【摘要】：信息和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高速發(fā)展,帶來(lái)了資源和數(shù)據(jù)的爆炸性增長(zhǎng)。為了提高用戶的有效信息獲取能力,個(gè)性化推薦系統(tǒng)正發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)往往只能利用單一視圖下的用戶信息,且需要通過(guò)高維向量之間的運(yùn)算才能夠計(jì)算出對(duì)用戶偏好的預(yù)測(cè)評(píng)分,這嚴(yán)重影響了計(jì)算和存儲(chǔ)效率,其算法的解法也造成了大量的信息丟失。我們提出了一種基于離散多視圖哈希的協(xié)同過(guò)濾推薦算法,不僅融合了不同視圖下的信息,而且對(duì)用戶和物品同時(shí)進(jìn)行編碼,最大程度上利用了可以獲取到的數(shù)據(jù);還提出了一種針對(duì)我們模型的高效的解法,從而實(shí)現(xiàn)了高質(zhì)量的推薦結(jié)果計(jì)算。本文的主要工作有:首先,針對(duì)多視圖數(shù)據(jù),我們使用一種多視圖局部錨點(diǎn)嵌入的錨點(diǎn)圖構(gòu)建方法,實(shí)現(xiàn)了不同視圖數(shù)據(jù)的融合,既保留了不同視圖內(nèi)的原始信息,又保留了視圖之間的原有結(jié)構(gòu)。其次,利用構(gòu)建得到的多視圖錨點(diǎn)圖,我們提出了一種多視圖數(shù)據(jù)下的協(xié)同過(guò)濾哈希算法,為多視圖數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)具有相似度保留特性的二進(jìn)制哈希編碼。我們選擇對(duì)用戶和物品同時(shí)進(jìn)行編碼,以便最大化利用原始信息,得到更好的計(jì)算結(jié)果。最后,在所提出的學(xué)習(xí)模型上,我們采用了一種高效的計(jì)算方法,得到了一種優(yōu)秀的用戶偏好推薦算法。通過(guò)在不同數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn),我們證明了所提算法的效果。
【圖文】：

圖２．１網(wǎng)易云音樂(lè)的每日推薦逡逑

圖２．２基于用戶的協(xié)同過(guò)濾算法示意圖逡逑
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3

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7 羅恒;基于協(xié)同過(guò)濾視角的受限玻爾茲曼機(jī)研究[D];上海交通大學(xué);2011年

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9 高e，

本文編號(hào)：2546109