本文關(guān)鍵詞：移動(dòng)對(duì)象軌跡數(shù)據(jù)挖掘方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《吉林大學(xué)》 2013年

個(gè)性化推薦中協(xié)同過(guò)濾算法的改進(jìn)研究

蔡觀洋  

【摘要】：個(gè)性化推薦技術(shù)是解決信息化時(shí)代中信息過(guò)載問(wèn)題的有效工具，它在作為一種獨(dú)立工具幫助人們解決難題的同時(shí)，也可以與現(xiàn)有的一些技術(shù)如搜索引擎，分類目錄等相結(jié)合，使它們提供的服務(wù)錦上添花常見(jiàn)的個(gè)性化推薦技術(shù)有基于內(nèi)容的推薦，協(xié)同過(guò)濾推薦，混合推薦技術(shù)等，協(xié)同過(guò)濾技術(shù)則是其中應(yīng)用最成功的一種方法它主要是基于用戶或物體的社會(huì)屬性特征，通過(guò)分析用戶的歷史行為產(chǎn)生個(gè)性化的推薦由于推薦過(guò)程僅需要考慮用戶的歷史行為，與物體的內(nèi)容屬性無(wú)關(guān)，實(shí)現(xiàn)非常簡(jiǎn)單，在電子商務(wù)，個(gè)性化閱讀，搜索等領(lǐng)域得到了廣泛地應(yīng)用，因此對(duì)協(xié)同過(guò)濾算法的研究具有很好的商業(yè)價(jià)值但協(xié)同過(guò)濾算法在應(yīng)用過(guò)程中也面臨著許多問(wèn)題，如算法的可擴(kuò)展性，冷啟動(dòng)問(wèn)題，推薦精度等，，它也值得我們進(jìn)行深入的研究 目前學(xué)者在如何提高協(xié)同過(guò)濾算法推薦精度問(wèn)題上的研究主要集中在相似性計(jì)算方法的改進(jìn)來(lái)有效度量用戶或物體間的興趣一致程度，根據(jù)數(shù)據(jù)集的特性選擇合適的懲罰因子來(lái)提高相似性的準(zhǔn)確度，以及通過(guò)與其他推薦方式結(jié)合以提高推薦精度但是這些方法都忽略了協(xié)同過(guò)濾算法中近鄰用戶/近鄰項(xiàng)目組的選擇，由于最終的推薦都是基于近鄰用戶/近鄰項(xiàng)目產(chǎn)生的，因此它們的質(zhì)量也直接決定了推薦結(jié)果的精度，文中通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了這一點(diǎn)針對(duì)近鄰用戶/近鄰項(xiàng)目組的選擇策略，本文進(jìn)行了詳細(xì)的研究： 首先，文中提出了兩個(gè)近鄰評(píng)估指標(biāo)：近鄰用戶/項(xiàng)目組相似度和參考近鄰比例，來(lái)度量近鄰的質(zhì)量通過(guò)實(shí)驗(yàn)找出了傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾算法計(jì)算過(guò)程存在的弊端 其次，傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法選擇的近鄰要么是相關(guān)性比較強(qiáng)，但并不能參與到預(yù)測(cè)的計(jì)算過(guò)程，要么就是能參與到預(yù)測(cè)的計(jì)算過(guò)程，但是近鄰組與目標(biāo)用戶/項(xiàng)目的相關(guān)性又不高，導(dǎo)致選擇的近鄰對(duì)預(yù)測(cè)的計(jì)算并非都有正向的促進(jìn)作用針對(duì)原來(lái)近鄰選擇的不足，本文提出了雙重閾值的近鄰查找方法，在考慮近鄰相關(guān)度的同時(shí)還考慮了近鄰參與計(jì)算的比例并且將此近鄰查找方法分別應(yīng)用在了基于用戶和基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾算法中，形成了DT-UBCF和DT-IBCF算法 然后，基于雙重閾值近鄰查找法的思想，文中提出了抽樣近鄰查找策略，提高了基于用戶的協(xié)同過(guò)濾算法應(yīng)用在在線推薦中的推薦精度 最后，在Movie lens數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證了改進(jìn)的協(xié)同過(guò)濾算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明DT-UBCF和DT-IBCF的推薦精度都比傳統(tǒng)的UBCF和IBCF的推薦精度要高

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TP391.3
【目錄】：

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【參考文獻(xiàn)】

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6 李春;協(xié)同過(guò)濾推薦算法的研究[D];湘潭大學(xué);2010年

7 黃合鑫;電子商務(wù)協(xié)同過(guò)濾算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D];北京交通大學(xué);2011年

8 李高敏;基于協(xié)同過(guò)濾的教學(xué)資源個(gè)性化推薦技術(shù)的研究及應(yīng)用[D];北京交通大學(xué);2011年

9 苗靜;基于擴(kuò)展鄰居與語(yǔ)義樹(shù)的個(gè)性化推薦算法研究[D];大連理工大學(xué);2010年

10 康雨潔;基于協(xié)同過(guò)濾的個(gè)性化社區(qū)推薦方法研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2011年

  本文關(guān)鍵詞：移動(dòng)對(duì)象軌跡數(shù)據(jù)挖掘方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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