本文關(guān)鍵詞：基于多視圖錨點(diǎn)圖哈希技術(shù)的推薦算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)上的信息和資源出現(xiàn)了爆炸性的增長(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)將會(huì)發(fā)揮越來越重要的作用。傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦技術(shù)往往只能利用單一視圖下的用戶信息,且需通過高維向量之間的運(yùn)算才能夠計(jì)算出對(duì)用戶偏好的預(yù)測(cè)評(píng)分,需要很高的計(jì)算和存儲(chǔ)代價(jià)。我們提出了一種基于多視圖錨點(diǎn)圖哈希技術(shù)的協(xié)同過濾推薦算法,融合了不同視圖下的用戶信息,并利用基于哈希學(xué)習(xí)的近似最近鄰搜索技術(shù),實(shí)現(xiàn)了高效、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),我們提出了一種利用多視圖局部錨點(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),同時(shí)得到了用戶總體相似度矩陣的一個(gè)低秩近似。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。此外,對(duì)于訓(xùn)練樣本外數(shù)據(jù)點(diǎn),我們也提出了一種二進(jìn)制編碼的快速計(jì)算方法。最后,在所提出的多視圖哈希方法的基礎(chǔ)上,我們利用二進(jìn)制編碼的特性以及近似最近鄰搜索的方法,提出了一種快速生成查詢用戶的相似用戶集合的方法。通過將相似用戶的快速搜索與傳統(tǒng)的基于用戶協(xié)同過濾方法相結(jié)合,我們最終提出了一種基于多視圖錨點(diǎn)圖哈希技術(shù)的協(xié)同過濾推薦算法。通過在不同數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn),我們證明了所提出的推薦算法的效果。
【關(guān)鍵詞】：多視圖學(xué)習(xí) 哈希學(xué)習(xí) 協(xié)同過濾 錨點(diǎn)圖 個(gè)性化推薦
【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】：2016
【分類號(hào)】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-15
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 本文主要工作12-13
• 1.3 本文組織結(jié)構(gòu)13-14
• 1.4 本章小結(jié)14-15
• 第2章 相關(guān)研究現(xiàn)狀15-27
• 2.1 個(gè)性化推薦系統(tǒng)15-20
• 2.1.1 基于內(nèi)容的推薦技術(shù)16-17
• 2.1.2 基于協(xié)同過濾的推薦技術(shù)17-19
• 2.1.3 基于混合技術(shù)的推薦19-20
• 2.2 最近鄰搜索技術(shù)20-21
• 2.3 哈希學(xué)習(xí)技術(shù)21-23
• 2.4 多視圖學(xué)習(xí)23-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 第3章 基于多視圖錨點(diǎn)圖的離散哈希算法27-56
• 3.1 問題描述27-29
• 3.2 基于多視圖數(shù)據(jù)的錨點(diǎn)圖構(gòu)建29-38
• 3.3 基于多視圖錨點(diǎn)圖的哈希編碼學(xué)習(xí)38-40
• 3.4 基于離散哈希的編碼量化方法40-50
• 3.5 樣本外數(shù)據(jù)點(diǎn)的編碼生成方法50-51
• 3.6 基于多視圖錨點(diǎn)圖的離散哈希算法51-52
• 3.7 算法復(fù)雜度分析52-54
• 3.8 本章小結(jié)54-56
• 第4章 基于多視圖哈希技術(shù)的推薦算法56-62
• 4.1 問題描述56-57
• 4.2 相似用戶搜索57-58
• 4.3 推薦結(jié)果生成58-60
• 4.4 算法整體結(jié)構(gòu)60-61
• 4.5 本章小結(jié)61-62
• 第5章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析62-81
• 5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境62
• 5.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集62-63
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果度量方法63-65
• 5.4 作為基準(zhǔn)的現(xiàn)有方法65-66
• 5.5 算法參數(shù)影響及策略選擇66-77
• 5.5.1 錨點(diǎn)選擇66-68
• 5.5.2 最近鄰錨點(diǎn)數(shù)的選擇68-70
• 5.5.3 平衡參數(shù)的選擇70-71
• 5.5.4 相似用戶數(shù)量的選擇71-73
• 5.5.5 編碼量化的初始化策略選擇73-75
• 5.5.6 編碼量化的收斂速度75-77
• 5.6 與基準(zhǔn)方法的比較77-80
• 5.6.1 單視圖數(shù)據(jù)下的比較77-78
• 5.6.2 多視圖數(shù)據(jù)下的比較78-80
• 5.7 本章小結(jié)80-81
• 第6章 總結(jié)與展望81-83
• 6.1 本文總結(jié)81
• 6.2 未來研究方向81-83
• 參考文獻(xiàn)83-88
• 致謝88-89
• 作者簡(jiǎn)歷89

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本文編號(hào)：343712