基于用戶(hù)相似性的推薦算法優(yōu)化研究與實(shí)現(xiàn)
發(fā)布時(shí)間:2021-09-06 04:21
隨著計(jì)算機(jī)的迅速發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的更迭運(yùn)行,互聯(lián)網(wǎng)逐漸進(jìn)入人們的日常生活,并完全改變了人們?cè)L問(wèn)信息的方式方法。大量的網(wǎng)絡(luò)信息確實(shí)能提供很多價(jià)值,但是大多數(shù)消費(fèi)者會(huì)被各種各樣的選擇所困擾,并且這些龐大的信息容易產(chǎn)生“信息過(guò)載”的現(xiàn)象,不能被更有效地利用,還會(huì)使用戶(hù)查找相關(guān)信息變得越來(lái)越難。這個(gè)時(shí)候推薦系統(tǒng)的地位就突出了,推薦系統(tǒng)(RS)已被證明是有效的電子商務(wù)工具,它提供個(gè)性化推薦的技術(shù),能夠幫助用戶(hù)選擇具有吸引力的產(chǎn)品。到目前為止,推薦系統(tǒng)已經(jīng)成功在電子商務(wù)中找到了應(yīng)用,例如書(shū)籍推薦在amazon.com,電影推薦在 Netflix.com,等等。在眾多推薦技術(shù)中,協(xié)同過(guò)濾(CF)是RS中最廣泛使用的也是設(shè)計(jì)最成功的方法,但目前還是存在一定的缺點(diǎn),如數(shù)據(jù)稀疏性的問(wèn)題還在困擾著推薦性能的精確度提升。因此,本文基于傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù),對(duì)其出現(xiàn)的問(wèn)題進(jìn)行深入研究和分析,主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)本文介紹了協(xié)同過(guò)濾算法的歷史發(fā)展歷程還有近些年的發(fā)展成果,還介紹了相關(guān)推薦技術(shù),包括常見(jiàn)的幾種推薦算法。分析了目前還存在于推薦系統(tǒng)的幾個(gè)問(wèn)題,在數(shù)據(jù)稀疏的問(wèn)題基礎(chǔ)上改進(jìn),提出基于用戶(hù)評(píng)分差異性的信息熵計(jì)...
【文章來(lái)源】:北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:66 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2-1推薦系統(tǒng)模型??
推薦系統(tǒng)理論與相關(guān)技術(shù)??推薦系統(tǒng)一般由3個(gè)部分組成:獲取用戶(hù)偏好模塊、建立推薦對(duì)象模型模塊、??推薦算法模塊。推薦系統(tǒng)的模型結(jié)構(gòu)如圖2-1所示。??從圖2-1中可以看出,推薦系統(tǒng)是從那里采集信息,并對(duì)這些信息進(jìn)行計(jì)算,??建立模型,再使用推薦算法后把推薦結(jié)果傳遞給用戶(hù),它是處理用戶(hù)與信息之間??的橋梁。??(?SW?OM-J-gS?[a??_s?FI—??i瘡你落歡?^??身獨(dú)|?l?_囑K??2〇i?雀式當(dāng)愁k讀沒(méi):繡花sr在紗?曰本典送tvouinoN?toy?da?渰氓職位羚厴女跑步迗動(dòng)睽眞跑?扣17春秋冬新澈男女?韓你馬??子頭匡?與牛皮黑米白笆雄跟舒M?簾萏庁I丨室S575?布??£制拍工?OP02艱苽大3:E龍超+8〇cm?蓉裝女眷s季?丁?JW英坨R低萊軟里慶沾斯情侶??-256?.178??1273?CSS??79?i峨.?■你?*210??■Mif;?Windows??y,??;'**。浚?;Se}Jy?vvindc>'.^.??m::i?wmmammm?usmm?.丨―--?..??圖2-2淘寶的推薦頁(yè)面??Figure?2-2?Taobao's?recommendation?page??’?F?京樂(lè)?夏?.:"M?'Q|?? ̄ ̄IBii^ ̄ ̄…丨"「丨irHITIIi'n"'1ULiiiiiii? ̄ ̄^??—還沒(méi)逛夠一??〇…..."b…"r:?H??_?■?驪『s??El*?太sr?-挪ss?—ay— ̄?—?"-H?E3PI::?H??艦mo?抑-下倘鮮;?m?h^xm:^?^?.?|?;?
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【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于時(shí)效性的冷啟動(dòng)解決算法[J]. 劉江冬,梁剛,楊進(jìn). 現(xiàn)代計(jì)算機(jī)(專(zhuān)業(yè)版). 2016(05)
[2]推薦系統(tǒng)研究進(jìn)展[J]. 朱揚(yáng)勇,孫婧. 計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索. 2015(05)
[3]基于SVD矩陣分解技術(shù)和RkNN算法的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[J]. 劉洋. 湖南工程學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(01)
[4]一種基于信息老化的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[J]. 王玉斌,孟祥武,胡勛. 電子與信息學(xué)報(bào). 2013(10)
[5]基于加權(quán)信息熵相似性的協(xié)同過(guò)濾算法[J]. 劉文龍,張桂蕓,陳喆,朱薔薔. 鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2012(05)
[6]協(xié)同過(guò)濾推薦算法[J]. 吳月萍,鄭建國(guó). 計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2011(09)
[7]不確定近鄰的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[J]. 黃創(chuàng)光,印鑒,汪靜,劉玉葆,王甲海. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2010(08)
[8]互聯(lián)網(wǎng)推薦系統(tǒng)比較研究[J]. 許海玲,吳瀟,李曉東,閻保平. 軟件學(xué)報(bào). 2009(02)
[9]個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究進(jìn)展[J]. 劉建國(guó),周濤,汪秉宏. 自然科學(xué)進(jìn)展. 2009(01)
[10]基于云模型的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[J]. 張光衛(wèi),李德毅,李鵬,康建初,陳桂生. 軟件學(xué)報(bào). 2007(10)
本文編號(hào):3386736
【文章來(lái)源】:北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:66 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2-1推薦系統(tǒng)模型??
推薦系統(tǒng)理論與相關(guān)技術(shù)??推薦系統(tǒng)一般由3個(gè)部分組成:獲取用戶(hù)偏好模塊、建立推薦對(duì)象模型模塊、??推薦算法模塊。推薦系統(tǒng)的模型結(jié)構(gòu)如圖2-1所示。??從圖2-1中可以看出,推薦系統(tǒng)是從那里采集信息,并對(duì)這些信息進(jìn)行計(jì)算,??建立模型,再使用推薦算法后把推薦結(jié)果傳遞給用戶(hù),它是處理用戶(hù)與信息之間??的橋梁。??(?SW?OM-J-gS?[a??_s?FI—??i瘡你落歡?^??身獨(dú)|?l?_囑K??2〇i?雀式當(dāng)愁k讀沒(méi):繡花sr在紗?曰本典送tvouinoN?toy?da?渰氓職位羚厴女跑步迗動(dòng)睽眞跑?扣17春秋冬新澈男女?韓你馬??子頭匡?與牛皮黑米白笆雄跟舒M?簾萏庁I丨室S575?布??£制拍工?OP02艱苽大3:E龍超+8〇cm?蓉裝女眷s季?丁?JW英坨R低萊軟里慶沾斯情侶??-256?.178??1273?CSS??79?i峨.?■你?*210??■Mif;?Windows??y,??;'**。浚?;Se}Jy?vvindc>'.^.??m::i?wmmammm?usmm?.丨―--?..??圖2-2淘寶的推薦頁(yè)面??Figure?2-2?Taobao's?recommendation?page??’?F?京樂(lè)?夏?.:"M?'Q|?? ̄ ̄IBii^ ̄ ̄…丨"「丨irHITIIi'n"'1ULiiiiiii? ̄ ̄^??—還沒(méi)逛夠一??〇…..."b…"r:?H??_?■?驪『s??El*?太sr?-挪ss?—ay— ̄?—?"-H?E3PI::?H??艦mo?抑-下倘鮮;?m?h^xm:^?^?.?|?;?
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【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于時(shí)效性的冷啟動(dòng)解決算法[J]. 劉江冬,梁剛,楊進(jìn). 現(xiàn)代計(jì)算機(jī)(專(zhuān)業(yè)版). 2016(05)
[2]推薦系統(tǒng)研究進(jìn)展[J]. 朱揚(yáng)勇,孫婧. 計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索. 2015(05)
[3]基于SVD矩陣分解技術(shù)和RkNN算法的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[J]. 劉洋. 湖南工程學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(01)
[4]一種基于信息老化的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[J]. 王玉斌,孟祥武,胡勛. 電子與信息學(xué)報(bào). 2013(10)
[5]基于加權(quán)信息熵相似性的協(xié)同過(guò)濾算法[J]. 劉文龍,張桂蕓,陳喆,朱薔薔. 鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2012(05)
[6]協(xié)同過(guò)濾推薦算法[J]. 吳月萍,鄭建國(guó). 計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2011(09)
[7]不確定近鄰的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[J]. 黃創(chuàng)光,印鑒,汪靜,劉玉葆,王甲海. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2010(08)
[8]互聯(lián)網(wǎng)推薦系統(tǒng)比較研究[J]. 許海玲,吳瀟,李曉東,閻保平. 軟件學(xué)報(bào). 2009(02)
[9]個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究進(jìn)展[J]. 劉建國(guó),周濤,汪秉宏. 自然科學(xué)進(jìn)展. 2009(01)
[10]基于云模型的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[J]. 張光衛(wèi),李德毅,李鵬,康建初,陳桂生. 軟件學(xué)報(bào). 2007(10)
本文編號(hào):3386736
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