本文關鍵詞：基于信任的協(xié)同過濾算法在電子商務推薦系統(tǒng)中的研究

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【摘要】：在網絡信息技術不斷發(fā)展的背景下，網絡數據持續(xù)膨脹，用戶想要從海量信息中快速準確地找到想要的信息變得越來越難。電子商務推薦系統(tǒng)正是為了向用戶推薦其感興趣的項目而興起。電子商務系統(tǒng)中使用最多的協(xié)同過濾推薦技術,但是協(xié)同過濾推薦技術存在著數據稀疏性、冷啟動等問題，使系統(tǒng)的推薦服務質量降低。 針對以上問題，，引進社交網絡中的信任關系，提出基于信任的協(xié)同過濾推薦算法，一方面能將信任關系引入到傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦算法中，并將用戶間的信任度作為推薦的一個考慮因素；另一方面，利用信任關系的傳遞性質，將本來沒有關聯的用戶相互關聯起來，為冷啟動用戶匹配到更多的鄰居。改進后基于信任的協(xié)同過濾推薦算法充分綜合用戶相似度和信任度，提高系統(tǒng)的推薦質量。 本文通過實驗證明了信任因子的可用性；信任因子能降低數據稀疏性問題，緩解冷啟動問題；改進后基于信任的協(xié)同過濾推薦算法的平均絕對誤差比傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦算法小，提高了推薦服務質量。
【關鍵詞】：推薦系統(tǒng) 協(xié)同過濾 相似度 信任度
【學位授予單位】：南昌大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第1章 緒論7-13
• 1.1 課題背景7-8
• 1.2 研究現狀8-11
• 1.3 研究內容及創(chuàng)新之處11-12
• 1.4 內容安排12-13
• 第2章 電子商務推薦系統(tǒng)概述13-22
• 2.1 電子商務推薦系統(tǒng)的構成13
• 2.2 常用的推薦技術13-19
• 2.2.1 基于內容推薦13-15
• 2.2.2 基于關聯規(guī)則的推薦15-16
• 2.2.3 協(xié)同過濾的推薦16-19
• 2.2.4 基于聚類推薦19
• 2.3 電子商務推薦系統(tǒng)的評估標準19-21
• 2.4 本章小結21-22
• 第3章 信任的相關理論22-27
• 3.1 信任的概念22-23
• 3.2 信任的性質以及相關定義23-24
• 3.3 信任的分類24
• 3.4 信任關系量化分析24-26
• 3.4.1 直接信任度概述25
• 3.4.2 間接信任度概述25-26
• 3.5 本章小結26-27
• 第4章 基于信任的協(xié)同過濾推薦27-41
• 4.1 收集評分數據29-31
• 4.2 相似度的計算31-32
• 4.3 信任度的計算32-36
• 4.3.1 直接信任度建模32-34
• 4.3.2 間接信任度建模34-36
• 4.4 合并矩陣36-37
• 4.5 生成最近鄰居群37
• 4.6 預測評分并產生推薦37-40
• 4.7 本章小結40-41
• 第5章 實驗及結果分析41-52
• 5.1 實驗目的41
• 5.2 實驗環(huán)境及實驗數據41-43
• 5.2.1 實驗環(huán)境41
• 5.2.2 實驗數據41-43
• 5.3 評價指標43
• 5.3.1 數據稀疏性43
• 5.3.2 平均絕對誤差43
• 5.4 實驗設計及結果分析43-51
• 5.4.1 實驗 1：信任因子可用性43-47
• 5.4.2 實驗 2：降低稀疏性解決冷啟動問題47-49
• 5.4.3 實驗 3：改進后基于信任的協(xié)同過濾推薦算法效果49-51
• 5.5 本章小結51-52
• 第6章 總結52-53
• 6.1 本文總結52
• 6.2 未來工作展望52-53
• 致謝53-54
• 參考文獻54-57
• 攻讀學位期間的研究成果57

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前10條

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本文編號：898442