本文關(guān)鍵詞：基于k-means用戶聚類的混合協(xié)同過濾算法的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近幾年,隨著電子商務(wù)的飛速發(fā)展與互聯(lián)網(wǎng)的普及,人們的生活越來越方便,可以在足不出戶的情況下選擇自己想要的商品,電子商務(wù)系統(tǒng)也不斷地為消費(fèi)者供給商品與服務(wù)。但是,隨著用戶的不斷增加,電子商務(wù)系統(tǒng)提供商品的種類信息等也不斷地增加,雖然用戶可以方便的選擇各種各樣的商品,但如今用戶很難在眾多的信息中準(zhǔn)確迅速地找到自己感興趣的商品,此時,電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的改進(jìn)與優(yōu)化迫在眉睫。如今已存在很多推薦算法,主要可以分為以用戶主觀為標(biāo)準(zhǔn)的個性化推薦,以及與用戶主觀意向無關(guān)的非個性化推薦算法,相應(yīng)地推薦系統(tǒng)也可以被分為非個性化推薦和個性化推薦系統(tǒng)。推薦系統(tǒng)所提供的個性化推薦是根據(jù)用戶的歷史行為給予推薦,而非個性化推薦則不考慮用戶歷史數(shù)據(jù)。本文主要研究的是個性化推薦算法中的協(xié)同過濾,由于傳統(tǒng)的協(xié)同過濾具有一些缺點,本文針對其缺點進(jìn)行一些相應(yīng)改進(jìn),主要工作如下:首先,采用最傳統(tǒng)且使用最為廣泛的推薦算法,即協(xié)同過濾推薦算法。協(xié)同過濾推薦算法可分為基于用戶的協(xié)同過濾推薦算法和基于項目的協(xié)同過濾推薦算法兩種。第一種是通過計算用戶之間的相似性進(jìn)行推薦的,而另一種是通過計算項目之間的相似性進(jìn)行推薦的,本文主要采用的是基于用戶的協(xié)同過濾。其次,采用混合協(xié)同過濾推薦算法。針對基于用戶的協(xié)同過濾推薦算法的稀疏性進(jìn)行優(yōu)化。在現(xiàn)實生活中,用戶對項目的評分只是其中的小部分,使得評分?jǐn)?shù)據(jù)非常稀疏,這將導(dǎo)致用戶相似度的計算存在著很大的誤差,很難準(zhǔn)確的找到用戶的“鄰居”,直接影響著推薦結(jié)果的準(zhǔn)確性。本文根據(jù)項目的相似性進(jìn)行評分預(yù)測,解決評分矩陣的稀疏性,再根據(jù)近鄰用戶的行為實施推薦。最后,由于電子商務(wù)的飛速發(fā)展,用戶與項目都不斷增加,導(dǎo)致在使用協(xié)同過濾推薦算法時計算相似性的效率低、推薦不及時等問題的出現(xiàn)。為更好的解決此問題,本文提出結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘算法。首先使用k-means用戶聚類,根據(jù)用戶的行為習(xí)慣把用戶分成不同的簇,然后使用項目相似性解決評分矩陣的稀疏性,最后在此基礎(chǔ)上使用協(xié)同過濾推薦算法,先判斷用戶具體屬于哪個簇,在簇內(nèi)計算用戶相似性。這樣,將最大限度的減少計算量,提高推薦算法的效率,并且經(jīng)過最終實驗結(jié)果驗證,此優(yōu)化方式將提高算法的準(zhǔn)確性。
【關(guān)鍵詞】：電子商務(wù) 協(xié)同過濾 k-means算法 聚類
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要4-6
• abstract6-11
• 第1章 緒論11-15
• 1.1 研究背景11
• 1.2 電子商務(wù)研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 數(shù)據(jù)挖掘11-12
• 1.2.2 電子商務(wù)12-13
• 1.3 本文研究內(nèi)容13-14
• 1.4 本文研究結(jié)構(gòu)14-15
• 第2章 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法與推薦算法15-32
• 2.1 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)15-16
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法16-24
• 2.2.1 K最近鄰算法16-17
• 2.2.2 樸素貝葉斯算法17-18
• 2.2.3 PageRank算法18-20
• 2.2.4 Apriori算法20-24
• 2.3 個性化推薦算法24-26
• 2.3.1 基于內(nèi)容的推薦24-25
• 2.3.2 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦25
• 2.3.3 基于效用的推薦25-26
• 2.3.4 基于知識的推薦26
• 2.4 協(xié)同過濾推薦算法26-31
• 2.4.1 相關(guān)概念27-28
• 2.4.2 基于用戶的協(xié)同過濾推薦算法28-29
• 2.4.3 基于項目的協(xié)同過濾推薦算法29-30
• 2.4.4 混合協(xié)同過濾推薦算法30-31
• 2.5 本章小結(jié)31-32
• 第3章 混合協(xié)同過濾推薦算法的研究32-38
• 3.1 優(yōu)化背景32
• 3.2 算法描述32-35
• 3.2.1 基于用戶的協(xié)同過濾推薦算法32-33
• 3.2.2 混合協(xié)同過濾推薦算法33-35
• 3.3 實驗及分析35-36
• 3.3.1 實驗數(shù)據(jù)35
• 3.3.2 度量標(biāo)準(zhǔn)35-36
• 3.3.3 結(jié)果分析36
• 3.4 本章總結(jié)36-38
• 第4章 基于聚類的混合協(xié)同過濾推薦算法的研究38-47
• 4.1 優(yōu)化背景38
• 4.2 k-means算法38-40
• 4.3 算法描述40-44
• 4.3.1 k-means用戶聚類40-41
• 4.3.2 基于k-means用戶聚類的混合協(xié)同過濾算法41-44
• 4.4 結(jié)果分析44-45
• 4.5 本章小結(jié)45-47
• 第5章 總結(jié)與展望47-49
• 5.1 總結(jié)47
• 5.2 展望47-49
• 參考文獻(xiàn)49-52
• 致謝52

【相似文獻(xiàn)】

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6 高e

本文編號：383437