基于混合用戶模型的協(xié)同過濾推薦算法研究
本文關(guān)鍵詞：基于協(xié)同過濾的個性化垂直搜索引擎的研究與設(shè)計，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
《重慶大學(xué)》 2010年
基于混合用戶模型的協(xié)同過濾推薦算法研究
袁先虎
【摘要】： 互聯(lián)網(wǎng)的普及和電子商務(wù)的迅速發(fā)展造成了信息的過載,用戶在大量的產(chǎn)品信息中難以找到需要的商品,由此,電子商務(wù)推薦系統(tǒng)應(yīng)運而生。當(dāng)前,電子商務(wù)推薦系統(tǒng)在實際運用中還不成熟,仍然存在許多問題,如推薦質(zhì)量受到龐大而稀疏的用戶評價數(shù)據(jù)的嚴(yán)重影響、系統(tǒng)的可擴展性能差、推薦實時性差等。論文針對推薦系統(tǒng)存在的主要問題,對電子商務(wù)個性化推薦系統(tǒng)中的用戶模型和協(xié)同過濾推薦算法進行了有益的探索和研究。 協(xié)同過濾是個性化推薦系統(tǒng)中應(yīng)用最廣泛和最成功的推薦技術(shù),但是它也面臨著推薦準(zhǔn)確度和可擴展性兩大挑戰(zhàn)。協(xié)同過濾技術(shù)分為基于內(nèi)存和基于模型兩種,前者的推薦準(zhǔn)確度更高,但可擴展性比后者低。論文提出了混合用戶模型,基于該模型的協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)既具有基于內(nèi)存協(xié)同過濾的推薦準(zhǔn)確度,又具有基于模型協(xié)同過濾的可擴展性。 在用戶模型層面,論文分析了目前的協(xié)同過濾推薦中經(jīng)典用戶模型存在的缺陷,利用商品組合特征和人口統(tǒng)計信息構(gòu)建了混合用戶模型�；旌嫌脩裟Ｐ蜐饪s了項目內(nèi)容描述信息、用戶人口統(tǒng)計信息和用戶-項目評分矩陣,提高了用戶模型的信息濃度,在一定程度上解決了稀疏性和冷開始問題。混合用戶模型引入的特征興趣度,反映了用戶對特征的偏好程度,在計算用戶之間相似度時更為準(zhǔn)確。 在協(xié)同過濾算法層面,論文分析了當(dāng)前電子商務(wù)個性化推薦系統(tǒng)中常用的協(xié)同過濾推薦算法存在的稀疏性、可擴展性、實時性和推薦準(zhǔn)確度等問題,提出了基于混合用戶模型的協(xié)同過濾推薦算法。該方法采用基于內(nèi)容的過濾和基于人口統(tǒng)計信息的過濾離線構(gòu)建用戶模型,然后基于該模型運用協(xié)同過濾在線產(chǎn)生推薦。在特征層、模型層、協(xié)同過濾算法層三個不同層次引入組合,降低了系統(tǒng)的復(fù)雜性和計算時間,提高了可擴展性和推薦準(zhǔn)確度。協(xié)同過濾算法層引入了遺傳算法學(xué)習(xí)用戶模型中每個特征的權(quán)重取值,使系統(tǒng)對用戶偏好的描述更加準(zhǔn)確。 采用MovieLens數(shù)據(jù)集對論文提出的改進算法進行了仿真實驗。實驗結(jié)果表明:基于混合用戶模型的協(xié)同過濾推薦算法在推薦的準(zhǔn)確性、完整性、可擴展性等方面均優(yōu)于實驗對比算法。
【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：TP301.6
【目錄】：
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