本文關(guān)鍵詞：基于信任的協(xié)同過(guò)濾推薦算法在電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的應(yīng)用研究

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【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)的快速發(fā)展,信息過(guò)載已經(jīng)成為目前互聯(lián)網(wǎng)用戶所面臨嚴(yán)峻的問(wèn)題。電子商務(wù)產(chǎn)生的越來(lái)越多的產(chǎn)品信息也使得用戶難以快速地找到自己喜歡的產(chǎn)品。同時(shí),電子商務(wù)企業(yè)也面臨著如何及時(shí)向用戶提供其感興趣的產(chǎn)品,來(lái)提高銷(xiāo)售量的問(wèn)題。電子商務(wù)推薦系統(tǒng)是解決這一問(wèn)題的有效手段。協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)是電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中應(yīng)用最廣泛、效果最好的技術(shù),但其面臨著數(shù)據(jù)稀疏性、冷啟動(dòng)、擴(kuò)展性等問(wèn)題。 論文針對(duì)協(xié)同過(guò)濾算法中的數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題,將信任關(guān)系引入其中,提出了基于信任的協(xié)同過(guò)濾推薦算法。信任可以更加準(zhǔn)確的刻畫(huà)用戶之間的關(guān)系,信任的傳遞性質(zhì)可以將原本沒(méi)有關(guān)聯(lián)的用戶相互關(guān)聯(lián)起來(lái),將用戶間的信任度作為相似度的一個(gè)有效的補(bǔ)充,可以緩解傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾推薦算法的數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題和提高推薦系統(tǒng)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。論文采用經(jīng)典數(shù)據(jù)集,并設(shè)計(jì)了3個(gè)實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證該算法的有效性,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法利用信任的傳遞性質(zhì),并將相似度與信任度結(jié)合進(jìn)行推薦,能夠緩解評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的稀疏性問(wèn)題,該算法比傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度上有明顯的提高。最后,論文將此算法應(yīng)用到一個(gè)網(wǎng)絡(luò)書(shū)店的推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中實(shí)現(xiàn)圖書(shū)的推薦功能。
【關(guān)鍵詞】：電子商務(wù) 推薦系統(tǒng) 協(xié)同過(guò)濾 信任 信任傳遞
【學(xué)位授予單位】：東華大學(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】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 課題背景10-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 研究?jī)?nèi)容14-17
• 第2章 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)概述17-29
• 2.1 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)17-21
• 2.1.1 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的構(gòu)成17-20
• 2.1.2 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)與個(gè)性化服務(wù)20-21
• 2.2 常用推薦技術(shù)21-26
• 2.2.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦算法21-23
• 2.2.2 基于內(nèi)容的推薦算法23-24
• 2.2.3 協(xié)同過(guò)濾推薦算法24-26
• 2.3 推薦系統(tǒng)的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)26-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第3章 信任的相關(guān)研究29-37
• 3.1 信任的概念29-31
• 3.2 信任的性質(zhì)31-32
• 3.3 信任的分類32-36
• 3.3.1 直接信任度和間接信任度32-33
• 3.3.2 全局信任度和局部信任度33-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 第4章 基于信任的協(xié)同過(guò)濾推薦算法37-56
• 4.1 協(xié)同過(guò)濾推薦算法37-43
• 4.1.1 協(xié)同過(guò)濾推薦算法思路及步驟37-41
• 4.1.2 協(xié)同過(guò)濾推薦算法存在的問(wèn)題41-43
• 4.2 基于信任的協(xié)同過(guò)濾推薦算法整體思路43-45
• 4.2.1 信任的引入43-44
• 4.2.2 基于信任的協(xié)同過(guò)濾推薦算法的整體框架44-45
• 4.3 用戶信任建模45-51
• 4.3.1 直接信任度建模46-48
• 4.3.2 間接信任度建模48-51
• 4.4 基于信任的協(xié)同過(guò)濾推薦算法具體步驟51-55
• 4.4.1 計(jì)算相似度51-52
• 4.4.2 計(jì)算信任度52-53
• 4.4.3 相似度與信任度結(jié)合53-54
• 4.4.4 生成最近鄰居集合54
• 4.4.5 評(píng)分預(yù)測(cè)及推薦54-55
• 4.5 本章小結(jié)55-56
• 第5章 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析56-64
• 5.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/span>56
• 5.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)56-57
• 5.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)57-59
• 5.3.1 稀疏度57-58
• 5.3.2 平均絕對(duì)誤差58-59
• 5.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)59
• 5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析59-63
• 5.5.1 實(shí)驗(yàn)159-60
• 5.5.2 實(shí)驗(yàn)260-61
• 5.5.3 實(shí)驗(yàn)361-63
• 5.6 本章小結(jié)63-64
• 第6章 圖書(shū)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與算法實(shí)現(xiàn)64-79
• 6.1 需求分析64-66
• 6.2 推薦系統(tǒng)架構(gòu)66-67
• 6.3 推薦引擎設(shè)計(jì)67-70
• 6.4 個(gè)性化推薦的算法實(shí)現(xiàn)70-78
• 6.4.1 相似度71-72
• 6.4.2 信任度72-76
• 6.4.3 復(fù)合矩陣76-77
• 6.4.4 評(píng)分預(yù)測(cè)及推薦77-78
• 6.5 本章小結(jié)78-79
• 結(jié)論79-81
• 參考文獻(xiàn)81-86
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文86-87
• 致謝87

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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5 胡福華;鄭小林;干紅華;;基于相似度傳遞的協(xié)同過(guò)濾算法[J];計(jì)算機(jī)工程;2011年10期

6 夏小伍;王衛(wèi)平;;基于信任模型的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[J];計(jì)算機(jī)工程;2011年21期

7 鄧愛(ài)林,朱揚(yáng)勇,施伯樂(lè);基于項(xiàng)目評(píng)分預(yù)測(cè)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[J];軟件學(xué)報(bào);2003年09期

8 張光衛(wèi);李德毅;李鵬;康建初;陳桂生;;基于云模型的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[J];軟件學(xué)報(bào);2007年10期

9 許海玲;吳瀟;李曉東;閻保平;;互聯(lián)網(wǎng)推薦系統(tǒng)比較研究[J];軟件學(xué)報(bào);2009年02期

10 金亞亞;牟援朝;;基于改進(jìn)信任度的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[J];現(xiàn)代圖書(shū)情報(bào)技術(shù);2010年10期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 鄧愛(ài)林;電子商務(wù)推薦系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];復(fù)旦大學(xué);2003年

2 孫小華;協(xié)同過(guò)濾系統(tǒng)的稀疏性與冷啟動(dòng)問(wèn)題研究[D];浙江大學(xué);2005年

3 李聰;電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中協(xié)同過(guò)濾瓶頸問(wèn)題研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2009年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 何安;協(xié)同過(guò)濾技術(shù)在電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2007年

2 張曉彬;基于可信度的協(xié)同過(guò)濾推薦算法研究[D];重慶大學(xué);2010年

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本文編號(hào)：583848