進入大數(shù)據(jù)時代以來,個性化推薦算法受到廣泛的關注,不僅解決了信息過載的問題,并且從海量數(shù)據(jù)中挖掘出很多有用的信息。另一方面,社交平臺的發(fā)展,將人們緊緊地連接在一起,越來越多的平臺融入了社交屬性。而對于一個用戶而言,對其朋友的推薦可能會更加的感興趣和信賴,因此,用戶間的社交關系對推薦算法的準確度有著舉足輕重的影響,將用戶社交信任和個性化推薦融合到一起來研究是很有必要,且很有意義的。為緩解傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦算法中數(shù)據(jù)稀疏給推薦準確度帶來的影響,將信任關系融入到電影推薦中,基于用戶在電影評分數(shù)據(jù)中的信任和在社交信息中的信任,通過動態(tài)自適應的綜合信任權重進行線性融合,并結合概率矩陣分解模型,提出一種綜合多種信任關系的電影推薦算法（Multiple Trust-Probability Matrix Factorize,MT-PMF）。將該算法在電影數(shù)據(jù)集FilmTrust上進行驗證,并與相關算法進行對比,結果表明MT-PMF評分預測的準確性在MAE和RMSE指標上均得到有效地改進。本文的主要研究內(nèi)容如下:（1）根據(jù)用戶在歷史評分數(shù)據(jù)間的相似性,將目標用戶相似度均值作為選取興趣相似用戶的閾值,利用該... 

【文章來源】：河北大學河北省

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

FilmTrust評分數(shù)據(jù)分布情況

中自身評分偏好的影響程度 ，梯度下降學習速率 及迭代次數(shù)d 。本節(jié)主要分析這些參數(shù)的變化，對 MT-PMF 電影推薦算法實驗結果的影響。實驗在 Filmtrust 數(shù)據(jù)集上進行。在取值上， 取值{0.8, 0.9, 1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5}，迭代次數(shù) 取值{10, 20, 30,40,50, 60, 70,80,90,100, 110, 120}，組合權重 取值{0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9,1.0}，系統(tǒng)共同評分電影數(shù)最大值設定{5, 6, 7, 8, 9, 10}。調(diào)參過程中，除了對上述參數(shù)的取值范圍進行限定外，同時設定用戶特征矩陣和電影特征矩陣的維度為 5，用戶、電影的正則化因子U 和V 均為 0.001，學習速率 為 0.01。用于衡量依據(jù)用戶評分數(shù)據(jù)推薦的可靠程度，該值設置的越小，表明用戶對評分可靠性要求的越為嚴格，考慮到評分數(shù)據(jù)的稀疏性，將偏差閾值設定在 0.8-1.5 之間。取定 d 110， 0.6， 5maxn ， 0minn ，從圖 4-2 可以看出，隨著 的增大，RMSE和 MAE 的值呈下降趨勢，偏差閾值 在 1.4 時評分預測的精度最準，RMSE 和 MAE 均取得最小值。為方便后續(xù)對其他參數(shù)的分析，設定 為 1.4。

(a) 組合權重對 RMSE 的影響 (b) 組合權重對 MAE 的影響圖 4-4 組合權重的影響圖 4-5 表示最大評分電影數(shù)maxn 對評分預測準確性的影響。設定共同評分電影數(shù)的系統(tǒng)最大值和最小值，要依賴于評分數(shù)據(jù)的分布情況，當評分數(shù)據(jù)的稀疏程度較強時，若將最小值設置過高，則會出現(xiàn)用戶間綜合信任度主要依賴于社交信任的情況，若將最大值設置的過低，則會降低社交信任的利用�？紤]到 FilmTrust 評分數(shù)據(jù)的稀疏，在實驗中首先確定minn 為 0， 取值{5, 6, 7, 8, 9, 10}，隨著 的增加，算法的 RMSE 和MAE 值也在不斷的增加，因此確定 的最優(yōu)值為 5。然后以 為 5，觀察 對算法的影響，領 的取值從 0 到 4，在 0 時算法的誤差最小，預測效果最好。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3480033