本文關(guān)鍵詞：基于灰關(guān)聯(lián)的聯(lián)合聚類個(gè)性化推薦研究

  更多相關(guān)文章： 聯(lián)合聚類 灰關(guān)聯(lián)分析 特征屬性 增量更新 個(gè)性化推薦

【摘要】：隨著4G技術(shù)的發(fā)展,給移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)帶來巨大的發(fā)展空間,全球進(jìn)入全新的移動(dòng)時(shí)代,中國的互聯(lián)網(wǎng)也開始向移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代邁進(jìn)。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)最大的特色是便利和實(shí)時(shí)性,但面對(duì)著大數(shù)據(jù)時(shí)代,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的便利性受到嚴(yán)重的威脅,如何在眾多的數(shù)據(jù)中找到有效數(shù)據(jù)成為制約移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的一個(gè)瓶頸。在大數(shù)據(jù)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的大背景下,如何結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)發(fā)現(xiàn)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)更加有效的個(gè)性化推薦成為目前的研究熱點(diǎn)。雖然推薦系統(tǒng)從提出后已經(jīng)受到多方面的重視,但其本身的稀疏性、擴(kuò)展性、實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性和冷啟動(dòng)等問題依舊是限制其發(fā)展的因素。本文重點(diǎn)對(duì)個(gè)性化推薦技術(shù)進(jìn)行研究,詳細(xì)闡述了個(gè)性化推薦技術(shù)的研究現(xiàn)狀,進(jìn)而提出基于特征屬性的矩陣填充技術(shù)和一種綜合相似度計(jì)算方法,提高相似性計(jì)算的準(zhǔn)確性,設(shè)計(jì)了基于灰關(guān)聯(lián)加權(quán)聚類的聯(lián)合聚類推薦方法,保證推薦系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和可擴(kuò)展性,具體內(nèi)容如下：首先,利用特征屬性線性加權(quán)的方式對(duì)傳統(tǒng)相似度計(jì)算方法進(jìn)行修正,給出基于特征屬性的綜合相似度計(jì)算方法。同時(shí),利用特征屬性實(shí)現(xiàn)評(píng)分矩陣的填充,根據(jù)用戶和項(xiàng)目的特征屬性分別計(jì)算用戶的初始評(píng)分,并利用線性加權(quán)方法得到最終的初始評(píng)分,完成對(duì)評(píng)分矩陣的初始填充,達(dá)到降低矩陣稀疏性的效果。其次,設(shè)計(jì)了聯(lián)合聚類的推薦模型,該模型包括離線建模和在線推薦兩個(gè)階段,離線階段利用特征屬性完成評(píng)分矩陣的初始填充、根據(jù)加權(quán)聚類算法實(shí)現(xiàn)用戶和項(xiàng)目的聚類,并根據(jù)綜合相似性計(jì)算方法,計(jì)算類別中用戶和項(xiàng)目的相似度；在線階段根據(jù)用戶提交的評(píng)分,判斷用戶所在聚類類別,在對(duì)應(yīng)類別中結(jié)合基于項(xiàng)目和用戶協(xié)同過濾兩種算法產(chǎn)生最終k個(gè)最近鄰居,并實(shí)現(xiàn)Top-N推薦。最后,針對(duì)擴(kuò)展性和冷啟動(dòng)問題,構(gòu)建基于相似性的增量更新模型,通過對(duì)目標(biāo)用戶初始類別的判斷,避免了在整個(gè)數(shù)據(jù)集更新而產(chǎn)生的巨大計(jì)算量。同時(shí),利用獨(dú)立因子的方式,針對(duì)每個(gè)新增評(píng)分,看成原始相似度加上獨(dú)立因子的模式,減小了相似度計(jì)算量,從而提高推薦系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性,增強(qiáng)推薦系統(tǒng)擴(kuò)展性。
【關(guān)鍵詞】：聯(lián)合聚類 灰關(guān)聯(lián)分析 特征屬性 增量更新 個(gè)性化推薦
【學(xué)位授予單位】：福州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：F49
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-15
• 1.1 研究背景與意義8-10
• 1.1.1 研究背景8-9
• 1.1.2 研究意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 推薦算法國外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 推薦算法國內(nèi)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 研究?jī)?nèi)容與論文結(jié)構(gòu)12-14
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容12-13
• 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)13-14
• 1.4 論文創(chuàng)新之處14-15
• 第二章 相關(guān)理論知識(shí)15-29
• 2.1 個(gè)性化推薦算法15-20
• 2.1.1 基于用戶的協(xié)同過濾15-17
• 2.1.2 基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾17
• 2.1.3 基于聚類的協(xié)同過濾17-19
• 2.1.4 協(xié)同過濾算法存在的挑戰(zhàn)19-20
• 2.2 聚類簡(jiǎn)介20-23
• 2.2.1 聚類融合20-22
• 2.2.2 聯(lián)合聚類22-23
• 2.3 灰關(guān)聯(lián)分析23-28
• 2.3.1 灰灰關(guān)聯(lián)理論23-25
• 2.3.2 基于差異信息論的灰關(guān)聯(lián)分析25-26
• 2.3.3 基于灰關(guān)聯(lián)的加權(quán)聚類模型26-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第三章 基于特征屬性的綜合相似度計(jì)算方法29-40
• 3.1 傳統(tǒng)相似度的計(jì)算方法29-31
• 3.2 特征屬性相關(guān)性的度量31-32
• 3.2.1 項(xiàng)目特征屬性相關(guān)性的度量31-32
• 3.2.2 用戶特征屬性相關(guān)性的度量32
• 3.3 基于用戶特征屬性的綜合相似度32-34
• 3.4 基于項(xiàng)目特征屬性的綜合相似度34-36
• 3.5 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析36-39
• 3.5.1 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)36
• 3.5.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)36-37
• 3.5.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)37-38
• 3.5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析38-39
• 3.6 本章小結(jié)39-40
• 第四章 聯(lián)合聚類個(gè)性化推薦算法40-51
• 4.1 基于特征屬性的評(píng)分矩陣填充40-43
• 4.2 基于聯(lián)合聚類個(gè)性化推薦算法43-46
• 4.2.1 算法描述43-45
• 4.2.2 算法流程45-46
• 4.3 增量更新模型46-50
• 4.3.1 相似性增量更新的基本思路46-48
• 4.3.2 相似性增量更新模型48-50
• 4.4 推薦模型總體架構(gòu)50
• 4.5 本章小結(jié)50-51
• 第五章 個(gè)性化實(shí)驗(yàn)與分析51-62
• 5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)集51-52
• 5.1.1 數(shù)據(jù)來源51
• 5.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理51-52
• 5.1.3 實(shí)驗(yàn)環(huán)境52
• 5.2 實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)52-54
• 5.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析54-61
• 5.3.1 聯(lián)合聚類推薦實(shí)驗(yàn)54-60
• 5.3.2 增量更新實(shí)驗(yàn)60-61
• 5.4 本章小結(jié)61-62
• 總結(jié)與展望62-64
• 6.1 本文總結(jié)62-63
• 6.2 研究展望63-64
• 參考文獻(xiàn)64-68
• 致謝68-69
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文69

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本文編號(hào)：576316