發(fā)布時(shí)間：2020-03-23 11:29

【摘要】：隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展,以及社交網(wǎng)站新用戶的快速增加,推薦技術(shù)顯得越來(lái)越重要。個(gè)性化推薦在近些年備受關(guān)注,吸引了眾多學(xué)者,雖然推薦系統(tǒng)愈來(lái)愈成熟,不斷地誕生新的技術(shù)和方法,但是仍然存在數(shù)據(jù)稀疏性、冷啟動(dòng)、推薦精度不夠等問(wèn)題。并且經(jīng)過(guò)研究發(fā)現(xiàn),用戶在社交網(wǎng)站上的行為和用戶的性格存在很大的關(guān)聯(lián)性,OCEAN模型的五種特質(zhì)可以高度的涵蓋用戶性格的所有方面。所以,分析用戶在社交網(wǎng)站留下的數(shù)字腳印,提取出用戶行為的規(guī)律,針對(duì)性的對(duì)每個(gè)用戶的需求做出相對(duì)準(zhǔn)確的評(píng)估,進(jìn)而給用戶提供個(gè)性化的服務(wù)具有很重要的意義。本文首先搭建了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)社交網(wǎng)站用戶的OCEAN模型進(jìn)行構(gòu)建的算法。采用LDA主題模型對(duì)用戶的文本特征進(jìn)行提取,作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本輸入,用調(diào)查問(wèn)卷得到的用戶OCEAN模型的結(jié)果作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本輸出,通過(guò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立用戶文本主題概率與用戶OCEAN模型之間的映射模型,以此可以通過(guò)用戶社交網(wǎng)站的文字材料預(yù)測(cè)用戶的OCEAN模型。其次,根據(jù)目前的微定向傳播方法及其不足,提出了兩種基于用戶的OCEAN模型對(duì)用戶進(jìn)行微定向傳播的方法。第一種方法是對(duì)傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾進(jìn)行改進(jìn)的基于用戶聚類的協(xié)同過(guò)濾方法,將用戶根據(jù)OCEAN模型進(jìn)行聚類以后,用基于BiasSVD的協(xié)同過(guò)濾方法在用戶所屬類簇內(nèi)對(duì)用戶進(jìn)行協(xié)同過(guò)濾,產(chǎn)生推薦。第二種方法是將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到協(xié)同過(guò)濾中的方法,使用棧式降噪編碼器(SDAE)對(duì)用戶-項(xiàng)目評(píng)分矩陣進(jìn)行非線性的降維以提取到更豐富的信息,將用戶OCEAN模型加入到降維后的用戶特征矩陣和項(xiàng)目特征矩陣中組成有監(jiān)督訓(xùn)練集,利用多元線性回歸的方式對(duì)用戶的未打分項(xiàng)目進(jìn)行預(yù)測(cè),產(chǎn)生推薦。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明,經(jīng)過(guò)用戶的OCEAN模型進(jìn)行聚類以后,不僅提高了推薦的準(zhǔn)確性,而且推薦的時(shí)間相比整個(gè)用戶空間也極大的縮短了,并能有效的解決微定向傳播中的冷啟動(dòng)問(wèn)題。同時(shí)經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)證實(shí)經(jīng)過(guò)棧式降噪編碼器改進(jìn)了的協(xié)同過(guò)濾算法能提高推薦的精確度,并且在加入了用戶的OCEAN模型以后,精確度相比于未加入用戶OCEAN模型的有了一定的優(yōu)化效果。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP393.09

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本文編號(hào)：2596657