【摘要】：貝葉斯學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)理論中的重要研究方向。它以貝葉斯法則為基礎(chǔ)，通過已了解的數(shù)據(jù)分布的先驗(yàn)知識，結(jié)合樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù)來估算出整體數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型。貝葉斯學(xué)習(xí)的結(jié)果是獲得一組變量的聯(lián)合概率分布。貝葉斯學(xué)習(xí)由于其用概率的形式來表示不確定知識，故對不確定形式的問題它有獨(dú)特的描述和計算優(yōu)勢。通過貝葉斯學(xué)習(xí)模型來計算一組輸入，模型會給出每種解結(jié)果可能發(fā)生的概率值，而不是單一的給出一個確切解。個性化搜索和推薦是當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)研究的一個熱點(diǎn)，其對搜索引擎、電子商務(wù)等有重要意義。由于每個人的選擇傾向會受到各種因素的影響，故個性化定制問題也是一種不確定問題。正因此，筆者在深入研究貝葉斯學(xué)習(xí)相關(guān)理論的同時，，重點(diǎn)探究了貝葉斯學(xué)習(xí)對個性化搜索和推薦的應(yīng)用性。 論文的主要內(nèi)容和創(chuàng)新如下： 1.研究了貝葉斯分類器理論及其在個性化搜索應(yīng)用，設(shè)計了一種應(yīng)用于商品分類的貝葉斯分類器，該分類器將表示商品的屬性分為兩類：一種是文字描述屬性，用來表述商品名稱、簡介和評價等；令一種是表示離散量的屬性，如價格、銷量等。對于文本描述屬性，分類器依據(jù)經(jīng)典貝葉斯文本分類器方法計算分類概率，然后與其它離散屬性的分類概率相乘。經(jīng)過該分類器對商品分類，可以實(shí)現(xiàn)對商品添加更具目標(biāo)性的描述標(biāo)簽，從而既可以豐富用戶定位商品的術(shù)語選擇，也有利于個性化搜索引擎解析用戶描述語義，返回個性化搜索結(jié)果。 2.研究了貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)及其在個性化推薦應(yīng)用，設(shè)計了一種根據(jù)全網(wǎng)客戶的購買記錄來構(gòu)造一個描述用戶購買行為的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。對于推薦行為，算法的本質(zhì)思想是發(fā)現(xiàn)與待推薦用戶具有相似購買序的用戶，并將購買序鏈中其它級的商品推薦給用戶。該網(wǎng)絡(luò)以用戶購買的商品作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，應(yīng)用基于信息論的依賴分析網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造算法構(gòu)造此網(wǎng)絡(luò)，并學(xué)習(xí)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的參數(shù)表。用戶推薦就是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理的過程，對推薦網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計在考量計算規(guī)模和精度等情形下選擇了一種近似推理的隨機(jī)推理算法。
【學(xué)位授予單位】：中國海洋大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP18;TP391.3

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本文編號：2601031