發(fā)布時(shí)間：2017-12-19 09:33

  本文關(guān)鍵詞：基于項(xiàng)目搭配度的大數(shù)據(jù)推薦算法研究

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【摘要】：現(xiàn)如今,推薦系統(tǒng)面臨著數(shù)據(jù)來源多樣結(jié)構(gòu)復(fù)雜、推薦多樣性差、冷啟動(dòng)等問題。而針對(duì)傳統(tǒng)推薦技術(shù)存在的推薦多樣性差的問題所提出的解決辦法又相對(duì)較少,導(dǎo)致得到的推薦結(jié)果往往同質(zhì)化嚴(yán)重,對(duì)"長(zhǎng)尾"項(xiàng)目關(guān)注較少。本文對(duì)推薦系統(tǒng)面臨的問題進(jìn)行了深入分析和研究,針對(duì)推薦多樣性差的問題,從項(xiàng)目搭配性的角度,提出了一個(gè)混合搭配推薦算法。它以真實(shí)應(yīng)用平臺(tái)產(chǎn)生的用戶、項(xiàng)目數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)集,結(jié)合混合推薦算法的思想,首先提出了一個(gè)面向多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的項(xiàng)目搭配度模型來評(píng)價(jià)項(xiàng)目之間的關(guān)系,然后設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了混合項(xiàng)目搭配推薦算法,從而可以在用戶關(guān)注某項(xiàng)目時(shí),提供與之搭配的項(xiàng)目的推薦。本文的主要工作如下:1、對(duì)推薦系統(tǒng)中的主流算法進(jìn)行詳細(xì)敘述,并進(jìn)行對(duì)比分析,本文設(shè)計(jì)混合搭配推薦的算法流程。通過關(guān)注項(xiàng)目之間的搭配性,來提高推薦的多樣性。2、針對(duì)數(shù)據(jù)來源復(fù)雜結(jié)構(gòu)多樣的情況,結(jié)合基于內(nèi)容、基于知識(shí)以及協(xié)同過濾算法的思想,本文提出了面向多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的項(xiàng)目搭配度模型,用以評(píng)估項(xiàng)目之間的搭配程度。3、本文提出了基于排序?qū)W習(xí)的混合項(xiàng)目搭配推薦算法。與基于評(píng)分預(yù)測(cè)的推薦技術(shù)相比,本文將推薦問題轉(zhuǎn)化為排序問題,更關(guān)注搭配推薦的排序準(zhǔn)確性,也有助于提高推薦結(jié)果的多樣性。為了應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)量的情況,本文在排序?qū)W習(xí)之前引入搭配融合過濾算法,來縮小排序?qū)W習(xí)的計(jì)算范圍,提高算法整體運(yùn)行效率。4、本文基于從騰訊微博和淘寶數(shù)據(jù)集中抽取的數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一套對(duì)比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)表明,本文算法可以有效提高推薦結(jié)果多樣性,并且對(duì)預(yù)測(cè)項(xiàng)目的搭配情況有一定的效果。
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1307736