【摘要】：隨著推薦系統(tǒng)越來越追求個(gè)性化,傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦將物品的評(píng)分作為用戶喜好的依據(jù)進(jìn)行推薦,這種方式未能充分考慮用戶自身的特征,對(duì)用戶興趣度量不準(zhǔn)確,因此不能完全滿足用戶的個(gè)性化服務(wù)需求。自古以來,中國(guó)的飲食文化博大精深,而且具有很大的地域差異,每個(gè)人的飲食口味會(huì)受到出身地或者生活環(huán)境的影響,對(duì)餐廳的選擇不僅局限于自身的消費(fèi)能力,而是對(duì)餐廳的口味、環(huán)境、服務(wù)水平等都提出更高層次的要求。本文結(jié)合用戶的特征,利用貝葉斯分類器構(gòu)建了用戶飲食興趣模型,根據(jù)用戶的飲食口味對(duì)周邊范圍內(nèi)的餐廳進(jìn)行協(xié)同過濾推薦。文中以樸素貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)方法論和基于物品的協(xié)同過濾為推薦的算法基礎(chǔ),在訓(xùn)練集上生成用戶餐飲推薦模型,最后利用測(cè)試集進(jìn)行了驗(yàn)證和評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)基于物品的協(xié)同過濾算法相比,本文提出的方法在推薦的準(zhǔn)確度、冷啟動(dòng)和算法效率上有較大改進(jìn)和提升。本文主要從以下幾個(gè)方面展開了研究工作:(1)綜合分析了個(gè)性化推薦的應(yīng)用現(xiàn)狀及其存在的問題,結(jié)合餐飲位置服務(wù)的推薦,明確提出了本文研究的內(nèi)容和目標(biāo)。(2)深入研究了協(xié)同過濾算法的分類及原理,對(duì)比分析現(xiàn)有算法的不足并總結(jié)了未來的研究趨勢(shì)。(3)將貝葉斯決策論引入推薦算法中,以互信息和信息熵作為特征間影響因子,在樸素貝葉斯分類上進(jìn)行改進(jìn),建立用戶飲食興趣模型。(4)結(jié)合大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)的評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。在用戶飲食偏好模型的基礎(chǔ)上,選取用戶周邊范圍內(nèi)符合用戶口味的餐廳評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù),訓(xùn)練生成飲食推薦系統(tǒng),以評(píng)分較高的前Top-N個(gè)餐廳為推薦結(jié)果,將它們的位置信息推送給用戶。(5)利用推薦系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確率、分類準(zhǔn)確性以及算法的執(zhí)行效率進(jìn)行評(píng)價(jià),分析其是否符合預(yù)期的目標(biāo)以及存在的不足之處。
[Abstract]:With the increasing pursuit of individualization in recommendation systems, the traditional collaborative filtering recommendations recommend items as the basis of user preferences. This method fails to fully consider the characteristics of users, and the measurement of interest to users is not accurate. Therefore, it can not fully meet the user's personalized service needs. Since ancient times, Chinese food culture has been extensive and profound, and there are great regional differences. Everyone's diet taste will be affected by their origin or living environment. The choice of restaurants is not limited to their own consumption ability. But to the restaurant's taste, environment, service level and so on puts forward the higher level request. According to the characteristics of the users, this paper constructs a model of users' food interest by using Bayesian classifier, and makes collaborative filtering and recommendation according to the food taste of the users. Based on the naive Bayesian statistical methodology and the collaborative filtering based on articles, this paper generates the user dining recommendation model on the training set, and finally uses the test set to verify and evaluate it. The experimental results show that compared with the traditional collaborative filtering algorithm based on articles, the proposed method improves the accuracy, cold start and efficiency of the proposed algorithm. This paper mainly from the following several aspects of the research work: (1) the comprehensive analysis of the status quo of personalized recommendation and its existing problems, combined with the recommendation of catering location service, The contents and objectives of this paper are clearly put forward. (2) the classification and principle of collaborative filtering algorithms are deeply studied, the shortcomings of existing algorithms are compared and analyzed, and the future research trends are summarized. (3) Bayesian decision theory is introduced into recommendation algorithms. Taking mutual information and information entropy as the influencing factors between features, we improve the classification of naive Bayes and establish the model of users' dietary interest. (4) based on the comment data of Dianping net, the experimental design is carried out. On the basis of the food preference model, the food recommendation system was generated by selecting the restaurant rating data in the surrounding area of the user, and taking the former Top-N restaurants with higher score as the recommended results. Their location information is pushed to the user. (5) the accuracy of the experimental results, the accuracy of classification and the efficiency of the algorithm are evaluated by using the evaluation index of the recommendation system.
【學(xué)位授予單位】：武漢大學(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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8 高e，

本文編號(hào)：2234364