本文選題：推薦系統(tǒng) + 協(xié)同過濾�。� 參考：《廣東工業(yè)大學》2016年碩士論文

【摘要】：互聯網的普及和信息技術的快速發(fā)展,網絡數據呈指數級增長,尤其近年社交網站和電子商務網站的興起與迅猛發(fā)展,出現了“信息資源過載”和“數據爆炸”的現象。這些現象已經成為商家與用戶不容忽視的重要難題,而個性化推薦服務的出現是解決這一現狀的有效手段。在推薦算法研究中,協(xié)同過濾算法是目前應用最為廣泛的個性化推薦技術之一,如基于用戶的與基于項目的協(xié)同過濾機制與算法等。然而,目前的大多數推薦系統(tǒng)都存在用戶冷啟動問題和數據稀疏性問題。此外,只采用傳統(tǒng)的相似度來計算項目最近鄰居,會忽略用戶行為,未能關注用戶的各種興趣愛好。同時,計算尋找用戶最近鄰居時忽略用戶之間的信任問題,也會對推薦質量有所影響。因此,優(yōu)化相似度計算,更合理的解決數據稀疏性與冷啟動問題,提高推薦準確率,為用戶提供更人性化的推薦服務已成為協(xié)同過濾推薦領域的熱點研究方向。本文根據以上傳統(tǒng)協(xié)同過濾存在的相關問題,提出了一種基于協(xié)同過濾的混合相似度推薦算法。該算法考慮用戶行為,采用混合模型,改進相似度度量計算,通過將項目屬性相關性和修正余弦相似性進行線性組合,提出一種混合相似度計算方法來計算最近鄰居項目集。同時,研究分析傳統(tǒng)協(xié)同推薦系統(tǒng)沒有引入用戶間的信任關系,通過用戶-信任關系矩陣計算用戶之間的信任度,再結合上述的混合相似度來計算用戶最近鄰居,最終將用戶的評分相似性和用戶的信任度相結合,形成新的相似度度量方法來對目標項目進行預測評分,最終形成TOP-N推薦對象列表向用戶推薦。論文通過算法比較,在Epinions公開數據集上將所研算法與混合相似度的用戶多興趣推薦算法、基于用戶的協(xié)同過濾推薦算法、基于用戶信任的協(xié)同過濾推薦算法、基于信任的用戶聚類推薦算法四種算法進行了對比。實驗結果表明,本文提出的基于協(xié)同過濾的混合相似度推薦算法比其他四個算法在平均絕對誤差值上有一定的提高,證明了本算法的可行性與有效性。該推薦算法不僅提高了推薦的準確率,而且在一定程度上可以解決用戶的冷啟動問題,讓用戶有更人性化的推薦體驗,有助于推動推薦機制的發(fā)展。
[Abstract]:With the popularization of the Internet and the rapid development of information technology, the network data is increasing exponentially. In recent years, especially the rise and rapid development of social and electronic commerce websites, the phenomenon of "information resources overload" and "data explosion" appears. These phenomena have become an important problem that can not be ignored by merchants and users, and the emergence of personalized recommendation service is an effective means to solve this situation. In the research of recommendation algorithms, collaborative filtering algorithm is one of the most widely used personalized recommendation technologies, such as user-based and project-based collaborative filtering mechanisms and algorithms. However, most recommendation systems have cold boot problem and data sparsity problem. In addition, only traditional similarity is used to calculate the nearest neighbor of the project, which ignores user behavior and fails to pay attention to various interests of users. At the same time, the problem of trust between users is ignored when searching for the nearest neighbor of users, which will affect the quality of recommendation. Therefore, optimizing similarity calculation, solving the problem of data sparsity and cold start more reasonably, improving recommendation accuracy and providing users with more humanized recommendation service have become the hot research direction in collaborative filtering recommendation field. In this paper, a hybrid similarity recommendation algorithm based on collaborative filtering is proposed. Considering user behavior, the algorithm uses a hybrid model to improve similarity measurement. By combining item attribute correlation with modified cosine similarity, a hybrid similarity calculation method is proposed to calculate the nearest neighbor itemsets. At the same time, the paper analyzes that the traditional collaborative recommendation system does not introduce the trust relationship between users. The trust degree between users is calculated by the user-trust matrix, and the user nearest neighbor is calculated by combining the hybrid similarity mentioned above. Finally, a new similarity measure method is formed to predict the target items by combining the user's rating similarity and user's trust, and finally the list of TOP-N recommendation objects is formed to recommend to the user. Through the comparison of algorithms, this paper compares the proposed algorithm with mixed similarity recommendation algorithm, collaborative filtering recommendation algorithm based on user, collaborative filtering recommendation algorithm based on user trust, and collaborative filtering recommendation algorithm based on user trust. The trust-based user clustering recommendation algorithm is compared. The experimental results show that the proposed hybrid similarity recommendation algorithm based on collaborative filtering is better than the other four algorithms in the mean absolute error value, which proves the feasibility and effectiveness of this algorithm. This recommendation algorithm not only improves the accuracy of recommendation, but also can solve the cold start problem of users to a certain extent, make users have more humanized recommendation experience, and help to promote the development of recommendation mechanism.
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.3

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本文編號：1794747