本文關(guān)鍵詞：融合移動用戶社會化關(guān)系的協(xié)同過濾推薦方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《河北工業(yè)大學(xué)》 2015年

基于社團(tuán)劃分和加權(quán)二部圖網(wǎng)絡(luò)的個性化推薦算法研究

孫曉萌  

【摘要】：個性化推薦能夠滿足用戶個人不同的需求,為用戶提供高精度的個性化服務(wù)可以增加用戶的粘著性并給網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)的開發(fā)商帶來一定的利益,但是個性化推薦在準(zhǔn)確率、召回率(覆蓋率)方面并不是很令人滿意。本文旨在提高個性化推薦的效果。首先,在對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、社團(tuán)劃分、個性化推薦和二部圖網(wǎng)絡(luò)方面進(jìn)行詳細(xì)分析后,發(fā)現(xiàn)二部圖網(wǎng)絡(luò)可以更好地描述網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點及節(jié)點間關(guān)系,故選擇二部圖網(wǎng)絡(luò)作為研究對象,利用二部圖兩類節(jié)點及節(jié)點間關(guān)系對其進(jìn)行個性化推薦。然后,選擇改進(jìn)的模糊C均值算法對二部圖網(wǎng)絡(luò)中用戶節(jié)點和項目節(jié)點分別進(jìn)行聚類產(chǎn)生社團(tuán),減少了數(shù)據(jù)的稀疏性,得到了較好的劃分效果。模糊C均值算法的改進(jìn)分別為減法聚類法產(chǎn)生初始聚類中心、改進(jìn)的距離函數(shù)(包括0-1矩陣距離函數(shù)和加權(quán)矩陣距離函數(shù))和選取迭代過程中的最優(yōu)方案三方面。利用真實數(shù)據(jù)對改進(jìn)的模糊C均值算法在二部圖網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用進(jìn)行測試,得到了較好的劃分效果。其次,提出了基于二部圖網(wǎng)絡(luò)的個性化推薦模型,分別對0-1矩陣和加權(quán)矩陣二部圖網(wǎng)絡(luò)的用戶節(jié)點和項目節(jié)點進(jìn)行聚類,對聚類后產(chǎn)生的社團(tuán)內(nèi)部節(jié)點利用改進(jìn)的PageRank算法進(jìn)行流行度排序,把排序結(jié)果結(jié)合起來對其進(jìn)行個性化推薦。最后,利用MovieLens數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶-電影二部圖網(wǎng)絡(luò),對基于二部圖網(wǎng)絡(luò)的個性化推薦算法進(jìn)行驗證,對驗證結(jié)果和經(jīng)典的協(xié)同過濾算法進(jìn)行對比。對比結(jié)果顯示,基于二部圖網(wǎng)絡(luò)的個性化推薦算法在準(zhǔn)確率、召回率(覆蓋率)和F1值等指標(biāo)上具有較好的效果。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：河北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.3;C931
【目錄】：

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本文編號：99049