【摘要】：隨著Web2.0時(shí)代的到來,我們面臨最大的問題就是信息過載,搜索引擎和推薦系統(tǒng)的出現(xiàn)解決了這個(gè)問題。協(xié)同過濾推薦算法是現(xiàn)在最常用也是最成功的推薦技術(shù)之一,在電子商務(wù)等諸多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。但是傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦算法存在稀疏性和冷啟動等問題,所以很有必要在推薦算法中引入新的數(shù)據(jù)源來減輕這些問題。情境上下文和社交網(wǎng)絡(luò)可以給推薦系統(tǒng)提供更多關(guān)于用戶的信息。相比傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦算法,引入情境上下文可以幫助用戶更準(zhǔn)確地找到用戶感興趣的項(xiàng)目,社交網(wǎng)絡(luò)則可以提供更多的用戶偏好信息以及用戶行為數(shù)據(jù),從而部分地緩解了推薦系統(tǒng)的稀疏性和冷啟動問題。所以如何融合情境上下文和社交網(wǎng)絡(luò)信息來提高推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確度是一個(gè)很值得研究的問題。本文提出了幾種融合時(shí)間上下文、地點(diǎn)上下文和用戶社交網(wǎng)絡(luò)信息推薦算法。在傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法相似度計(jì)算的基礎(chǔ)之上,進(jìn)行如下改進(jìn)：1.用戶的興趣會隨時(shí)間的推移而產(chǎn)生變化,本文考慮兩個(gè)方面的時(shí)間變化：一個(gè)是用戶隨時(shí)間變化的興趣相似度,另一個(gè)是相似用戶的最近興趣。我們引入了一個(gè)時(shí)間衰減函數(shù)來體現(xiàn)用戶不同時(shí)期的興趣變化。2.不同地方的用戶興趣存在著一定的差別,本文將用戶按照不同城市進(jìn)行類別劃分,相同城市用戶的地點(diǎn)相似度權(quán)重大,不同城市用戶的地點(diǎn)相似度權(quán)重小。3.用戶往往對基于自己好友的推薦信息更加信任,因此如果推薦項(xiàng)目是好友感興趣的項(xiàng)目,那么用戶就會更相信推薦結(jié)果。本文根據(jù)用戶社交網(wǎng)絡(luò)信息計(jì)算用戶的熟悉程度,用戶之間的共同好友比例越高,用戶之間越熟悉,他們的興趣相似度也就越高。本文將以上三種信息通過不同的方式線性加權(quán)融合到傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法中,并且通過在豆瓣數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),證明了本文提出的改進(jìn)算法比傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法對推薦準(zhǔn)確度有明顯的提高。
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.3

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本文編號：2519665