隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展,形式多樣的互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)和應(yīng)用數(shù)量迅猛增長(zhǎng),信息技術(shù)應(yīng)用迅速滲透到人們生活的方方面面,例如電商網(wǎng)站、知識(shí)學(xué)習(xí)網(wǎng)站等。這使得人們?cè)谏暇W(wǎng)時(shí)不得不面對(duì)海量的信息,從其中過(guò)濾出所需的信息變得非常困難,進(jìn)而形成了信息過(guò)載問(wèn)題。推薦系統(tǒng)作為一種能為用戶提供個(gè)性化信息推薦服務(wù)的技術(shù),成為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界解決該問(wèn)題的首要方案。經(jīng)過(guò)近些年的研究和應(yīng)用,推薦系統(tǒng)已經(jīng)有了長(zhǎng)足的發(fā)展,但是在目前網(wǎng)絡(luò)信息與資源進(jìn)一步增長(zhǎng)的背景下,傳統(tǒng)的推薦技術(shù)的一些問(wèn)題逐漸暴露出來(lái),其中較為典型的有稀疏性、冷啟動(dòng)、推薦多樣性等,這些問(wèn)題從各個(gè)方面影響著推薦系統(tǒng)的性能。本文重點(diǎn)研究了推薦系統(tǒng)的多樣性和稀疏性,分析了兩種問(wèn)題對(duì)于推薦系統(tǒng)性能的具體影響途徑,并通過(guò)對(duì)基于模型的協(xié)同過(guò)濾推薦算法進(jìn)行研究,以該算法為基礎(chǔ)提出了兩種優(yōu)化的推薦方法,改進(jìn)推薦效果。本文主要針對(duì)以下內(nèi)容進(jìn)行了研究:(1)多樣的推薦列表有助于提升用戶滿意度。本文針對(duì)推薦多樣性進(jìn)行研究,分析了推薦列表多樣性對(duì)于推薦系統(tǒng)的必要性,介紹了推薦多樣性的分類。針對(duì)推薦列表的個(gè)體多樣性進(jìn)行優(yōu)化,通過(guò)對(duì)隱語(yǔ)義向量進(jìn)行方差計(jì)算,得到方差最小化正則項(xiàng),并把該...

【文章頁(yè)數(shù)】：55 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 推薦系統(tǒng)研究的歷史和現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 推薦系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)概述
    2.1 個(gè)性化推薦系統(tǒng)
    2.2 協(xié)同過(guò)濾推薦算法
    2.3 基于矩陣分解的推薦
    2.4 概率矩陣分解算法
    2.5 推薦算法的評(píng)測(cè)指標(biāo)
    2.6 本章小結(jié)
第三章 基于個(gè)體多樣性的協(xié)同過(guò)濾推薦方法
    3.1 引言
    3.2 多樣性相關(guān)技術(shù)研究
        3.2.1 推薦多樣性的分類
        3.2.2 偏置項(xiàng)與時(shí)序多樣性
    3.3 基于個(gè)體多樣性的矩陣分解推薦方法
        3.3.1 算法基礎(chǔ)
        3.3.2 基于個(gè)體多樣性的矩陣分解推薦算法
        3.3.3 學(xué)習(xí)算法
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        3.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集描述
        3.4.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)
        3.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于k-max pooling的卷積矩陣分解推薦算法
    4.1 引言
    4.2 算法基礎(chǔ)
    4.3 k-max pooling卷積矩陣分解算法
        4.3.1 額外信息源
        4.3.2 用k-max pooling CNN解決稀疏性問(wèn)題
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        4.4.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)
        4.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 本文總結(jié)
    5.2 未來(lái)展望
參考文獻(xiàn)
發(fā)表論文和科研情況說(shuō)明
致謝



本文編號(hào)：3784999