本文關鍵詞：積極情緒對用戶信息技術采納意向影響的實驗研究——以電子商務推薦系統為例，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《北京郵電大學》 2013年

基于項目與情緒的協同過濾算法研究與實現

王強強  

【摘要】：近年來,上下文感知推薦技術成為推薦領域研究的熱點之一,它的目的是使用上下文信息進一步提高推薦系統的預測精度。因此,研究如何在基于項目的協同過濾系統中使用情緒上下文有非常重要的意義。 本文首先介紹了推薦系統的相關技術,著重介紹了協同過濾推薦技術。針對推薦系統中普遍存在的數據稀疏性問題和過度擬合問題,本文提出使用因子分解模型、鄰居模型和情緒上下文結合的協同過濾算法緩解上述問題。文中對提出的三個不同算法進行深入的研究,最后通過實驗驗證了三個算法的有效性。 本論文的主要工作包括以下幾個方面： (1)研究因子分解模型和情緒上下文結合的推薦算法,其目的是有效緩解數據稀疏性。該算法提出了兩種因子分解模型：第一種模型通過構造“用戶-項目”二維矩陣,使用SVD矩陣分解方法逆向填充稀疏矩陣,然后使用情緒上下文對填充矩陣作預過濾處理,最后使用Top-K策略進行預測推薦。第二種模型通過構建“用戶-項目-情緒”多維矩陣,使用已知評分信息訓練得到預測模型,最后使用模型公式進行預測推薦。實驗對比表明該算法可以緩解數據稀疏性問題。 (2)研究鄰居模型和情緒上下文結合的推薦算法,其目的是有效緩解數據稀疏性產生的過度擬合。該算法首先構造“用戶-項目-情緒”三維模型,使用提出的鄰居關系挖掘方法,對三維模型進行降維處理得到項目的相似鄰居,最后使用最小二乘擬合計算得到相似項目的插值權重后進行預測推薦。實驗對比表明該算法可以緩解過度擬合問題。 (3)研究因子分解模型、鄰居模型和情緒上下文組合的推薦算法。在上述兩種方法研究的基礎上,提出情緒上下文相似度計算方法,改進上文中的因子分解模型和鄰居模型的構造方法,將兩種模型組合后進行推薦預測。實驗對比表明該算法能夠獲得比使用單一模型算法更好的推薦精度。本文針對推薦系統中存在的數據稀疏性問題和過度擬合問題,提出了因子分解模型、鄰居模型分別和情緒上下文相結合以及兩種模型同時與情緒上下文相結合的推薦算法,實驗對比表明上文提出的三個算法較傳統算法更有效,且組合推薦算法能夠獲得比前兩個算法更好的推薦精度。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TP391.3
【目錄】：

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本文編號：167953