在計(jì)算機(jī)技術(shù)迅猛發(fā)展的今天,人們已經(jīng)可以很好地應(yīng)用計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的諸多知識(shí)來(lái)解決許多日常問(wèn)題,并且可以通過(guò)建模的形式,將問(wèn)題抽象概括,從而得心應(yīng)手的解決一類甚至多類問(wèn)題,做到真正的觸類旁通。然而大量數(shù)據(jù)的采集使得很多未曾被關(guān)注到的潛在信息顯現(xiàn)出來(lái),然而這樣龐大的數(shù)據(jù)量也造成了諸多問(wèn)題,如信息超載、資源浪費(fèi)等等。這些問(wèn)題造成了無(wú)法精準(zhǔn)得到所需信息的困擾,為了更好地解決這樣的問(wèn)題,個(gè)性化推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。推薦系統(tǒng)通過(guò)大量采集用戶信息整理再分析的方式,了解用戶的喜惡偏好,進(jìn)而考慮將其分類歸納特點(diǎn),再形成推薦,使得用戶能夠更便捷的實(shí)現(xiàn)信息的獲取以及利用。首先,本文詳實(shí)的介紹了推薦算法的發(fā)展環(huán)境以及發(fā)展現(xiàn)狀,將當(dāng)前研究的整體背景進(jìn)行闡述。其次,對(duì)已有的經(jīng)典算法進(jìn)行描述及實(shí)現(xiàn),闡明推薦系統(tǒng)的工作原理,將推薦算法分類,說(shuō)明不同的推薦算法間有著明顯不同的推薦側(cè)重,并且它們也有著難以避免的缺陷。在這個(gè)思路上提出數(shù)據(jù)預(yù)處理方法來(lái)對(duì)經(jīng)典算法的缺陷進(jìn)行優(yōu)化,提出兩種并列關(guān)系的評(píng)分預(yù)處理算法優(yōu)化。再次,文中在針對(duì)經(jīng)典Slope One推薦算法進(jìn)行深入學(xué)習(xí)后,提出了基于關(guān)聯(lián)規(guī)則策略加權(quán)的Slope One推薦算法。該... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱理工大學(xué)黑龍江省

【文章頁(yè)數(shù)】：60 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

基于用戶喜好推薦思想概念圖

哈爾濱理工大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-9-圖2-1基于用戶喜好推薦思想概念圖Fig.2-1Recommendedconceptmapbasedonuserpreferences在待推薦項(xiàng)目的角度，由于已有的數(shù)據(jù)信息量過(guò)大，使信息檢索較困難，這時(shí)便需要集合項(xiàng)目自身特點(diǎn)將待推薦的項(xiàng)目形成良好的分類，此時(shí)推薦只需要從這些項(xiàng)目的各自特點(diǎn)入手，將具有更多相似點(diǎn)的項(xiàng)目歸于一類，再將它們推送給有這一方向需求的用戶，這樣的方法可以盡可能的讓用戶獲取相關(guān)信息過(guò)程簡(jiǎn)化，在一定程度上節(jié)約資源。這樣的推薦思想流程如圖2-2所示。圖2-2基于項(xiàng)目特點(diǎn)推薦思想概念圖Fig.2-2Recommendedconceptmapbasedonprojectcharacteristics以上兩種是推薦系統(tǒng)最根本的思想來(lái)源，在此之上衍生出了多種實(shí)用性很


本文編號(hào)：3553252