隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,海量數(shù)據(jù)映入人們的眼簾。推薦技術(shù)的出現(xiàn)幫助人們?cè)诤Ａ课锲分锌焖倨ヅ淦梦锲贰＞薮蟮男畔⒘亢腿找嬖鲩L(zhǎng)的用戶需求促進(jìn)了推薦算法的發(fā)展。推薦系統(tǒng)受到專(zhuān)家學(xué)者的關(guān)注,并在工業(yè)中得到廣泛應(yīng)用。但是,傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)過(guò)分關(guān)注推薦的準(zhǔn)確率,卻忽視了推薦系統(tǒng)的其它指標(biāo),但有時(shí)候更需要被關(guān)注的是用戶對(duì)系統(tǒng)的整體滿意度。一個(gè)準(zhǔn)確率高的推薦系統(tǒng)未必是一個(gè)好的推薦系統(tǒng),時(shí)常無(wú)法給用戶提供種類(lèi)更為豐富的選擇,這仍然會(huì)降低用戶的滿意度。而近幾年,專(zhuān)家學(xué)者們對(duì)于推薦系統(tǒng)多樣性的關(guān)注逐漸增加,越來(lái)越多人將目光轉(zhuǎn)移到提升推薦系統(tǒng)多樣性上,但一般多樣性的提升都會(huì)對(duì)準(zhǔn)確率帶來(lái)較大的損失,因此,如何平衡這兩個(gè)指標(biāo)依舊是一個(gè)難以解決的問(wèn)題。本文研究了推薦指標(biāo)中的準(zhǔn)確性和多樣性,提出了一種提升多樣性的推薦算法,并將該算法應(yīng)用于圖書(shū)推薦系統(tǒng)中,基于此本文主要完成了如下工作和貢獻(xiàn):1.提出了一種提升準(zhǔn)確率的候選集算法。準(zhǔn)確率作為用戶滿意度的一個(gè)關(guān)鍵性指標(biāo),在推薦系統(tǒng)中占據(jù)著重要作用,也在多樣性提升算法中占據(jù)著重要的地位。因此,一個(gè)能提升準(zhǔn)確率的候選集算法,會(huì)對(duì)多樣性提升推薦算法的整體性能帶來(lái)極大的影響。本文提出... 

【文章來(lái)源】：北京郵電大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：77 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１推薦系統(tǒng)框圖??

??圖２－２是亞馬遜網(wǎng)站上基于內(nèi)容的推薦算法的實(shí)踐，在沒(méi)有任何登錄信息的??情況下，根據(jù)點(diǎn)擊的這本圖書(shū)的內(nèi)容來(lái)進(jìn)行相關(guān)內(nèi)容的推薦，推薦了哈利波特的??系列叢書(shū)。??哈利．波特與魔法石（日３「７?Ｐ〇ｔｔｅｒ?ａｎｄ?ｔｈｅ?Ｐｈｉｌｏｓｏｐｈｅｒ’ｓ?Ｓｔｏｎｅ）?（ｍｄｉｅ宅子書(shū)??Ｊ．Ｋ．?Ｒｏｗ：�。妫郑�?ｉｉｔＷｉ．?Ｓｕ?Ｎｏ＾ｃ?Ｍｓ?Ｔｒａｒｓｌｅｒｅｄ?ｂｙ?Ａｉｙｉｒ??泠會(huì)食讀，５４Ｓ親縣２！分季。〇?Ｄ?２２?‘：分享？么總雜瑟翅’??為ｇＪＢ?丨?ＷｎｄｌｅｆＳ子書(shū)?：??；?ＶＯ．ＯＯ?＊ｉｓｎ：ａ？ｄ?ｋｌｉＳｉＣ??５±Ｓ／?Ｕｒ＾＾Ｓ?？￡＊？■￡?Ｖ？ｅ４－２??｜－?：｜?ｆＥｓｓ用ｓｒｊ＾＾ｅｔＳｒＴＥ＾ｉ務(wù)．；疋上—Ｍｉ？．?—?ｔｓ？ｒａＳ．大寫(xiě)著一＾??－ＦＭ?－Ｒａｔｅ—？ｓｒ，?Ｊ?Ｓ＊＾＝２ＳＨＷ？．？：ｒ５Ｓｉ？ｆ：Ｄｒｔ？ＩＥ＾．?？＃：：；５－４ＴＳ：ｆ－ｉ？Ｃ＊Ｓ＞??卜?」?Ｓ的手在？扛粧２？￡３：３Ｅ５ｉ￡上有＊漱色３１：．?ＩＳ＊泥括斯：３ｌｉｒｊ＾ａ：ｓ朵??！?ＰＰ＾ＵＵＨ＾＾Ｉ?？了狂１２．?ｆｉｉｌ明ＢＭｉｙｓＳ防

?（３－２）??；＝１??其中，／〇〇是用來(lái)建模特征之間交互關(guān)系的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，架構(gòu)圖３－１??下所示：??＼￡）?預(yù)測(cè)得分??ｍａｍ?ｔＢＳｓｍ?ｔｓｇｍ?ｍｍ?ｔｍｍ?ａｓｍ?ｃｔｗｗｔ?ｇｇａａ?ｍｗｓ?ａｍａ?ｓｂｓｓｓ?ｍｓｅｓ?ｔａｓｔｅ?？ｓｓｓａ??！?１．．．．．．．．．：?１?＾??麗?……?１??Ｉ?１?Ｍ３?［?＼??１??ｔ?＿?１?隱藏層??１??；?層２?Ｉ???ｔ．．．．?．?ｉ??Ｌ?＇?ｆ??１??Ｂｉ－Ｉｎｔｅｒｓａｃｔｉｏｎ?層?交互層??Ｖ２?ｖ５?Ｖ９?．．．?映射層??牛?￣２?￣Ｊ＂Ｋ—??ｉｉ?ｉ???輸入特征向量??圖３－１?ＮＦＭ模型框架圖??映射層是一個(gè)全連接層，在這部分將輸入的稀疏的獨(dú)熱編碼后的特征轉(zhuǎn)換成??稠密的特征向量作為下一部分的輸入

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Web-based推薦系統(tǒng)中的會(huì)話推薦多樣性研究[J]. 李晶皎,孫麗梅,王驕.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2014(06)
[2]推薦系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)綜述[J]. 朱郁筱,呂琳媛.  電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2012(02)
[3]個(gè)性化推薦系統(tǒng)評(píng)價(jià)方法綜述[J]. 劉建國(guó),周濤,郭強(qiáng),汪秉宏.  復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué). 2009(03)
[4]個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究進(jìn)展[J]. 劉建國(guó),周濤,汪秉宏.  自然科學(xué)進(jìn)展. 2009(01)

碩士論文
[1]支持隱私保護(hù)和結(jié)果多樣性的電影推薦系統(tǒng)[D]. 徐硯偉.曲阜師范大學(xué) 2018
[2]面向多樣性的推薦算法研究[D]. 師揚(yáng)波.電子科技大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3030191