推薦系統(tǒng)作為當(dāng)下信息檢索的重要工具,在電子商務(wù)等諸多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用和發(fā)展。隨著2004年web2.0概念的提出,互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入了用戶自由標(biāo)注產(chǎn)生內(nèi)容的時(shí)代。社會(huì)化標(biāo)簽在電子商務(wù)領(lǐng)域被普遍使用,用戶通過(guò)自由標(biāo)注能夠更好的對(duì)資源按自己喜好分類,推薦系統(tǒng)也能夠根據(jù)標(biāo)簽進(jìn)行用戶興趣預(yù)測(cè),進(jìn)行高效的推薦。推薦算法根據(jù)用戶的信息、資源的信息和瀏覽信息等內(nèi)容進(jìn)行偏好預(yù)測(cè)推薦,使得推薦系統(tǒng)面臨著以下幾方面的問(wèn)題:數(shù)據(jù)量的膨脹使其面臨著數(shù)據(jù)稀疏性的問(wèn)題,根據(jù)用戶的信息和瀏覽記錄預(yù)測(cè)興趣偏好時(shí)的隱私泄露問(wèn)題,用戶興趣隨時(shí)間遷移改變的問(wèn)題等等。針對(duì)以上情況進(jìn)行相應(yīng)的研究和改進(jìn),主要內(nèi)容如下。(1)針對(duì)數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題進(jìn)行了研究,提出利用Slope one算法對(duì)用戶沒(méi)有評(píng)價(jià)過(guò)的資源進(jìn)行評(píng)分預(yù)測(cè)填充,緩解稀疏性問(wèn)題。標(biāo)簽作為連接用戶和資源之間的橋梁,通過(guò)評(píng)分更能反應(yīng)用戶在使用標(biāo)簽時(shí)對(duì)資源的態(tài)度,因此將評(píng)分和標(biāo)簽融合。通過(guò)評(píng)分矩陣對(duì)標(biāo)簽進(jìn)行加權(quán)更有利于提高推薦準(zhǔn)確性。(2)針對(duì)隱私泄露問(wèn)題進(jìn)行了研究,提出在對(duì)用戶進(jìn)行模糊c均值聚類時(shí)引入差分隱私保護(hù)思想的方法;在聚類過(guò)程中加入Laplace噪聲,保護(hù)聚類中心點(diǎn),產(chǎn)生...

【文章頁(yè)數(shù)】：71 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 推薦系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 標(biāo)簽推薦研究現(xiàn)狀
        1.2.3 差分隱私推薦研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
第2章 個(gè)性化推薦相關(guān)理論與算法
    2.1 個(gè)性化推薦系統(tǒng)
    2.2 協(xié)同過(guò)濾推薦算法
        2.2.1 基于用戶的協(xié)同過(guò)濾算法
        2.2.2 基于物品的協(xié)同過(guò)濾算法
    2.3 聚類算法
        2.3.1 k-means聚類
        2.3.2 模糊c均值聚類
    2.4 差分隱私保護(hù)技術(shù)
    2.5 本章小結(jié)
第3章 改進(jìn)的模糊c均值聚類算法
    3.1 聚類算法存在的問(wèn)題
    3.2 改進(jìn)的模糊c均值算法
    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        3.3.2 聚類評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
        3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3.4 本章小結(jié)
第4章 融合標(biāo)簽和隱私保護(hù)的聚類推薦算法
    4.1 差分隱私保護(hù)
        4.1.1 隱私問(wèn)題分析
        4.1.2 差分隱私保護(hù)下的模糊c均值聚類
        4.1.3 算法滿足ε-差分隱私的證明
    4.2 融合標(biāo)簽和隱私保護(hù)的聚類算法
        4.2.1 用戶標(biāo)簽相關(guān)性計(jì)算
        4.2.2 資源推薦
        4.2.3 改進(jìn)的整體算法
    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集
        4.3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)
        4.3.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
    4.4 本章小結(jié)
第5章 電影推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)需求分析
        5.1.1 功能需求
        5.1.2 非功能需求
    5.2 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)
    5.3 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
    5.4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
        5.4.1 系統(tǒng)環(huán)境
        5.4.2 核心推薦模塊實(shí)現(xiàn)
    5.5 系統(tǒng)頁(yè)面展示及測(cè)試
        5.5.1 系統(tǒng)前臺(tái)展示及測(cè)試
        5.5.2 系統(tǒng)后臺(tái)展示及測(cè)試
    5.6 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝



本文編號(hào)：4022196