【摘要】：本文調(diào)研了目前推薦系統(tǒng)中常用的推薦算法,發(fā)現(xiàn)了在目前推薦系統(tǒng)中大多采用基于評(píng)分預(yù)測的方法。基于評(píng)分預(yù)測的方法過多地看重了準(zhǔn)確預(yù)測評(píng)分的重要性。因而,本文提出了基于排序的學(xué)習(xí)方法來建立推薦模型。本文的研究內(nèi)容主要包括以下幾方面:1、將三種 LTR(Learning To Rank)算法,包括 Pointwise、Pairwise與List-wise,遷移至推薦任務(wù)中,并建立模型。并提出基于排序模型的幾點(diǎn)改進(jìn)。系統(tǒng)采取了基于“樣本對(duì)排序”的學(xué)習(xí)來建立推薦模型,并加入了零樣本采樣以提高訓(xùn)練效果。2、非結(jié)構(gòu)化文本的建模。提出了基于詞向量并結(jié)合人工定義維度的方法來建立文本模型。3、評(píng)分模型與評(píng)論文本模型的融合。在分別建立用戶評(píng)分、用戶評(píng)論的模型之后,本文提出了融合評(píng)分與評(píng)論兩部分模型的方法。結(jié)合文本建模與對(duì)排序模型,使得推薦的結(jié)果更加具有可解釋性。
[Abstract]:This paper investigates the commonly used recommendation algorithms in the current recommendation system, and finds that most of the current recommendation systems use the method based on score prediction. The method based on score prediction values the importance of accurate prediction. Therefore, this paper proposes a learning method based on ranking to establish a recommendation model. The main research contents of this paper are as follows: 1. Three kinds of LTR (Learning To Rank) algorithms, including Pointwise,Pairwise and List-wise, are migrated to the recommended task, and the model is established. Some improvements based on the sort model are proposed. The system adopts the learning of "sample to sort" to establish the recommendation model, and adds zero sample sampling to improve the training effect. 2. Modeling of unstructured text. A method based on word vector and artificial definition dimension is proposed to build text model. 3. Fusion of scoring model and comment text model. After establishing the model of user rating and user comment, this paper proposes a method to combine the two models of rating and comment. Combined with text modeling and sorting model, the recommended results are more interpretable.
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2369194