用戶評分稀疏性問題是推薦系統(tǒng)領(lǐng)域所面臨的一個重要問題�，F(xiàn)有研究大多無法從根本上解決該問題,通過對用戶進行評分激勵,可以有效提高推薦系統(tǒng)的評分供應(yīng),從而從根本上解決該問題。因此本文將對推薦系統(tǒng)評分激勵機制的設(shè)計與應(yīng)用進行研究�？紤]到現(xiàn)有無差異化評分激勵機制難以獲得高質(zhì)量的用戶評分,本文首先對其進行改進。通過衡量用戶的評分貢獻度,本文設(shè)計了一套基于用戶評分貢獻度的差異化評分激勵機制,以引導(dǎo)用戶做出高質(zhì)量評分。通過在Epinions數(shù)據(jù)集上進行仿真實驗,本文驗證了該激勵機制的有效性。接著,本文基于現(xiàn)時偏向型偏好理論刻畫了用戶在不同激勵機制下的效用函數(shù),并通過仿真實驗對兩種激勵機制的激勵效果進行對比。再次,針對該激勵機制在實施過程中將面臨的不信任問題,本文進一步設(shè)計了一套基于區(qū)塊鏈的系統(tǒng)框架來實施該激勵機制。最后,通過綜合考慮激勵機制的類型和區(qū)塊鏈的使用對推薦系統(tǒng)收益的影響,本文建立了相應(yīng)的收益模型,對不同激勵機制的最優(yōu)收益進行了比較,并討論了不同激勵機制的選擇條件。本文通過研究發(fā)現(xiàn):（1）差異化的評分激勵機制有助于提高用戶評分的質(zhì)量,然而激勵效果可能有所下降,取決于用戶的風(fēng)險偏好類型;（2）... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

研究技術(shù)路線圖

華南理工大學(xué)碩士學(xué)位論文 分表示用戶尚未對商品做出評分。 協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)的核心是協(xié)同過濾推薦算法�；谟脩舻膮f(xié)同過濾推薦算法的流程如圖 3-1 所示。

華南理工大學(xué)碩士學(xué)位論文20戶獲得的獎勵因他們的評分為推薦系統(tǒng)做出的貢獻不同而不同，從而引導(dǎo)用戶為推薦系統(tǒng)做出更高質(zhì)量的評分�；谶@個思路，推薦系統(tǒng)差異化的評分激勵機制須要通過以下流程實現(xiàn)，如圖3-2所示。圖3-2差異化評分激勵機制流程在圖3-2中，我們可以看出，差異化評分激勵機制的一般流程是：用戶先向推薦系統(tǒng)提供評分，推薦系統(tǒng)獲得評分后對目標用戶產(chǎn)生推薦，用戶接受推薦后，購買感興趣的商品，并觸發(fā)獎勵分配過程，獎勵分配過程會根據(jù)推薦過程中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)核算每個用戶應(yīng)得的獎勵，并發(fā)放獎勵。通過對比差異化與無差異化評分激勵機制，我們可以看出兩者有以下三點不同：（1）在差異化評分激勵機制中，用戶所獲得的獎勵是差異化的。對于無差異化評分激勵機制來說，用戶每做出一個評分所獲得的獎勵是一致的；而差異化的評分激勵機制與之相反，用戶做出的評分所獲得的獎勵通常是不一致的，取決于他們的評分為推薦系統(tǒng)所作出的貢獻。（2）差異化評分激勵機制的獎勵數(shù)額在評分前是不確定的。在無差異化的評分激勵機制中，用戶在評分之前就知道評分所能獲得的獎勵數(shù)額；而在差異化的評分激勵機制中，用戶獲得的獎勵需要在推薦完成后，通過事先約定的獎勵分配方案進行核算，從而確定每個用戶的獎勵數(shù)額。（3）差異化評分激勵機制的獎勵過程是持續(xù)的。對于無差異化的評分激勵機制來說，用戶做出評分后，將一次性獲得特定的獎勵，此后該評分將不再獲得獎勵；而在無差異化的評分激勵機制中，只要用戶的評分為推薦系統(tǒng)作出貢獻，用戶都將獲得獎勵，因此該激勵機制是一個持續(xù)的獎勵過程。3.1.3差異化的獎勵分配方案設(shè)計以下，本文將詳細介紹差異化的獎勵分配方案設(shè)計。而本文所設(shè)計的方案的基本思

【參考文獻】：
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本文編號：3413570