本文關(guān)鍵詞：Web資源組織與服務(wù)性能研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《北京理工大學(xué)》 2015年

基于協(xié)同過濾算法的個(gè)性化推薦研究

姚婷  

【摘要】：隨著電子商務(wù)在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)中的興起，作為電子商務(wù)平臺(tái)核心技術(shù)之一的個(gè)性化推薦技術(shù)已受到廣泛的關(guān)注。個(gè)性化推薦是指根據(jù)用戶的個(gè)人特征、歷史行為和物品特征等信息通過協(xié)同過濾、內(nèi)容過濾、知識發(fā)現(xiàn)、交互式推薦等推薦技術(shù)，向用戶推薦其可能感興趣的物品。 在諸多推薦算法中，協(xié)同過濾的推薦技術(shù)是目前應(yīng)用最廣的推薦算法之一。盡管如此，協(xié)同過濾算法在應(yīng)用到電子商務(wù)的個(gè)性化推薦時(shí)還是面臨著以下問題：第一，如何考慮用戶興趣隨時(shí)間推移而變化的問題，使用戶之間相似度的計(jì)算更加精確；第二，如何利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)更準(zhǔn)確的衡量用戶之間的相似度，使用戶的最近鄰集合更為準(zhǔn)確；第三，如何考慮有共同興趣愛好的用戶評分行為的相似性而不是相同的問題，使項(xiàng)目的預(yù)測評分更為準(zhǔn)確；第四，如何利用項(xiàng)目類別之間的固有關(guān)系，如內(nèi)部關(guān)系、有序關(guān)系等為用戶提供更為精確的推薦結(jié)果。 針對上述問題本文在傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法的基礎(chǔ)上引入了時(shí)序更新、信任度、預(yù)測評分優(yōu)化和結(jié)構(gòu)化的思想，首先根據(jù)時(shí)序更新的思想?yún)^(qū)分用戶的遠(yuǎn)期興趣和近期興趣，準(zhǔn)確的計(jì)算用戶和其他用戶之間當(dāng)前的相似度，然后考慮用戶的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算用戶之間的信任度，將信任度作為相似度的補(bǔ)充為用戶找到最近鄰集合，再根據(jù)用戶的最近鄰集合的評分通過優(yōu)化的項(xiàng)目預(yù)測評分策略來預(yù)測用戶對項(xiàng)目的評分，并取預(yù)測評分較高的項(xiàng)目推薦給用戶，最后考慮到項(xiàng)目類別之間的固有關(guān)系，，找到被推薦項(xiàng)目所在項(xiàng)目類別，然后鎖定二次推薦項(xiàng)目的類別，考慮用戶和被推薦項(xiàng)目的特點(diǎn)，為用戶提供二次推薦。 最后在MovieLens數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明改進(jìn)的基于協(xié)同過濾算法的個(gè)性化推薦方法與傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法相比推薦結(jié)果具有更高的準(zhǔn)確率。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.3
【目錄】：

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