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(guò)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(hù)的個(gè)人特征、歷史行為和物品特征等信息通過(guò)協(xié)同過(guò)濾、內(nèi)容過(guò)濾、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、交互式推薦等推薦技術(shù)，向用戶(hù)推薦其可能感興趣的物品。 在諸多推薦算法中，協(xié)同過(guò)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(guò)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(wèn)題：第一，如何考慮用戶(hù)興趣隨時(shí)間推移而變化的問(wèn)題，使用戶(hù)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(hù)之間的相似度，使用戶(hù)的最近鄰集合更為準(zhǔn)確；第三，如何考慮有共同興趣愛(ài)好的用戶(hù)評(píng)分行為的相似性而不是相同的問(wèn)題，使項(xiàng)目的預(yù)測(cè)評(píng)分更為準(zhǔn)確；第四，如何利用項(xiàng)目類(lèi)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(hù)提供更為精確的推薦結(jié)果。 針對(duì)上述問(wèn)題本文在傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法的基礎(chǔ)上引入了時(shí)序更新、信任度、預(yù)測(cè)評(píng)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(hù)的遠(yuǎn)期興趣和近期興趣，準(zhǔn)確的計(jì)算用戶(hù)和其他用戶(hù)之間當(dāng)前的相似度，然后考慮用戶(hù)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算用戶(hù)之間的信任度，將信任度作為相似度的補(bǔ)充為用戶(hù)找到最近鄰集合，再根據(jù)用戶(hù)的最近鄰集合的評(píng)分通過(guò)優(yōu)化的項(xiàng)目預(yù)測(cè)評(píng)分策略來(lái)預(yù)測(cè)用戶(hù)對(duì)項(xiàng)目的評(píng)分，并取預(yù)測(cè)評(píng)分較高的項(xiàng)目推薦給用戶(hù)，最后考慮到項(xiàng)目類(lèi)別之間的固有關(guān)系，，找到被推薦項(xiàng)目所在項(xiàng)目類(lèi)別，然后鎖定二次推薦項(xiàng)目的類(lèi)別，考慮用戶(hù)和被推薦項(xiàng)目的特點(diǎn)，為用戶(hù)提供二次推薦。 最后在MovieLens數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明改進(jìn)的基于協(xié)同過(guò)濾算法的個(gè)性化推薦方法與傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3
【目錄】：

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