本文選題：推薦系統(tǒng) + 時(shí)間段圖模型�。� 參考：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：在當(dāng)前社會(huì),推薦系統(tǒng)已經(jīng)取得了廣泛的應(yīng)用,從小型社區(qū)到大型電子商務(wù)網(wǎng)站,推薦系統(tǒng)無(wú)疑在扮演著十分重要的角色。如何計(jì)算用戶對(duì)一個(gè)物品的感興趣程度在推薦系統(tǒng)領(lǐng)域是一個(gè)至關(guān)重要的問(wèn)題。對(duì)用戶興趣的預(yù)測(cè)越準(zhǔn)確,推薦算法的準(zhǔn)確度就越高。然而用戶的興趣是動(dòng)態(tài)變化的,在不同的時(shí)間,用戶的興趣會(huì)有不同,這給推薦系統(tǒng)帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。因此,在對(duì)用戶的興趣進(jìn)行建模時(shí),如何把時(shí)間因素考慮在內(nèi)顯得尤為重要。時(shí)間段圖模型通過(guò)在用戶物品二分圖中增加一個(gè)新的結(jié)點(diǎn)類型,即時(shí)間段結(jié)點(diǎn)來(lái)引入時(shí)間信息。但是時(shí)間段圖模型中采用了固定時(shí)間窗口進(jìn)行時(shí)間段劃分的方式,很難對(duì)所有用戶都劃分出在時(shí)間上比較聚集的行為記錄,且時(shí)間段圖模型沒(méi)有考慮到興趣會(huì)隨著時(shí)間衰減。基于此,本文提出了基于貪心策略的時(shí)間段劃分方法,并且提出了基于物品時(shí)間段二分圖的興趣衰減模型,本文的主要研究工作如下:1)研究了時(shí)間信息在圖模型中的表示,提出并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于貪心策略的時(shí)間段劃分方法,相比于采用固定時(shí)間窗口進(jìn)行時(shí)間段劃分的方法,該方法能夠更好地適應(yīng)不同用戶具有不同的行為密度的情況。2)研究了圖模型中的用戶興趣建模與推薦,提出并實(shí)現(xiàn)了基于物品時(shí)間段二分圖的興趣衰減模型IDSSTG和GIDSSTG。相比于時(shí)間段圖模型,該模型考慮到了興趣隨時(shí)間衰減的情況,且減少了圖的結(jié)點(diǎn)數(shù)和邊的個(gè)數(shù),提高了推薦算法的時(shí)間效率。3)在前面兩步的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)了物品時(shí)間段二分圖上的興趣衰減模型、基于用戶的協(xié)同過(guò)濾和時(shí)間段圖模型等多種推薦方法,并在公開(kāi)的數(shù)據(jù)集MovieLens和豆瓣電影數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試和比較,驗(yàn)證了本文所作工作的有效性。
[Abstract]:In the current society, recommendation system has been widely used, from small community to large e-commerce website, recommendation system undoubtedly plays a very important role. How to calculate a user's interest in an item is a critical issue in the field of recommendation systems. The more accurate the prediction of user interest, the higher the accuracy of recommendation algorithm. However, the user's interest is dynamic. At different times, the user's interest will be different, which brings great challenges to the recommendation system. Therefore, it is very important to take time into account when modeling user interest. Time graph model introduces time information by adding a new node type to the bipartite graph of user items, that is, time period node. But in the time graph model, the fixed time window is used to divide the time period, it is difficult to divide all the users into the behavior records which are relatively aggregated in time, and the time period graph model does not consider that interest will decay with time. Based on this, this paper proposes a time division method based on greedy strategy and an interest attenuation model based on the bipartite graph of item time. The main research work of this paper is as follows: 1) the representation of time information in the graph model is studied. A time division method based on greedy strategy is proposed and implemented, which is compared with the time division method based on fixed time window. This method can better adapt to different users with different behavior density. (2) this paper studies user interest modeling and recommendation in graph model, and proposes and implements interest attenuation model IDSSTG and GIDSSTG based on item time interval bipartite graph. Compared with the time period graph model, the model takes into account the decay of interest with time, and reduces the number of nodes and edges of the graph, and improves the time efficiency of the recommended algorithm. 3) on the basis of the first two steps, The interest attenuation model on the bipartite graph of item time is implemented, and several recommended methods based on the user's collaborative filtering and time graph model are implemented, and tested and compared on the published data set MovieLens and Douban movie data set. The validity of the work done in this paper is verified.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.3

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本文編號(hào)：1915625