【摘要】：隨著信息過(guò)載的現(xiàn)象的出現(xiàn),一種有效解決信息過(guò)載,向用戶提供他們感興趣或有需求的信息的引擎被迫切需要。個(gè)性化推薦技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,推薦系統(tǒng)通過(guò)分析用戶歷史行為,為用戶畫(huà)像,建立用戶的興趣模型,以此來(lái)為用戶推薦滿足他們需求和興趣的信息,一個(gè)好的推薦系統(tǒng)是能在短時(shí)間內(nèi)為用戶提供感興趣的信息的系統(tǒng)。協(xié)同過(guò)濾推薦算法雖然是最成功的推薦算法之一,數(shù)據(jù)量不斷以指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法面臨著精度、擴(kuò)展性、冷啟動(dòng)等挑戰(zhàn)。本文提出了基于時(shí)間因子的分布式協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng),系統(tǒng)主要在兩個(gè)方面進(jìn)行了優(yōu)化。一個(gè)是算法優(yōu)化,一個(gè)是速度優(yōu)化。整個(gè)系統(tǒng)流程分為三個(gè)部分:用戶的登錄預(yù)測(cè)部分,推薦部分,個(gè)性化推薦的評(píng)估部分。1)在用戶的登錄預(yù)測(cè)部分,根據(jù)對(duì)用戶的歷史登錄數(shù)據(jù)的分析,預(yù)測(cè)用戶在某一天的登錄情況。該部分將用戶分為兩種類型:當(dāng)天將會(huì)登錄的用戶和當(dāng)天不會(huì)登錄的用戶。對(duì)預(yù)測(cè)將登錄的用戶做出個(gè)性化推薦,對(duì)預(yù)測(cè)不登錄的用戶推薦熱門項(xiàng)目。2)推薦部分分為個(gè)性化推薦和熱門項(xiàng)目推薦。個(gè)性化推薦中采用基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾推薦,推薦過(guò)程主要分為:兩種相似度加權(quán)融合的相似度計(jì)算、評(píng)分的時(shí)間衰減和生成推薦列表。熱門推薦中,將項(xiàng)目按受歡迎程度排序,直接向用戶推薦最受歡迎的若干個(gè)項(xiàng)目。3)基于時(shí)間因子的分布式協(xié)同過(guò)濾系統(tǒng)在實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用,使用相關(guān)數(shù)據(jù)集對(duì)系統(tǒng)完成具體實(shí)現(xiàn),從電影推薦系統(tǒng)的業(yè)務(wù)需求入手,分析系統(tǒng)在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的工作性能,并對(duì)其推薦性能進(jìn)行評(píng)估。通過(guò)相似度計(jì)算的優(yōu)化和對(duì)舊數(shù)據(jù)的時(shí)間衰減,推薦的精度得到了提高。同時(shí),系統(tǒng)的擴(kuò)展性問(wèn)題得到了很大的改善。
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.3

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本文編號(hào)：2587266