【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和海量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn),如何對(duì)混亂無序的信息進(jìn)行處理,面對(duì)互聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù),用戶對(duì)信息的獲取方式從搜索引擎變更到推薦系統(tǒng),如何將用戶最關(guān)注最需要的信息進(jìn)行展現(xiàn),成為亟需解決的問題,基于此,推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。隨著推薦系統(tǒng)的研究和發(fā)展,國內(nèi)外學(xué)術(shù)界、工業(yè)界中投入和推出推薦系統(tǒng)的研究與競(jìng)賽,推動(dòng)推薦系統(tǒng)研究的標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)展。但是目前推薦系統(tǒng)存在諸如冷啟動(dòng)、數(shù)據(jù)稀疏、特征選擇、興趣漂移等問題,為此本文提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詞向量表示融合用戶興趣進(jìn)行建模。本文的主要工作和貢獻(xiàn)主要概括為:一是對(duì)于用戶興趣建模時(shí)使用的表示方法及其優(yōu)缺點(diǎn),針對(duì)其特征選擇和特征表示問題提出采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詞向量表示方法對(duì)用戶興趣進(jìn)行建模,通過實(shí)驗(yàn)表明采用詞向量的表示方式能有效表示用戶興趣,比傳統(tǒng)表示方法提高在30%以上,突出用戶項(xiàng)目信息,更具有語義解釋性;二是根據(jù)詞向量來挖掘用戶的隱藏興趣,將推薦系統(tǒng)中用戶-項(xiàng)目的二元模式轉(zhuǎn)換成用戶-興趣-項(xiàng)目的三元模式。我們首先通過經(jīng)典主題模型,來尋找用戶與項(xiàng)目中的興趣分布,之后根據(jù)詞向量本身的性質(zhì),構(gòu)建隱藏興趣的doc2vec模型,二者在推薦任務(wù)中均有較好的體現(xiàn);三是根據(jù)上述模型的具體闡述,我們實(shí)現(xiàn)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和興趣的個(gè)性化推薦系統(tǒng),將上述兩種方法運(yùn)用到該系統(tǒng)中,為用戶提供個(gè)性化的旅行情景推薦,幫助用戶在新的情景獲得最佳方案。
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.3;TP183

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