過(guò)戶合同匯總十篇

序論：好文章的創(chuàng)作是一個(gè)不斷探索和完善的過(guò)程，我們?yōu)槟扑]十篇過(guò)戶合同范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質(zhì)，帶來(lái)更深刻的閱讀感受。

篇（1）

乙方（受讓方）：身份證號(hào)碼：居住地址：手機(jī)：

根據(jù)國(guó)家法律、法規(guī)有關(guān)規(guī)定，甲、乙雙方在平等、自愿、協(xié)商一致的基礎(chǔ)上就下列房地產(chǎn)買賣達(dá)成如下協(xié)議：

第一條買賣房地產(chǎn)情況甲方擬將位于的房地產(chǎn)（房屋平面圖見附件一）轉(zhuǎn)讓給乙方（yifang）。方對(duì)甲方擬轉(zhuǎn)讓的房地產(chǎn)作了了解，愿意購(gòu)買該房地產(chǎn)。該房地產(chǎn)土地使用權(quán)面積為：_平方米，土地使用權(quán)類型為，房屋建筑面積為平方米，該房地產(chǎn)甲方于年月日向申請(qǐng)產(chǎn)權(quán)登記，領(lǐng)取了《房地產(chǎn)權(quán)證》，證書號(hào)碼為，房地產(chǎn)權(quán)共有（用）證號(hào)碼為。

第二條買賣房地產(chǎn)價(jià)格、付款方式甲、乙雙方議定該房地產(chǎn)交易總金額為（幣）元整。乙方應(yīng)于合同簽訂后天內(nèi)支付甲方定金（幣）元整。乙方于年月日前支付第一期房款（幣）元整。乙方于年月日前支付第二期房款（幣）元整。最后一期付款（幣）元整，在辦理好轉(zhuǎn)讓手續(xù)并核發(fā)新的《房地產(chǎn)權(quán)證》時(shí)付清。已付定金將在最后一期付款時(shí)沖抵，付款方式為現(xiàn)金。

第三條登記過(guò)戶手續(xù)辦理本合同簽訂之日起三十日內(nèi)，甲、乙雙方應(yīng)攜帶有關(guān)資料辦理過(guò)戶手續(xù)。乙方支付最后一期購(gòu)房款時(shí)，甲方應(yīng)同時(shí)將辦理過(guò)戶后的《房地產(chǎn)權(quán)證》交付給乙方。

第四條房地產(chǎn)交接雙方同意于年月日由甲方將該房地產(chǎn)交付給乙方使用。

第五條權(quán)利保證約定甲方保證上述房地產(chǎn)沒(méi)有產(chǎn)權(quán)糾紛和財(cái)務(wù)糾紛或其他權(quán)利限制，若發(fā)生買賣前即已存在任何糾紛或權(quán)利障礙的，概由甲方負(fù)責(zé)處理，并承擔(dān)相應(yīng)法律責(zé)任，由此給乙方造成經(jīng)濟(jì)損失的，由甲方負(fù)責(zé)賠償。

第六條違約責(zé)任甲方?jīng)Q定中途不賣及逾期15天仍未交付房地產(chǎn)時(shí)，作甲方中途悔約處理，本合同即告解除，甲方應(yīng)在悔約之日起七日內(nèi)將所收定金及購(gòu)房款退還給乙方，另賠償乙方（幣）元整的違約金。乙方?jīng)Q定中途不買及逾期15天仍未付清應(yīng)繳購(gòu)房款時(shí)，作乙方悔約處理，本合同即告解除，乙方所交定金，甲方不予退回，已付購(gòu)房款甲方在七日內(nèi)退回乙方，另賠償甲方（幣）元整的違約金，由甲方在乙方已付房款中扣除。

第七條稅務(wù)承擔(dān)辦理上述房地產(chǎn)過(guò)戶所需繳納的稅費(fèi)，由方負(fù)責(zé)。

第八條合同爭(zhēng)議的解決方法本合同履行過(guò)程中如發(fā)生爭(zhēng)議，雙方應(yīng)及時(shí)協(xié)商解決，協(xié)商不成的，按下述第種方式解決：1、提交仲裁委員會(huì)仲裁。2、依法向人民法院。

第九條合同未盡事宜處置及生效本合同未盡事宜，雙方可協(xié)商簽訂補(bǔ)充協(xié)議，與本合同具有同等法律效力。

篇（2）

購(gòu)車方(簡(jiǎn)稱乙方)：

甲乙雙方經(jīng)平等自愿協(xié)商，就甲方車輛出售給乙方有關(guān)事宜達(dá)成如下協(xié)議：

一、甲方于 年 月 日購(gòu)買的 車冀 號(hào)(發(fā)動(dòng)機(jī)號(hào)： ，車輛識(shí)別代號(hào)： )，由乙方自愿以 元價(jià)款購(gòu)買，在簽訂本協(xié)議之時(shí)，一次性付給甲方。

二、乙方付給甲方購(gòu)車款的同時(shí)，甲方將該車輛的鑰匙、行駛證，以及甲方購(gòu)買該車輛即最初機(jī)動(dòng)車銷售統(tǒng)一發(fā)票等有關(guān)手續(xù)一并交給乙方使用。

三、甲乙雙方經(jīng)協(xié)商達(dá)成一致，自簽字生效之日起此車出現(xiàn)任何問(wèn)題與甲方無(wú)關(guān)，自 年 月 日之前所發(fā)生的違章罰款由甲方負(fù)責(zé)。

四、甲乙雙方自交付接收車輛買賣價(jià)款，簽字生效之日起，車輛補(bǔ)辦任何手續(xù)、出現(xiàn)的損壞、修理費(fèi)及以及任何交通事故由乙方承擔(dān)，與甲方無(wú)關(guān)，甲方不承擔(dān)任何責(zé)任。

五、本協(xié)議自雙方簽字之日起發(fā)生法律效力，此協(xié)議一式兩份，甲乙雙方各執(zhí)一份，具有同等法律效力。

甲方(公章)：_________乙方(公章)：_________

法定代表人(簽字)：_________　法定代表人(簽字)：_________

_________年____月____日　_________年____月____日

買車不過(guò)戶合同協(xié)議書范文2甲方(售車方)： 身份證號(hào)： 乙方(購(gòu)車方)： 身份證號(hào)：

經(jīng)甲乙雙方協(xié)商，甲方將自有車輛 (車牌號(hào)： 發(fā)動(dòng)機(jī)號(hào)： 車架號(hào) )一輛賣給乙方，乙方支付給甲方價(jià)款 元(大寫人民幣： )，車輛與價(jià)款均于本協(xié)議簽定之日交付;具體協(xié)議如下，甲乙雙方共同遵照?qǐng)?zhí)行。

1、因雙方交易車輛為舊機(jī)動(dòng)車車輛，故雙方簽定協(xié)議時(shí)均對(duì)車身及發(fā)動(dòng)機(jī)工作狀況表示認(rèn)同，乙方對(duì)該車外觀及內(nèi)在質(zhì)量狀況已充分了解。

2、雙方商定該車不辦理過(guò)戶手續(xù)，但該車所有權(quán)自本協(xié)議簽訂之日起完全歸乙方。

3、本協(xié)議簽定之日起，因該車引起的交通事故、交通違章、債權(quán)債務(wù)、經(jīng)濟(jì)糾紛等一切費(fèi)用及相關(guān)損失，人員傷亡均由乙方單獨(dú)承擔(dān)責(zé)任;與甲方無(wú)任何關(guān)系。

4、如在該車交付乙方后，乙方轉(zhuǎn)賣該車給任何人，因該車所發(fā)生的一切糾紛、賠償?shù)仁乱耍c甲方無(wú)關(guān)。

5、本協(xié)議一式兩份，甲乙雙方各執(zhí)一份，經(jīng)雙方簽字，按手印后生效。

甲方(公章)：_________乙方(公章)：_________

法定代表人(簽字)：_________　法定代表人(簽字)：_________

_________年____月____日　_________年____月____日

買車不過(guò)戶合同協(xié)議書范文3甲方(轉(zhuǎn)讓方)： 身份證號(hào)：

乙方(受讓方)： 身份證號(hào)：

甲乙雙方經(jīng)協(xié)商，達(dá)成如下協(xié)議，共同遵照?qǐng)?zhí)行：

1、甲方將自有車輛 牌 型號(hào) 車(車號(hào)： 發(fā)動(dòng)機(jī)號(hào)： 車架號(hào)： )一輛(包括其他物件有： )轉(zhuǎn)讓給乙方，該轉(zhuǎn)讓自 年 月 日起生效。

2、因轉(zhuǎn)讓車輛為舊機(jī)動(dòng)車車輛，故雙方簽定協(xié)議時(shí)均對(duì)車身及發(fā)動(dòng)機(jī)工作狀況表示認(rèn)同，乙方對(duì)該車外觀及內(nèi)在質(zhì)量狀況已充分了解。

3、雙方商定該車暫不辦理過(guò)戶手續(xù)，當(dāng)條件成熟時(shí)，需辦理過(guò)戶手續(xù)時(shí)，甲方應(yīng)盡配合義務(wù)，過(guò)戶費(fèi)用由乙方承擔(dān)。雙方是否過(guò)戶不影響本協(xié)議效力。

4、自轉(zhuǎn)讓生效之日前因該車引起的一切交通事故、違章罰款、養(yǎng)路費(fèi)等行政規(guī)費(fèi)等均由甲方承擔(dān);自轉(zhuǎn)讓生效之日后，該車的所有權(quán)及一切權(quán)益、風(fēng)險(xiǎn)等均歸乙方承受，因該車引起的一切交通事故、交通違章罰款、養(yǎng)路費(fèi)等行政規(guī)費(fèi)、保險(xiǎn)費(fèi)、人身?yè)p害賠償責(zé)任等均由乙方單獨(dú)承擔(dān)，與甲方無(wú)任何關(guān)系。

5、車輛轉(zhuǎn)讓后，乙方必須按時(shí)交納養(yǎng)路費(fèi)、交通違章罰款等費(fèi)用，如因未按時(shí)交納而致使甲方墊付上述費(fèi)用及承擔(dān)罰款和訴訟費(fèi)等，乙方應(yīng)立即償還甲方墊付費(fèi)用及罰款、訴訟費(fèi)。

6、如在該車轉(zhuǎn)讓后，乙方轉(zhuǎn)賣該車，此后發(fā)生的一切糾紛、賠償?shù)仁乱耍c甲方無(wú)關(guān)。

7、如雙方發(fā)生爭(zhēng)議，可起訴，按就近原則處理。

8、本協(xié)議一式貳份，雙方各執(zhí)一份

篇（3）

居間合同過(guò)戶時(shí)間寫錯(cuò)可以雙方協(xié)商處理。

【法律依據(jù)】

根據(jù)《中華人民共和國(guó)合同》第六十一條規(guī)定，合同生效后，當(dāng)事人就質(zhì)量、價(jià)款或者報(bào)酬、履行地點(diǎn)等內(nèi)容沒(méi)有約定或者約定不明確的，可以協(xié)議補(bǔ)充;不能達(dá)成補(bǔ)充協(xié)議的，按照合同有關(guān)條款或者交易習(xí)慣確定。

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篇（4）

    房產(chǎn)證是證明房主對(duì)房屋享有所有權(quán)的唯一憑證,沒(méi)有房產(chǎn)證對(duì)買房人來(lái)說(shuō)是有極大風(fēng)險(xiǎn)的。房主可能將房產(chǎn)證進(jìn)行抵押或轉(zhuǎn)賣,即使現(xiàn)在沒(méi)有將來(lái)辦理取得后,房主還可以抵押和轉(zhuǎn)賣。所以最好選擇有房產(chǎn)證的房屋進(jìn)行交易。有些房屋共有權(quán)共有好多個(gè),如有繼承人共有的、有家庭共有的、還有夫妻共有的,對(duì)此買房人應(yīng)當(dāng)和全部共有人簽訂房屋買賣合同。如果只是部分共有人擅自處分共有財(cái)產(chǎn),買房人與其簽訂的買賣合同未在其他共有人同意的情況下一般是無(wú)效的。

    因此“信一天”市場(chǎng)人士認(rèn)為;最有效的方法就是委托信譽(yù)好、專業(yè)強(qiáng)的房地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)公司承擔(dān)擔(dān)保責(zé)任,來(lái)驗(yàn)證買賣雙方的真實(shí)身份、確認(rèn)房屋產(chǎn)權(quán)無(wú)糾紛。

    2.簽訂二手房買賣合同注意事項(xiàng)二:

    明確成交價(jià)格和稅費(fèi)責(zé)任

    在簽定合同中一定要注明正式的成交價(jià)格,還有交易的時(shí)間,交易稅費(fèi),還有稅費(fèi)到底由買賣雙方的哪一方負(fù)責(zé)。

    從現(xiàn)行稅收政策來(lái)看,房產(chǎn)買賣過(guò)程中歸房主交納的稅費(fèi)為:營(yíng)業(yè)稅,個(gè)人所得稅,印花稅;歸客戶交納的稅費(fèi)為:契稅,土地出讓金,印花稅(與房主各交一半)。

    3.簽訂二手房買賣合同注意事項(xiàng)三:

    明確買賣雙方的責(zé)任

    簽定此條款時(shí)十分重要,如果有一方出現(xiàn)違約責(zé)任,應(yīng)擁有怎樣的權(quán)利,在簽定合同時(shí)雙方利益上得到怎樣的補(bǔ)償都要約定清楚,違約金的數(shù)量以及交付時(shí)間應(yīng)寫得毫無(wú)異議。

    4.簽訂二手房買賣合同注意事項(xiàng)四:

    明確付款方式和時(shí)間

    雙方應(yīng)該在合同中明確付款方式和時(shí)間。如首付款、尾款的支付比例、數(shù)量和時(shí)間,確保買方出現(xiàn)拖欠或減少階段支付金額的情況時(shí)有據(jù)可依,較好地維護(hù)自身權(quán)益。因?yàn)樵诙址抠I賣案例中存在客戶以貸款方式購(gòu)買二手房卻因?yàn)榕J不成而導(dǎo)致交易失敗的例子屢見不鮮,因此為了避免浪費(fèi)無(wú)謂的時(shí)間,業(yè)主應(yīng)盡早對(duì)客戶是否能被批貸進(jìn)行確認(rèn)。

    5.簽訂二手房買賣合同注意事項(xiàng)五:

    過(guò)戶時(shí)間要明確

    過(guò)戶時(shí)間要明確,買房人最在乎的莫過(guò)于什么時(shí)間房屋最終屬于我,因此約定過(guò)戶時(shí)間是合同中較重要的條款之一,買方需慎重和簽訂準(zhǔn)確的時(shí)限。

篇（5）

房屋買賣未過(guò)戶的，合同有效。

根據(jù)《民法典》第二百一十五條，當(dāng)事人之間訂立有關(guān)設(shè)立、變更、轉(zhuǎn)讓和消滅不動(dòng)產(chǎn)物權(quán)的合同，除法律另有規(guī)定或者合同另有約定外，自合同成立時(shí)生效;未辦理物權(quán)登記的，不影響合同效力。

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篇（6）

2、準(zhǔn)備一個(gè)功分器，將小衛(wèi)星鍋導(dǎo)出的信號(hào)線引入功分器的信號(hào)輸入口；然后用兩條信號(hào)線連接功分器的信號(hào)輸出口和兩臺(tái)機(jī)頂盒的信號(hào)輸入口；

3、再使用AV線分別將兩臺(tái)電視機(jī)和機(jī)頂盒連接起來(lái)；

5、啟動(dòng)電視機(jī)和機(jī)頂盒；

篇（7）

新笑傲江湖因?yàn)槎桃曨l成功吸引了不少玩家，一些玩家想知道新笑傲江湖蘋果和安卓是否互通，今天就來(lái)告訴大家答案吧，希望可以幫到各位玩家。

在新笑傲江湖中蘋果和安卓是可以組隊(duì)互通的，但是數(shù)據(jù)不互通。

蘋果玩家和安卓玩家可以在游戲內(nèi)一起組隊(duì)游戲，大大提升了社交體驗(yàn)，但是蘋果玩家的賬號(hào)在安卓設(shè)備上無(wú)法登錄，反之亦然。

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篇（8）

1 資料與方法

1.1一般資料 選取2014年3月～2015年2月入院待產(chǎn)的136例產(chǎn)婦作為研究對(duì)象，經(jīng)本院倫理委員會(huì)批準(zhǔn)及產(chǎn)婦知情同意下由臨床醫(yī)師采取等距隨機(jī)抽樣法分為觀察組和對(duì)照組，每組各68例，所有產(chǎn)婦年齡為22～37歲，平均年齡為（28.25±3.28），孕周為36～40w，預(yù)計(jì)胎兒體重為2.6～4.2kg。所有產(chǎn)婦均為初產(chǎn)、均為單胎頭位，且無(wú)明顯合并癥現(xiàn)象出現(xiàn)。觀察組給予鎮(zhèn)痛分娩配合護(hù)理的綜合護(hù)理方法，對(duì)照組給予常規(guī)的護(hù)理方法。兩組患者年齡、孕周、預(yù)計(jì)胎兒體重等一般基線資料差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05），具有可比性。

1.2方法 對(duì)照組產(chǎn)婦給予常規(guī)的護(hù)理方法，對(duì)其進(jìn)行全程的陪產(chǎn)護(hù)理，及時(shí)補(bǔ)充營(yíng)養(yǎng)和水分，第二產(chǎn)程時(shí)給予產(chǎn)婦合理的腹壓，減少體力消耗，保持產(chǎn)婦的膀胱空虛，盡量避免因膀胱充盈影響胎兒的正常下降，導(dǎo)致產(chǎn)程時(shí)間延長(zhǎng)。給予產(chǎn)婦適當(dāng)?shù)男睦碜o(hù)理，緩解緊張焦慮的情緒，增加產(chǎn)婦順產(chǎn)的信心[2]。

觀察組在常規(guī)護(hù)理的基礎(chǔ)上給予鎮(zhèn)痛分娩配合護(hù)理的綜合護(hù)理。產(chǎn)婦達(dá)到臨產(chǎn)狀態(tài)時(shí)，助產(chǎn)護(hù)士對(duì)其進(jìn)行鎮(zhèn)痛分娩配合護(hù)理的相關(guān)注意事項(xiàng)以及臨床意義，潛伏期由助產(chǎn)護(hù)士指導(dǎo)產(chǎn)婦采取坐位，上身保持直立狀態(tài)，活躍期時(shí)，助產(chǎn)護(hù)士將產(chǎn)婦推至分娩室，行腰硬聯(lián)合麻醉，麻醉后由助產(chǎn)護(hù)士、麻醉師、產(chǎn)科醫(yī)生以及產(chǎn)婦丈夫?qū)嵤┒鄬?duì)一的全程陪產(chǎn)[3]。生產(chǎn)過(guò)程中，麻醉師根據(jù)產(chǎn)婦的鎮(zhèn)痛效果調(diào)整用藥的準(zhǔn)確性，對(duì)產(chǎn)婦進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整指導(dǎo)，丈夫在生產(chǎn)過(guò)程中給予情感護(hù)理支持。麻醉30min后，助產(chǎn)護(hù)士根據(jù)產(chǎn)婦的臨床需要及時(shí)調(diào)整，采取枕后位或枕橫位的方式，產(chǎn)婦宮口開全時(shí)采取半坐臥位，取膀胱截石位指導(dǎo)產(chǎn)婦雙腳蹬于支架上，行分娩手術(shù)。所有產(chǎn)婦的其他護(hù)理干預(yù)方法如靜脈輸注催產(chǎn)素、人工破膜等方法均保持相同[4]。

1.3觀察指標(biāo) 觀察兩組產(chǎn)婦的鎮(zhèn)痛效果、產(chǎn)后出血量、剖宮產(chǎn)率、產(chǎn)程時(shí)間以及新生兒并發(fā)癥的發(fā)生率等相關(guān)指標(biāo)。產(chǎn)程時(shí)間包括三個(gè)產(chǎn)程時(shí)間段：第一產(chǎn)程、第二產(chǎn)程、第三產(chǎn)程。對(duì)鎮(zhèn)痛效果采取國(guó)際上的統(tǒng)一規(guī)定的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，其中0分為無(wú)痛，1分為輕度疼痛，2分為中度疼痛，3分為重度疼痛，4分為極重度疼痛，其中鎮(zhèn)痛效果為顯效的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)為0～1分，有效的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)為1～3分，無(wú)效的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)為3～4分，總有效率=（顯效例數(shù)+有效例數(shù)）/總例數(shù)×100%。

1.4統(tǒng)計(jì)學(xué)處理 本次研究當(dāng)中的所有數(shù)據(jù)均采用SPSS17.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行處理，計(jì)量資料采用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（x±s）表示，計(jì)數(shù)資料采用率（%）表示，P

2 結(jié)果

2.1兩組產(chǎn)婦產(chǎn)程時(shí)間情況比較分析 觀察組患者的第一產(chǎn)程時(shí)間為（6.25±2.12）h，第二產(chǎn)程時(shí)間為（0.45±0.13）h，第三產(chǎn)程時(shí)間為（0.18±0.08）h，總產(chǎn)程時(shí)間為（7.10±2.18）h。對(duì)照組產(chǎn)婦的第一產(chǎn)程時(shí)間為（10.58±3.28）h，第二產(chǎn)程時(shí)間為（1.89±0.78）h，第三產(chǎn)程時(shí)間為（0.18±0.08）h，總產(chǎn)程時(shí)間為（12.14±6.21）h。觀察組與對(duì)照組相比，產(chǎn)程時(shí)間明顯短于對(duì)照組，兩組患者比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P

2.2兩組產(chǎn)婦各項(xiàng)指標(biāo)比較分析 觀察組產(chǎn)婦的鎮(zhèn)痛總有效率為89.25%，剖宮產(chǎn)率為7.16%，新生兒并發(fā)癥的發(fā)生率為1.32%，產(chǎn)后出血量為（78.47±18.95）。對(duì)照組產(chǎn)婦的鎮(zhèn)痛總有效率為26.73%，剖宮產(chǎn)率為46.12%，新生兒并發(fā)癥的發(fā)生率為19.15%，產(chǎn)后出血量為（134.12±42.14）。由數(shù)據(jù)顯示，觀察組的鎮(zhèn)痛總有效率顯著高于對(duì)照組，剖宮產(chǎn)率、新生兒并發(fā)癥發(fā)生率以及產(chǎn)后出血量顯著低于對(duì)照組。兩組患者比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P

篇（9）

首先國(guó)服ios版本在19年6月21日就公測(cè)了，安卓版本則是20年的7月9日。這一年下來(lái)的內(nèi)容差距過(guò)大，包括各種季節(jié)限定物品。安卓版就算是一周復(fù)刻一個(gè)季節(jié)，也難以在短期內(nèi)追趕上蘋果版的進(jìn)度，在趕上進(jìn)度后，就可以互通了。

光遇國(guó)服安卓和蘋果互通介紹：

首先國(guó)服ios版本在19年6月21日就公測(cè)了，安卓版本則是20年的7月9日。這一年下來(lái)的內(nèi)容差距過(guò)大，包括各種季節(jié)限定物品。安卓版就算是一周復(fù)刻一個(gè)季節(jié)，也難以在短期內(nèi)追趕上蘋果版的進(jìn)度，所以現(xiàn)在國(guó)服安卓和蘋果并沒(méi)有互通。

不過(guò)官方以安卓和iOS合服為最終目標(biāo)，讓玩家耐心等待，合服之后兩端就相當(dāng)于互通了。

（來(lái)源：文章屋網(wǎng) ）

篇（10）

中圖分類號(hào)：TP393文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044(2008)34-1730-03

Collabrative Filtering Recommendation Based on Users' Feature and Users' Drifting Interest

WU Ting, XIONG Qian-xing, HE Xi-chun

(Department of Computer Science and Technology, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063, China)

Abstract: Collaborative filtering(CF) is the most successful recommended system to date, but traditional CF algorithm does not consider the problem of drifting users' interests and users' feature which often results in poor recommendation. This paper combined two factors of drifting users' interests and user' feature. A new method of computing similarities between different users is developed which can enhance accurate of commendation.

Key words: collaborative filtering; interest drift; users' feature

1 引言

協(xié)同過(guò)濾系統(tǒng)是目前最成功的推薦系統(tǒng)[1]，它用來(lái)預(yù)測(cè)某個(gè)特定用戶是否會(huì)喜歡某個(gè)特定的商品，或用來(lái)確定用戶最感興趣的N件商品，很多電子商務(wù)網(wǎng)站都采用了該技術(shù)。協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)主要有基于用戶的協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)和基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)[2-3]。其中，基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾根據(jù)用戶－項(xiàng)目矩陣求出不同項(xiàng)目間的關(guān)系，然后利用這些關(guān)系進(jìn)行推薦，給用戶的推薦結(jié)果是通過(guò)發(fā)現(xiàn)與用戶喜歡的項(xiàng)目相似的項(xiàng)目來(lái)完成的。如果用戶曾經(jīng)對(duì)某些項(xiàng)目感興趣，那么與之相類似的項(xiàng)目用戶也會(huì)感興趣。但是，用戶的興趣變化經(jīng)常會(huì)導(dǎo)致推薦的質(zhì)量較差。同時(shí)，傳統(tǒng)的推薦算法也沒(méi)有考慮用戶的個(gè)性特征對(duì)用戶相似性的影響。往往具有相似特征的用戶興趣取向也具有相似性，如不同年齡層次，不同性別的人興趣層次不同，屬于不同的類別。用戶的個(gè)性特征可以進(jìn)一步修正用戶間的相似性度量。因此，該文提出了將用戶興趣變化和用戶特征相結(jié)合的方法來(lái)提高推薦的質(zhì)量。

2 基于用戶的CF算法

2.1 基于用戶CF的思想

基于用戶的協(xié)同過(guò)濾方法主要分為三個(gè)步驟：

1) 計(jì)算各用戶與目標(biāo)用戶a之間的相似程度，可以使用皮爾森相關(guān)系數(shù)或余弦相似性等度量方法，本文采用廣泛使用的皮爾森相關(guān)系數(shù)

■（1）

其中，sim(i,j)為用戶i和用戶j之間的相似度，Ri,k，Ri,k分別表示用戶i和用戶j對(duì)項(xiàng)目k的評(píng)分，Ri，Ri分別表示用戶i和用戶j在各自所有己打分項(xiàng)目上評(píng)分的平均值，S是用戶i與用戶j共同的評(píng)分項(xiàng)目數(shù)。

2) 根據(jù)各用戶與目標(biāo)用戶a之間的相似度確定該目標(biāo)用戶a的鄰居N={N1,N2,…,Nt}，a?埸N。從N1到Nt，目標(biāo)用戶a和鄰居用戶之間的相似度sim(a,Nt)從大到小排列。其中，目標(biāo)鄰居的數(shù)目可以通過(guò)兩種方法確定。一種是預(yù)先設(shè)置一個(gè)相似性閥值，所有與目標(biāo)用戶a之間的相似系數(shù)超過(guò)該閥值的用戶都作為鄰居。另外一種方法是選擇Q個(gè)相關(guān)系數(shù)最大的用戶作為鄰居用戶。

3) 鄰居生成之后，這些鄰居的評(píng)分被組合起來(lái)生成目標(biāo)用戶的預(yù)測(cè)評(píng)分值。在計(jì)算完目標(biāo)用戶與其他用戶之間的相似度后，目標(biāo)用戶a對(duì)項(xiàng)目j的評(píng)分的預(yù)測(cè)值Paj是其它用戶對(duì)該項(xiàng)目的評(píng)分的加權(quán)和：

■（2）

其中Wa,u是目標(biāo)用戶a與鄰居用戶u的相似度，Ru,j是鄰居用戶u對(duì)項(xiàng)目j的評(píng)分值，Ru是鄰居用戶u的平均評(píng)分，K是一個(gè)規(guī)范化系數(shù)。在進(jìn)行TOP―N 推薦時(shí)，只需給出前N個(gè)預(yù)測(cè)評(píng)分最高的項(xiàng)目即可。

2.2 基于用戶CF的問(wèn)題

傳統(tǒng)CF算法利用興趣相似的鄰居用戶對(duì)某項(xiàng)目興趣的大小，預(yù)測(cè)當(dāng)前用戶對(duì)該項(xiàng)目的喜好程度。顯然，這里的鄰居用戶選擇方法非常關(guān)鍵，但是通常的鄰居選擇方法沒(méi)有考慮用戶興趣變化問(wèn)題，從而影響算法的準(zhǔn)確性。例如，過(guò)去喜歡科幻類電影的用戶1現(xiàn)在喜歡驚悚類電影，用戶2 喜歡科幻類電影，用戶3喜歡驚悚類電影。 由于用戶1和用戶2 過(guò)去的興趣相似并且他們對(duì)項(xiàng)目的評(píng)分也相近，所以用戶1和用戶2的相似度要比用戶1和用戶3的相似度高。在確定用戶1的鄰居用戶時(shí)，傳統(tǒng)的CF算法就會(huì)選擇用戶2而不是用戶3，最終系統(tǒng)向用戶1推薦的仍是科幻類電影而不是驚悚類電影，盡管用戶1和用戶3最近興趣相似且用戶1已顯示出對(duì)驚悚類電影的興趣。如表1所示，如果要預(yù)測(cè)用戶1對(duì)電影4的評(píng)分值，按照傳統(tǒng)的CF算法，用戶2將是用戶1的鄰居。然而，通過(guò)表2可以發(fā)現(xiàn)2003年用戶1逐漸喜歡上了驚悚片，這時(shí)，他的相似用戶應(yīng)該是用戶3而不是用戶2。可見，在這種情況下傳統(tǒng)的CF算法并不能給出好的推薦。

表1用戶評(píng)分表 表2用戶評(píng)分時(shí)間表

■

3 用戶興趣變化問(wèn)題

針對(duì)上面出現(xiàn)的情況，在尋找用戶鄰居的時(shí)候需要考慮到用戶興趣隨時(shí)間的變化，所以在計(jì)算用戶間評(píng)分相似度的時(shí)候，引入一個(gè)時(shí)間函數(shù)f(t)，給與用戶1最近興趣相似的用戶3以較大的相似度，給與用戶1僅過(guò)去興趣相似的用戶2以較小的相似度。 ■ （3）

其中，t為用戶評(píng)分的實(shí)際時(shí)間，tmin為最小的間隔時(shí)間，tmax為最大的間隔時(shí)間，間隔時(shí)間是用戶實(shí)際的評(píng)分時(shí)間和系統(tǒng)參照時(shí)間的差值。參數(shù)m 反映f(t)的遺忘能力，m越大f(t)遺忘得越快，反之越慢。當(dāng)m=1時(shí)，f(t)對(duì)用戶評(píng)分進(jìn)行完全的線性遺忘；當(dāng)0

在傳統(tǒng)的皮爾森相關(guān)系數(shù)中引入這個(gè)時(shí)間函數(shù)，可以提高用戶間相似度的精度。引入這個(gè)時(shí)間函數(shù)后新的用戶評(píng)分相似度公式為：

■（4）

4 用戶特征和用戶興趣變化結(jié)合

4.1 用戶特征

在尋找目標(biāo)用戶鄰居的時(shí)候不僅要考慮到用戶興趣的變化，用戶的特征也是一個(gè)不能忽視的因素。例如，青年人喜歡看浪漫愛情片，中年人喜歡看生活片，老年人有時(shí)候喜歡看一些紀(jì)錄片。年齡層次不同的人，因?yàn)槠溟啔v不同，對(duì)生活的領(lǐng)悟程度也不同，所以對(duì)物體喜歡的層次類別也會(huì)有些差異。女性多喜歡情感劇，而男性多喜歡警匪片，說(shuō)明性別差異也會(huì)對(duì)用戶的興趣取向有影響。同時(shí)，具有相同職業(yè)的人對(duì)事物更可能有相同的理解角度，往往會(huì)喜歡同一類型的電影。因此本文選擇這三個(gè)因素作為識(shí)別用戶特征的特征因素。

根據(jù)用戶的特征數(shù)據(jù)可以計(jì)算用戶間的特征相似度，設(shè)用戶P和用戶Q在k維用戶特征空間上的特征值分別看作是向量■={p1,p2,……pk}，■={q1,q2,……qk}，則用戶P和用戶Q的用戶特征相似性計(jì)算公式為：

■（5）

此公式分母k表示用戶特征因子數(shù)，分子表示用戶P和用戶Q在k維用戶特征空間上相同的特征因子數(shù)目。

4.2 算法步驟

利用用戶特征和用戶興趣變化兩個(gè)因素，這里將推薦算法步驟描述如下：

輸入數(shù)據(jù)包括：m個(gè)用戶對(duì)n個(gè)項(xiàng)目的評(píng)分及評(píng)分時(shí)間t，鄰居用戶大小k；

輸出數(shù)據(jù)：對(duì)目標(biāo)用戶的N個(gè)推薦項(xiàng)目。

1) 利用用戶的特征數(shù)據(jù)計(jì)算用戶間的特征相似性sim_feature，計(jì)算sim_feature的公式見公式5；

2) 利用用戶的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)和用戶變化興趣函數(shù)f(t)，計(jì)算用戶之間的評(píng)分相似性sim_rating，計(jì)算sim_rating的公式見公式4；

3) 計(jì)算用戶的最終相似性：similarity=r*sim_feature+(1-r)* sim_rating，其中r為基于用戶的特征相似性在最終相似性計(jì)算中的比重；

4) 利用similarity的數(shù)值結(jié)合傳統(tǒng)算法預(yù)測(cè)評(píng)分的數(shù)值，傳統(tǒng)的評(píng)分預(yù)測(cè)公式見公式2。

4.3 算法說(shuō)明

在傳統(tǒng)的CF算法中, 所有評(píng)分的重要性都相同。但是當(dāng)用戶興趣發(fā)生變化時(shí)，推薦系統(tǒng)中舊評(píng)分的積極作用不大，因此應(yīng)降低舊評(píng)分的重要性。時(shí)間函數(shù)f(t)根據(jù)評(píng)價(jià)時(shí)間調(diào)整每項(xiàng)評(píng)分的重要性，然后在此基礎(chǔ)上確定用戶間的評(píng)分相似度。同時(shí)，還考慮到用戶的特征因素，將用戶間特征相似度和用戶評(píng)分相似度相結(jié)合，確定用戶間最終相似度。因此在準(zhǔn)確性方面高于傳統(tǒng)的CF算法。

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本文采用MovieLens站點(diǎn)提供的數(shù)據(jù)集ml-data，該數(shù)據(jù)集中包括了943用戶的信息以及這943個(gè)用戶對(duì)1682部電影項(xiàng)目的100000條打分?jǐn)?shù)據(jù)。

5.1 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

采用平均絕對(duì)誤差(Mean Absolute Error，MAE)作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，MAE用項(xiàng)目預(yù)測(cè)評(píng)分和實(shí)際評(píng)分間的偏差度量算法的準(zhǔn)確性。

5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

首先，只考慮含有f(t)函數(shù)的用戶評(píng)分相似度對(duì)MAE值的影響。當(dāng)時(shí)間函數(shù)f(t)中參數(shù)m取0.6時(shí)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)過(guò)f(t)函數(shù)對(duì)用戶評(píng)分相似度的修正，該方法在準(zhǔn)確性方面優(yōu)于傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾算法。

然后，我們?cè)倏紤]用戶特征對(duì)用戶間相似度的影響，發(fā)現(xiàn)在用戶鄰居較大的情況下，r取0.05時(shí)，根據(jù)用戶最終的相似度計(jì)算得到的MAE值比只考慮用戶評(píng)分相似度時(shí)的MAE要小。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖1所示。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，將用戶興趣變化和用戶特征相結(jié)合的協(xié)同過(guò)濾算法在準(zhǔn)確性方面優(yōu)于傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法。

6 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)與傳統(tǒng)的基于用戶的協(xié)同過(guò)濾推薦算法相對(duì)比，基于用戶興趣變化和用戶特征的協(xié)同過(guò)濾推薦算法在以下兩個(gè)方面進(jìn)行了改進(jìn)。

1) 引入時(shí)間函數(shù)f(t)，考慮了用戶興趣變化對(duì)用戶間的相似性的影響，在準(zhǔn)確性方面優(yōu)于傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法。由于用戶興趣大多都是逐漸改變的，因此在推薦系統(tǒng)中使用的線性時(shí)間函數(shù)將有效提高推薦算法的準(zhǔn)確性。

2) 在基于用戶興趣變化的基礎(chǔ)上考慮用戶的特征因素。當(dāng)最近鄰數(shù)增大時(shí)，用戶特征相似度的貢獻(xiàn)率增大。這是因?yàn)殡S著最近鄰數(shù)的增大，用戶之間的共同評(píng)分項(xiàng)目數(shù)目減少，最近鄰選取的精度將降低，而相同類別特征的用戶對(duì)一定項(xiàng)目平均偏好程度相似，所以提高r的值加大了對(duì)同一類別用戶的選取。當(dāng)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)稀疏時(shí)，用戶共同評(píng)分項(xiàng)目少的情況下，結(jié)合用戶特征的協(xié)同過(guò)濾算法能夠改善相似用戶選取精度從而改善推薦效果。

參考文獻(xiàn)：