發(fā)布時(shí)間：2023-01-15 16:57

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的快速發(fā)展,大量信息快速地涌入互聯(lián)網(wǎng),豐富的信息在給用戶帶來便利的同時(shí),也導(dǎo)致了信息過載。信息檢索領(lǐng)域一直被認(rèn)為是解決信息過載問題的有效方法之一,幫助用戶快速地從海量信息中獲取有價(jià)值的信息。相比于傳統(tǒng)的信息檢索技術(shù)而言,推薦系統(tǒng)能夠主動(dòng)向用戶提供可能感興趣的信息且無需用戶的明確需求等特性,而成為緩解信息過載問題的重要工具之一,并在業(yè)界得到了廣泛研究與應(yīng)用。眾多電子商務(wù)網(wǎng)站和多媒體平臺(tái)在現(xiàn)有的系統(tǒng)基礎(chǔ)上能夠較為容易地嵌入個(gè)性化推薦技術(shù),例如,亞馬遜購(gòu)物網(wǎng)站可以幫助用戶推送感興趣的商品信息,今日頭條向用戶推送當(dāng)日其可能感興趣的新聞信息。推薦技術(shù)的使用在一定程度上不僅增加了用戶的參與度及對(duì)應(yīng)用的信任度和依賴度,而且為使用該技術(shù)應(yīng)用上的商家?guī)砜捎^的收入,例如電影,新聞和POI推薦等。在現(xiàn)實(shí)生活中,用戶的消費(fèi)行為復(fù)雜而多樣,通常受到許多因素的影響。用戶所做出購(gòu)買決策不僅出于自身喜好,還會(huì)考慮歷史購(gòu)買物品與即將購(gòu)買的物品在功能上的關(guān)系。本文主要貢獻(xiàn)點(diǎn)如下:（1）現(xiàn)有的推薦算法大多僅從用戶的角度更細(xì)粒度地構(gòu)建模型,而忽略了物品之間在功能上的互補(bǔ)關(guān)系對(duì)用戶做出購(gòu)買決策的影響。針對(duì)... 

【文章頁(yè)數(shù)】：57 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 推薦算法的研究背景及意義
    1.2 推薦算法國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的工作概述
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
2 推薦系統(tǒng)及相關(guān)算法
    2.1 推薦系統(tǒng)定義
    2.2 推薦算法
        2.2.1 基于內(nèi)容的推薦算法
        2.2.2 基于協(xié)同過濾的推薦算法
        2.2.3 混合推薦算法
    2.3 基于排序?qū)W習(xí)的推薦算法
3 一種聯(lián)合成對(duì)排序的協(xié)同過濾推薦算法
    3.1 問題描述
    3.2 符號(hào)定義
    3.3 貝葉斯個(gè)性化排序
    3.4 一種聯(lián)合成對(duì)排序的協(xié)同過濾推薦模型
        3.4.1 聯(lián)合建模交互關(guān)系與互補(bǔ)關(guān)系
        3.4.2 融合排序感知策略的聯(lián)合成對(duì)排序模型
    3.5 模型求解
    3.6 算法復(fù)雜度分析
4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.1 數(shù)據(jù)集介紹
    4.2 評(píng)測(cè)指標(biāo)
    4.3 對(duì)比算法
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與比較分析
        4.4.1 全局實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        4.4.2 不同推薦列表長(zhǎng)度下的性能對(duì)比
        4.4.3 不同歷史購(gòu)買數(shù)量下的性能對(duì)比
        4.4.4 收斂性分析
        4.4.5 超參數(shù)對(duì)算法的影響
5 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果和科研經(jīng)歷


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]聯(lián)合正則化的矩陣分解推薦算法[J]. 吳賓,婁錚錚,葉陽(yáng)東.  軟件學(xué)報(bào). 2018(09)
[2]一種解決新項(xiàng)目冷啟動(dòng)問題的推薦算法[J]. 于洪,李俊華.  軟件學(xué)報(bào). 2015(06)
[3]基于大規(guī)模隱式反饋的個(gè)性化推薦[J]. 印鑒,王智圣,李琪,蘇偉杰.  軟件學(xué)報(bào). 2014(09)
[4]基于領(lǐng)域最近鄰的協(xié)同過濾推薦算法[J]. 李聰,梁昌勇,馬麗.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2008(09)



本文編號(hào)：3731273