本文選題：推薦算法 + 協(xié)同過濾　； 參考：《浙江大學》2013年碩士論文

【摘要】：網(wǎng)絡技術的迅速發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)應用的逐漸豐富,使人們的生活更加的方便多彩,但同時也給人們帶來了信息過載的問題。因為互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)過于龐大,人們沒有合適的信息篩選工具,將花費大量時間才能在大規(guī)模的信息資源中找到相關的資料。傳統(tǒng)的搜索引擎系統(tǒng)在一定程度上解決了這個問題,但同時也存在著一些缺陷：反饋的信息過于雜亂,對用戶的操作要求過高以及無法提供個性化的反饋信息等。推薦系統(tǒng)根據(jù)用戶的長期興趣特點和行為模式,向用戶推薦其感興趣的信息資源,從而進一步地解決了信息過載的問題。 本文的研究目的是為了提升推薦算法的預測準確性。在本文中,我們認為社會主流趨勢的影響造成了推薦中的全局特性,而興趣類似的用戶之間的相互影響產(chǎn)生了推薦中的局部特性。然后我們對推薦系統(tǒng)中的全局和局部特性進行了深入的討論,并且分析了用戶評分行為和經(jīng)典的推薦算法中存在的全局和局部特性。通過分析以后,我們認為全局性的推薦算法和局部性的推薦算法的基本假設和側重點不同,并且每個用戶的行為也是具有明顯的差異性,所以將這兩類算法進行混合有利于提高預測準確率。于是我們提出了一種個性化混合推薦模型,基于每個用戶的行為特征個性化地整合全局性和局部性的推薦算法的結果。 最后,我們設計了詳細的算法驗證性實驗,測試數(shù)據(jù)集是在學術界被廣泛采用的推薦測試數(shù)據(jù)集Movielens。實驗表明,個性化混合推薦模型的預測準確率比經(jīng)典的推薦算法有了大幅度的提高,從而證明了該算法的有效性。
[Abstract]:The rapid development of network technology and the gradual enrichment of Internet application make people's life more convenient and colorful, but also bring people the problem of information overload.Because the data on the Internet is too large, people do not have the appropriate information screening tools, and it will take a lot of time to find the relevant information in the large-scale information resources.The traditional search engine system solves this problem to a certain extent, but at the same time there are some defects: the feedback information is too messy, the operation requirement of users is too high, and the personalized feedback information can not be provided.According to the characteristics of users' long-term interests and behavior patterns, the recommendation system recommends the information resources of interest to the users, thus further solving the problem of information overload.The purpose of this paper is to improve the prediction accuracy of the recommendation algorithm.In this paper, we think that the influence of social mainstream trend results in the global characteristics of recommendation, while the interaction among users of similar interest produces the local characteristic of recommendation.Then we discuss the global and local characteristics of the recommendation system and analyze the behavior of users and the global and local characteristics of the classical recommendation algorithms.After analysis, we think that the basic assumptions and emphases of the global recommendation algorithm and the local recommendation algorithm are different, and the behavior of each user is obviously different.Therefore, mixing the two kinds of algorithms is beneficial to improve the prediction accuracy.So we propose a personalized hybrid recommendation model which integrates the results of global and local recommendation algorithms individualized based on each user's behavioral characteristics.Finally, we design a detailed algorithm validation experiment, the test data set is widely used in the academic community of the recommended test data set Movielens.The experimental results show that the prediction accuracy of the personalized hybrid recommendation model is much higher than that of the classical recommendation algorithm, which proves the effectiveness of the proposed algorithm.
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TP391.3

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本文編號：1742441