【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和電子商務(wù)的不斷發(fā)展,信息量也隨之呈現(xiàn)過(guò)剩狀態(tài),這就使得用戶很難從膨脹的信息中找到符合自己需求的信息。在這樣的背景下推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生,推薦算法是推薦系統(tǒng)的核心,其中二部圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)推薦算法因其推薦復(fù)雜性低、推薦內(nèi)容不受限制且多樣化而受到廣大學(xué)者的關(guān)注。本文通過(guò)分析二部圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)推薦算法的優(yōu)劣勢(shì),對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),主要工作如下:首先,針對(duì)二部圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分配資源過(guò)程中僅判斷是否對(duì)項(xiàng)目有過(guò)選擇,沒(méi)有考慮用戶顯式偏好對(duì)資源分配的影響,而且過(guò)于依賴用戶和項(xiàng)目節(jié)點(diǎn)的度的大小,導(dǎo)致推薦項(xiàng)目單一的問(wèn)題,提出了一種基于用戶偏好和相似性的二部圖推薦算法。在基于二部圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)推薦的基礎(chǔ)上引入用戶顯式評(píng)分,采用最大最小值方法將評(píng)分值標(biāo)準(zhǔn)化,并將其作為用戶的原始資源值和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的權(quán)值,在第一次資源分配過(guò)程中引入項(xiàng)目度與權(quán)值的比值,增強(qiáng)權(quán)值和較小項(xiàng)目的推薦能力,在第二次資源分配過(guò)程中引入用戶評(píng)分相似性,提高相似性大的用戶間資源分配比率,通過(guò)兩次資源分配,將符合用戶偏好的項(xiàng)目?jī)?yōu)先納入推薦列表的前端。其次,針對(duì)二部圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)推薦中存在的冷啟動(dòng)問(wèn)題,利用用戶間信任關(guān)系,提出了一種基于信任網(wǎng)絡(luò)的二部圖推薦算法。根據(jù)用戶間的顯式信任值計(jì)算用戶間相似性,提取出與每個(gè)用戶相似性高的近鄰用戶集,并對(duì)近鄰用戶的信任度作區(qū)分,利用區(qū)分后的信任度和近鄰用戶集預(yù)測(cè)新的顯式信任值。將二部圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)推薦算法中用戶間相似性作為隱式信任值,通過(guò)對(duì)兩種信任值進(jìn)行歸一化處理,緩解了新用戶冷啟動(dòng)問(wèn)題。最后,對(duì)兩種改進(jìn)推薦算法做了詳細(xì)的仿真實(shí)驗(yàn),通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明,兩種改進(jìn)的推薦算法在準(zhǔn)確性、多樣性方面都表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢(shì),彰顯了本文研究?jī)r(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.3

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6 梁莘q，

本文編號(hào)：2543604