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。

《吉林大學(xué)》 2015年

基于用戶評(píng)分時(shí)序分析的協(xié)同過(guò)濾推薦算法研究

孫振亮  

【摘要】：伴隨著web2.0時(shí)代的到來(lái)，網(wǎng)絡(luò)交互性日益提高，現(xiàn)如今用戶不再僅僅是被動(dòng)的接收信息，而是越來(lái)越多的主動(dòng)參與到互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的編寫(xiě)當(dāng)中。最近幾年，網(wǎng)絡(luò)信息量呈指數(shù)級(jí)上升，這些信息由不同的人貢獻(xiàn)出來(lái)，分布在世界各地，這增加了用戶搜索信息的難度。如何在海量的信息世界里，快速過(guò)濾，發(fā)現(xiàn)自己感興趣的信息成為當(dāng)前理論與實(shí)踐的研究熱點(diǎn)。大量的研究證明應(yīng)用推薦系統(tǒng)可以解決這一問(wèn)題。在現(xiàn)已應(yīng)用的推薦系統(tǒng)中，需要推薦的項(xiàng)目非常多，并且用戶數(shù)量日益龐大，系統(tǒng)必須要面對(duì)數(shù)據(jù)龐大并且極端稀疏的困境，這導(dǎo)致項(xiàng)目推送過(guò)程效率和精度的低下。因此，如何通過(guò)提高推薦系統(tǒng)的推薦質(zhì)量和效率來(lái)提升服務(wù)質(zhì)量，成為亟待解決的問(wèn)題。 推薦系統(tǒng)中尤其重要的一個(gè)環(huán)節(jié)就是算法的選擇，算法在某種程度上能夠決定此系統(tǒng)的效率和性能，因此推薦算法的選擇決定了系統(tǒng)的質(zhì)量。傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾（Collaborative Filtering，以下將采用簡(jiǎn)寫(xiě)CF）推薦算法局限于用戶-項(xiàng)目評(píng)分矩陣，幾乎沒(méi)有融入評(píng)分信息的具體內(nèi)容屬性。在數(shù)據(jù)極端稀疏的情況下，傳統(tǒng)推薦算法在推薦個(gè)性化方面存在嚴(yán)重不足，數(shù)據(jù)稀疏性引起的近鄰查找精度不高，這嚴(yán)重影響了系統(tǒng)的推薦效果。 針對(duì)這一問(wèn)題，本文進(jìn)行了如下研究： 首先，通過(guò)計(jì)算統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)了傳統(tǒng)近鄰查找方法的不足:由于數(shù)據(jù)的極端稀疏引起傳統(tǒng)算法中誤差較大，，因此本文提出了基于相似用戶行為的近鄰計(jì)算方法。 其次，改善了在數(shù)據(jù)稀疏的前提下，傳統(tǒng)CF算法的推薦精度不高的問(wèn)題。本文提出了將爭(zhēng)議相似度與傳統(tǒng)的CF算法相融合的優(yōu)化算法。 最后，通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，基于爭(zhēng)議相似度和相似用戶評(píng)分行為改進(jìn)的CF推薦算法要比傳統(tǒng)基于用戶的CF推薦算法有明顯的優(yōu)化。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(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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