的比值，反映集合之间的重叠程度6.信息增益：度量在给定特征下两个变量之间的互信息，用于选择特征重要性近邻选择策略协同过滤算法选择:1.用户-用户协同过滤：基于用户之间的相似性，预测目标用户的偏好2.物品-物品协同过滤：基于物品之间的相似性，预测目标用户对物品的偏好3.模型混合：结合用户-用户和物品-物品协同过滤，提高预测准确性4.基于邻域的协同过滤：只考虑目标用户的近邻，预测速度快，但准确性有限5.基于全局的协同过滤：考虑所有用户或物品，预测准确性高，但计算开销大近邻数目选择:1.近邻数目过少：会降低预测准确性，因为近邻不足以充分表示目标用户的偏好2.近邻数目过多：会增加计算开销，并且可能引入噪声，降低预测准确性3.最优近邻数目：取决于数据的稀疏性、用户的活跃程度和相似度分布4.经验法则：通常选择 20-50 个近邻。

5.交叉验证：使用交叉验证来确定最佳近邻数目近邻选择策略相似度更新策略:1.静态相似度：在预测过程中保持相似度不变，适合于用户偏好相对稳定的情况2.动态相似度：在每次预测时重新计算相似度，适应用户偏好的变化3.基于时间衰减的相似度：随着用户交互时间的推移而衰减相似度，重点关注近期交互类集划分方法类类集集协协同同过滤过滤 类集划分方法主题名称：凝聚层次聚类1.通过计算数据点之间的相似性度量，以层次结构的方式逐步将数据点聚合在一起2.采用贪心算法，不断合并相似度最高的两个簇，形成新的簇，直到形成预期的簇数或达到特定的停止准则3.凝聚层次聚类的结果可以可视化为树形图（树状图），其中每个节点代表一个簇，节点之间的距离反映了簇之间的相似性主题名称：k均值聚类1.首先随机选择 k 个数据点作为初始质心，然后将每个数据点分配到与其最相似的质心所属的簇中2.一旦所有数据点都被分配，则计算每个簇内所有数据点的质心，并用新的质心替换旧的质心3.重复步骤 2 和 3，直到质心不再变化，或者达到指定的收敛准则，此时聚类过程完成类集划分方法主题名称：DBSCAN聚类1.基于数据点之间的密度，将相邻的数据点分组形成簇。

2.定义两个参数：邻域半径和最小聚类点数，并根据这两个参数来确定簇3.从数据点开始，如果其邻域内的数据点数量超过最小聚类点数，则扩展簇以包括这些数据点；否则，将其标记为噪声点主题名称：谱聚类1.将数据点之间的相似性矩阵转换为图的邻接矩阵，其中边的权重表示相似度2.应用图论中的谱分解技术，将邻接矩阵分解为一组特征值和特征向量3.使用前几个特征向量作为降维投影，然后应用 k 均值聚类或其他聚类算法对投影后的数据进行聚类类集划分方法主题名称：潜在狄利克雷分配（LDA）1.将文档中的词语建模为从一堆主题中随机抽取的，主题由一组概率分布表示2.通过贝叶斯推理，迭代更新主题和文档的分布，直到收敛3.LDA 可以发现文档中的潜在主题，并识别每个文档与主题之间的关系，为文本挖掘和信息检索提供支持主题名称：t分布随机邻域嵌入（t-SNE）1.是一种降维技术，用于将高维数据可视化为低维嵌入，保留数据点之间的局部关系2.使用 t 分布而不是欧几里得距离来计算相似度，从而可以更好地保留数据的局部结构类集分配策略类类集集协协同同过滤过滤 类集分配策略1.类集分配策略旨在确定给定项目应分配到哪些类集2.类集分配策略包含基于距离的策略和基于密度的策略两种主要类型。

3.基于距离的策略将项目分配到距离最小的类集，而基于密度的策略则将项目分配到密度最高的类集基于距离的类集分配策略1.最近邻分配策略将项目分配到与它距离最近的类集2.k-最近邻分配策略将项目分配到与其最接近的 k 个类集的加权平均值3.聚类分配策略将项目分配到通过聚类算法生成的类集中类集分配策略基础 类集分配策略基于密度的类集分配策略1.基于密度的空间聚类分配策略将项目分配到密度最高的区域2.基于密度的连通性聚类分配策略将项目分配到彼此相连的密度高区域3.基于密度峰值的聚类分配策略将项目分配到局部密度比周围区域更高的峰值点动态类集分配1.动态类集分配策略允许随着项目的累积动态调整类集2.滑动窗口分配策略根据一定时间窗口内的项目分配类集3.增量分配策略将每个新项目分配到最合适的类集，同时更新类集的属性类集分配策略集合分配策略1.集合分配策略将项目分配到一组类集中，而不是单个类集2.软分配策略允许项目同时属于多个类集，而硬分配策略只能将项目分配到一个类集3.模糊分配策略允许项目以不同的程度属于多个类集类集协同过滤性能评估类类集集协协同同过滤过滤 类集协同过滤性能评估数据拆分和训练集选择1.数据集拆分：将数据集划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型性能。

2.训练集大小：训练集的大小会影响模型的泛化能力，一般来说，训练集越大，模型的泛化能力越好3.训练集选择：训练集应包含不同类别的项目，以确保模型能够学习到各类项目的特征评估指标1.准确率：衡量模型预测正确的项目占总项目数的比例2.召回率：衡量模型预测正确的正例占所有正例的比例3.F1-score：准确率和召回率的调和平均值，综合考虑了准确性和召回性。