發(fā)布時間：2017-07-26 19:30

  本文關(guān)鍵詞：基于奇異值及重組信任矩陣的協(xié)同過濾推薦算法的研究

  更多相關(guān)文章： 推薦系統(tǒng) 協(xié)同過濾 奇異值 重組信任矩陣 預(yù)測精度 冷啟動

【摘要】：隨著電子商務(wù)的蓬勃發(fā)展,推薦系統(tǒng)正逐漸滲透人們的日常生活,并不斷改善用戶的在線體驗。協(xié)同過濾作為推薦系統(tǒng)中使用最成功應(yīng)用最廣泛的技術(shù),得到了越來越多的關(guān)注和研究。本文針對協(xié)同過濾推薦技術(shù)中數(shù)據(jù)稀疏導(dǎo)致的預(yù)測評分精度低以及冷啟動問題提出了相應(yīng)的解決方法,具體的研究內(nèi)容如下。本文首先分析了協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀,并對協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)的分類和方法進(jìn)行了較為詳細(xì)的描述,針對協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)面臨的問題,總結(jié)了研究人員提出的相應(yīng)的改進(jìn)策略以及不足之處。其次,針對數(shù)據(jù)稀疏導(dǎo)致的評分預(yù)測精度不高的問題,通過分析用戶-項目評分的上下文關(guān)系,引入了奇異值的概念。考慮每個項目評價數(shù)量的比例以及用戶共評項目的比例,分別將傳統(tǒng)的皮爾森相似度(PCC)算法和Jaccard算法進(jìn)行了改進(jìn),并將兩種改進(jìn)的方法以兩種方式相結(jié)合,以得到更好的推薦算法。再次,針對冷啟動的問題,引入信任信息。根據(jù)用戶相似度重新設(shè)置信任矩陣中的信任值,即去掉信任矩陣中相似度低于某一閾值的信任關(guān)系并將相似度高于某一閾值的用戶對應(yīng)的信任關(guān)系添加到信任矩陣中,并利用信任的傳遞性,通過加權(quán)的信任傳播,以此找到更多的信任鄰居,同時還可以對不同距離的信任鄰居進(jìn)行區(qū)分,以期通過這種方法解決冷啟動問題并提高預(yù)測精度。最后,將本文提出的兩種算法,即基于奇異值的協(xié)同過濾推薦算法和重組信任矩陣的協(xié)同過濾推薦算法,分別在兩個數(shù)據(jù)集中進(jìn)行驗證。實驗結(jié)果表明兩種算法能夠明顯提高評分預(yù)測精度,并有效解決冷啟動問題。
【關(guān)鍵詞】：推薦系統(tǒng) 協(xié)同過濾 奇異值 重組信任矩陣 預(yù)測精度 冷啟動
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O151.21;TP391.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 課題背景和意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 研究內(nèi)容及創(chuàng)新點14
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第2章 協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)研究16-24
• 2.1 協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)綜述16-17
• 2.2 基于內(nèi)存的方法的研究17-21
• 2.2.1 基于用戶的推薦過程17-19
• 2.2.2 基于項目的推薦過程19-20
• 2.2.3 改進(jìn)策略20-21
• 2.3 融入信任的協(xié)同過濾推薦的研究21-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第3章 基于奇異值的協(xié)同過濾推薦算法24-35
• 3.1 奇異值的概念24-25
• 3.2 提出改進(jìn)算法的理論基礎(chǔ)25-27
• 3.3 基于奇異值的相似度算法27-33
• 3.3.1 改進(jìn)的PCC(IP)算法27-30
• 3.3.2 改進(jìn)的Jaccard(IJ)算法30-32
• 3.3.3 IPIJ算法和IPAIJ算法32-33
• 3.4 本章小結(jié)33-35
• 第4章 重組信任矩陣的協(xié)同過濾推薦算法35-46
• 4.1 引言35-36
• 4.2 信任相關(guān)知識介紹36-38
• 4.2.1 信任的概念及性質(zhì)36
• 4.2.2 信任網(wǎng)絡(luò)36-38
• 4.3 重組信任矩陣的相似度算法38-44
• 4.3.1 重組信任矩陣38-42
• 4.3.2 加權(quán)的信任傳播42-44
• 4.4 本章小結(jié)44-46
• 第5章 實驗及結(jié)果分析46-58
• 5.1 實驗環(huán)境配置46
• 5.2 實驗方法及評價指標(biāo)46-47
• 5.3 基于奇異值算法的實驗47-51
• 5.3.1 實驗數(shù)據(jù)集47-48
• 5.3.2 實驗設(shè)置及結(jié)果分析48-51
• 5.4 重組信任矩陣算法的實驗51-57
• 5.4.1 實驗數(shù)據(jù)集51
• 5.4.2 實驗設(shè)置及結(jié)果分析51-57
• 5.5 本章小結(jié)57-58
• 結(jié)論58-59
• 參考文獻(xiàn)59-63
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果63-64
• 致謝64

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 康鐘榮;;基于項目特征分類與填充的協(xié)同過濾算法研究[J];河南科技;2013年12期

2 李改;李磊;;基于雙向主題模型的協(xié)同過濾算法[J];中山大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2013年05期

3 盧竹兵;唐雁;;一種基于信任網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過濾推薦策略[J];西南師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2008年02期

4 辛勤芳;;基于項目聚類的協(xié)同過濾算法研究[J];赤峰學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2011年09期

5 段文奇;惠淑敏;;基于協(xié)同過濾的論文推薦-傳播平臺模型研究[J];科學(xué)學(xué)研究;2012年10期

6 章詩杰;姚儉平;;基于評論挖掘的新協(xié)同過濾推薦模型[J];科技創(chuàng)新與生產(chǎn)力;2013年03期

7 張陽;申華;;基于近鄰用戶和近鄰項目的協(xié)同過濾改進(jìn)算法[J];沈陽師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2012年03期

8 鄧曉懿;金淳;韓慶平;j口良之;;基于情境聚類和用戶評級的協(xié)同過濾推薦模型[J];系統(tǒng)工程理論與實踐;2013年11期

9 董立巖;劉晉禹;蔡觀洋;李永麗;;基于抽樣近鄰的協(xié)同過濾算法[J];吉林大學(xué)學(xué)報(理學(xué)版);2014年04期

10 王恒;;基于協(xié)同過濾的電子農(nóng)務(wù)推薦系統(tǒng)模型研究[J];寧夏大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2009年04期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 沈杰峰;杜亞軍;唐俊;;一種基于項目分類的協(xié)同過濾算法[A];第二十二屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（技術(shù)報告篇）[C];2005年

2 周軍鋒;湯顯;郭景峰;;一種優(yōu)化的協(xié)同過濾推薦算法[A];第二十一屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（研究報告篇）[C];2004年

3 董全德;;基于雙信息源的協(xié)同過濾算法研究[A];全國第20屆計算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會議（CACIS·2009）暨全國第1屆安全關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集（上冊）[C];2009年

4 張光衛(wèi);康建初;李鶴松;劉常昱;李德毅;;面向場景的協(xié)同過濾推薦算法[A];中國系統(tǒng)仿真學(xué)會第五次全國會員代表大會暨2006年全國學(xué)術(shù)年會論文集[C];2006年

5 李建國;姚良超;湯庸;郭歡;;基于認(rèn)知度的協(xié)同過濾推薦算法[A];第26屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（B輯）[C];2009年

6 王明文;陶紅亮;熊小勇;;雙向聚類迭代的協(xié)同過濾推薦算法[A];第三屆全國信息檢索與內(nèi)容安全學(xué)術(shù)會議論文集[C];2007年

7 胡必云;李舟軍;王君;;基于心理測量學(xué)的協(xié)同過濾相似度方法(英文)[A];NDBC2010第27屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集(B輯)[C];2010年

8 林麗冰;師瑞峰;周一民;李月雷;;基于雙聚類的協(xié)同過濾推薦算法[A];2008'中國信息技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)論壇論文集（一）[C];2008年

9 羅喜軍;王韜丞;杜小勇;劉紅巖;何軍;;基于類別的推薦——一種解決協(xié)同推薦中冷啟動問題的方法[A];第二十四屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（研究報告篇）[C];2007年

10 黃創(chuàng)光;印鑒;汪靜;劉玉葆;王甲海;;不確定近鄰的協(xié)同過濾推薦算法[A];NDBC2010第27屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集A輯一[C];2010年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李聰;電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中協(xié)同過濾瓶頸問題研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2009年

2 郭艷紅;推薦系統(tǒng)的協(xié)同過濾算法與應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2008年

3 羅恒;基于協(xié)同過濾視角的受限玻爾茲曼機(jī)研究[D];上海交通大學(xué);2011年

4 薛福亮;電子商務(wù)協(xié)同過濾推薦質(zhì)量影響因素及其改進(jìn)機(jī)制研究[D];天津大學(xué);2012年

5 高e，

本文編號：578002