本文關(guān)鍵詞：集成多種附加信息的推薦算法研究

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【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,商品的種類越來越多,商品的信息結(jié)構(gòu)也越來越復(fù)雜,影響推薦系統(tǒng)性能的附加信息也隨之增長。附加信息是指除評分矩陣以外的文本、屬性、地理位置、時間等信息。如何在推薦系統(tǒng)中引入這些附加信息是當(dāng)前推薦系統(tǒng)研究的一個熱點。一種思路是將這些附加信息與評分矩陣統(tǒng)一數(shù)學(xué)建模,其不足之處是增加了模型的復(fù)雜度,降低了模型的可擴(kuò)展性。本文借鑒集成學(xué)習(xí)的思想,研究將多種附加信息集成,用于提高推薦系統(tǒng)的性能,主要做了以下幾方面的工作：首先,本文在CAT (Content+Attribute)算法的基礎(chǔ)上,分別實現(xiàn)了綜合物品內(nèi)容、物品屬性及用戶屬性等單一附加信息的推薦器。通過與PMF(概率矩陣分解)算法的實驗對比,證明了引入附加信息的推薦器有更好的穩(wěn)定性與收斂性。其次,本文將多個集成單一附加信息的推薦器的結(jié)果進(jìn)行集成融合,分別嘗試了自定義權(quán)重法、梯度下降學(xué)習(xí)權(quán)重法及Stacking法等三種集成策略。實驗證明,集成多種附加信息的推薦結(jié)果比集成單一附加信息的推薦器有更高的準(zhǔn)確性。與多個附加信息統(tǒng)一數(shù)學(xué)建模的方法相比,集成推薦具有更好的可擴(kuò)展性,有利于把更多的附加信息集成到推薦系統(tǒng)中。最后,本文研究了用戶興趣遷移模式這種隱含的時間附加信息,提出先按用戶興趣遷移模式對用戶進(jìn)行聚類,再按聚類結(jié)果對原始評分矩陣進(jìn)行分割的推薦方法RUC (Recommendation by User Clustering)。實驗結(jié)果證明,與基于原始評分矩陣的推薦結(jié)果相比,本方法具有更高的推薦準(zhǔn)確性和更好的性能。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.3

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6 梁莘q，

本文編號：1168853