信息量隨著互聯(lián)網(wǎng)的急劇發(fā)展呈爆炸式增長,導(dǎo)致用戶在面對大量信息時(shí)很難從中獲取真正有用的信息,推薦系統(tǒng)的出現(xiàn)在很大程度上解決了信息過載問題。協(xié)同過濾推薦算法憑借其出色的推薦質(zhì)量,在推薦領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用。協(xié)同過濾推薦算法通過分析用戶的歷史行為挖掘用戶的喜好,找到與目標(biāo)用戶志趣相投的用戶群體,綜合他們的評價(jià),預(yù)測目標(biāo)用戶對指定物品的評分。在真實(shí)環(huán)境中,隨著用戶和物品數(shù)量的急速增加,冷啟動(dòng)、數(shù)據(jù)稀疏性以及時(shí)效性等問題逐漸暴露出來,嚴(yán)重影響了協(xié)同過濾推薦算法的推薦質(zhì)量。針對上述問題,本文對協(xié)同過濾推薦算法展開深入研究,提出了基于用戶特征和信任度的推薦算法,簡稱User-CT算法。本文主要研究內(nèi)容如下:1、針對用戶評分尺度不同和評分矩陣稀疏而造成的相似度計(jì)算結(jié)果準(zhǔn)確性低的問題,對用戶的主觀評分進(jìn)行歸一化處理;建立用戶動(dòng)態(tài)興趣偏好模型,從用戶的高評分中進(jìn)一步挖掘用戶的真實(shí)喜好,并且考慮時(shí)間因素,可以保證推薦的時(shí)效性。2、傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦算法通過用戶間共同評分項(xiàng)目度量用戶間的相似度,忽略了不存在共同評分項(xiàng)目的用戶間的潛在關(guān)系,而這恰恰對推薦結(jié)果也有著至關(guān)重要的影響,所以建立用戶信任關(guān)系模型,挖掘不存在... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：91 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

推薦技術(shù)在網(wǎng)易云音樂、淘寶以及騰訊視頻中的應(yīng)用情景實(shí)際應(yīng)用中，系統(tǒng)中所使用的推薦技術(shù)并非是直接將算法拿來使用，而是在已有的推薦算法上不斷改進(jìn)的

這就造成了兩個(gè)用戶即使是很高。在度量用戶間相似度的時(shí)屬性的關(guān)注。此外，計(jì)算用戶相似在共同評分項(xiàng)目的用戶間的潛在關(guān)有潛在的關(guān)系，其相關(guān)度并不為零義，如果忽略不計(jì)，那么求得的推品，我們應(yīng)該著重關(guān)注，因?yàn)樵u分以說用戶的興趣偏好特征也應(yīng)該是動(dòng)問題用戶相似度的時(shí)候僅僅依靠用戶的任何有關(guān)該用戶的信息，所以系統(tǒng)的推薦，這便是所謂的用戶冷啟動(dòng)

第三章 基于用戶特征和信任度的推薦算法設(shè)計(jì)圖 3.3 展示了 2018 年 11 月到 2019 年 2 月的《海王》熱度變化曲線。從圖中可以看出，電影在首映日的搜索量和討論熱度達(dá)到峰值，之后隨著影片上映日期的延長和院線的下線熱度迅速衰減，可以反映出物品是有生命周期的，其熱度隨著時(shí)間的遷移而發(fā)生改變。

【參考文獻(xiàn)】：
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