本文關(guān)鍵詞：基于聚類的協(xié)同過濾推薦算法研究

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【摘要】：隨著Internet和移動(dòng)終端快速發(fā)展和迅速普及,互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)呈爆炸性地增長,出現(xiàn)了“信息過載”問題。如何在海量數(shù)據(jù)里找到用戶真正感興趣的信息并將其推薦給用戶成為了業(yè)界研究的熱點(diǎn)。推薦系統(tǒng)能幫助用戶挖掘海量數(shù)據(jù)里深層次潛在的信息,幫助用戶快速獲取需要的內(nèi)容,從而被廣泛應(yīng)用。協(xié)同過濾是當(dāng)前較成功的推薦算法之一,其簡單的模型概念和實(shí)現(xiàn)過程備受大型企業(yè)青睞。但是,協(xié)同過濾也存在著冷啟動(dòng)、數(shù)據(jù)稀疏、計(jì)算效率以及系統(tǒng)可擴(kuò)展性等方面的問題。針對(duì)協(xié)同過濾存在的冷啟動(dòng)和數(shù)據(jù)稀疏問題,本文引入李德毅院士提出的云模型概念。云模型屬于不確定人工智能領(lǐng)域,主要是將多維向量映射至三維向量,使用期望、熵和超熵等數(shù)學(xué)特征進(jìn)行量化,這也使得問題從局部擴(kuò)展到全局,從而降低數(shù)據(jù)稀疏和冷啟動(dòng)帶來的負(fù)面影響。另外,本文結(jié)合云模型提出一種改進(jìn)的相似度計(jì)算模型,該計(jì)算模型可以更好地描述用戶(項(xiàng)目)間的相似性。最后,在計(jì)算云特征時(shí),還考慮用戶的偏好因素,如時(shí)間因素、評(píng)分因素等。針對(duì)協(xié)同過濾存在的系統(tǒng)計(jì)算效率、可擴(kuò)展性問題,本文提出一種基于二叉樹的聚類算法。協(xié)同過濾計(jì)算效率低下的原因是在計(jì)算最近鄰時(shí),需計(jì)算目標(biāo)用戶與所有用戶的相似性,從而獲得與目標(biāo)用戶最相似的用戶集。因此使用聚類算法減少近鄰比較次數(shù)成為研究熱點(diǎn)。K-Means算法不僅受限于初始中心和K值的設(shè)定,而且還存在用戶不能同歸屬于多類別等方面的問題,故本文提出一種改進(jìn)聚類算法。其主要是將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)二叉樹和聚類算法K-Means相結(jié)合,形成一種新的層次聚類算法。最后,本文將基于二叉樹的聚類算法和云模型相融合,形成一種基于聚類的改進(jìn)推薦算法。在計(jì)算過程中由于結(jié)點(diǎn)之間的無關(guān)聯(lián)性,本文引入基于內(nèi)存的分布式計(jì)算框架Spark,并將本文算法在該平臺(tái)上并行實(shí)現(xiàn)。經(jīng)由實(shí)驗(yàn)證明,本文算法不僅可提升準(zhǔn)確性,還能夠通過并行化從而提高系統(tǒng)可擴(kuò)展性。本文在模擬現(xiàn)實(shí)集群環(huán)境下,對(duì)提出的基于聚類的協(xié)同過濾算法進(jìn)行測(cè)試,主要是用于評(píng)估推薦算法的穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性以及響應(yīng)時(shí)間,為該推薦算法進(jìn)行了比較科學(xué)有效的評(píng)估。對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn),本文提出的基于聚類的協(xié)同過濾算法在穩(wěn)定性、精確性、高效性以及可擴(kuò)展性等方面均表現(xiàn)優(yōu)異,滿足算法要求。
【關(guān)鍵詞】：云模型 二叉樹 協(xié)同過濾 聚類算法 Spark
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)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4-5
• ABSTRACT5-13
• 第一章 緒論13-19
• 1.1 課題背景13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 研究意義15
• 1.4 研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)15-17
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)及內(nèi)容安排17-19
• 第二章 相關(guān)概念與技術(shù)19-25
• 2.1 推薦系統(tǒng)19-20
• 2.1.1 協(xié)同過濾算法20
• 2.2 聚類分析20-21
• 2.2.1 K-Means算法21
• 2.3 相似度計(jì)算模型21-22
• 2.4 存在問題22-24
• 2.4.1 協(xié)同過濾存在的問題22-23
• 2.4.2 K-Means算法存在的問題23-24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 第三章 基于云模型的推薦算法25-31
• 3.1 云模型25-26
• 3.1.1 云模型概念25
• 3.1.2 云模型定義25-26
• 3.2 修正的相似度計(jì)算模型26-27
• 3.3 偏好因素27-28
• 3.3.1 時(shí)間因素27-28
• 3.3.2 評(píng)分因素28
• 3.4 構(gòu)造云特征28-29
• 3.5 云模型應(yīng)用29-30
• 3.6 本章小結(jié)30-31
• 第四章 基于二叉樹的聚類算法31-37
• 4.1 二叉樹31
• 4.2 K-FBT算法31-33
• 4.3 簇內(nèi)凝聚度33-34
• 4.4 層次遍歷34-36
• 4.5 本章小結(jié)36-37
• 第五章 基于云模型與K-FBT的協(xié)同過濾算法37-47
• 5.1 算法流程37-38
• 5.2 預(yù)測(cè)評(píng)分38
• 5.3 合并結(jié)果38-40
• 5.4 最終評(píng)分40-41
• 5.5 分布式實(shí)現(xiàn)41-44
• 5.5.1 Spark41-42
• 5.5.2 CF-CMBT并行實(shí)現(xiàn)42-44
• 5.6 關(guān)鍵技術(shù)44-45
• 5.7 本章小結(jié)45-47
• 第六章 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析47-55
• 6.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境47
• 6.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)47
• 6.3 實(shí)驗(yàn)評(píng)估指標(biāo)47-48
• 6.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)結(jié)果48-52
• 6.5 實(shí)驗(yàn)分析52-53
• 6.6 本章小結(jié)53-55
• 總結(jié)與展望55-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文61-65
• 致謝65

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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3 胡俊;胡賢德;程家興;;基于Spark的大數(shù)據(jù)混合計(jì)算模型[J];計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用;2015年04期

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5 李克潮;凌霄娥;;云模型與用戶聚類的個(gè)性化推薦[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2013年10期

6 馮智明;蘇一丹;覃華;鄧海;;基于遺傳算法的聚類與協(xié)同過濾組合推薦算法[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2014年01期

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9 張仕斌;許春香;;基于云模型的信任評(píng)估方法研究[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2013年02期

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 余善紅;基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2011年

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本文編號(hào)：779043