本文關(guān)鍵詞：積極情緒對(duì)用戶(hù)信息技術(shù)采納意向影響的實(shí)驗(yàn)研究——以電子商務(wù)推薦系統(tǒng)為例，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《北京郵電大學(xué)》 2013年

基于項(xiàng)目與情緒的協(xié)同過(guò)濾算法研究與實(shí)現(xiàn)

王強(qiáng)強(qiáng)  

【摘要】：近年來(lái),上下文感知推薦技術(shù)成為推薦領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)之一,它的目的是使用上下文信息進(jìn)一步提高推薦系統(tǒng)的預(yù)測(cè)精度。因此,研究如何在基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾系統(tǒng)中使用情緒上下文有非常重要的意義。 本文首先介紹了推薦系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù),著重介紹了協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)。針對(duì)推薦系統(tǒng)中普遍存在的數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題和過(guò)度擬合問(wèn)題,本文提出使用因子分解模型、鄰居模型和情緒上下文結(jié)合的協(xié)同過(guò)濾算法緩解上述問(wèn)題。文中對(duì)提出的三個(gè)不同算法進(jìn)行深入的研究,最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了三個(gè)算法的有效性。 本論文的主要工作包括以下幾個(gè)方面： (1)研究因子分解模型和情緒上下文結(jié)合的推薦算法,其目的是有效緩解數(shù)據(jù)稀疏性。該算法提出了兩種因子分解模型：第一種模型通過(guò)構(gòu)造“用戶(hù)-項(xiàng)目”二維矩陣,使用SVD矩陣分解方法逆向填充稀疏矩陣,然后使用情緒上下文對(duì)填充矩陣作預(yù)過(guò)濾處理,最后使用Top-K策略進(jìn)行預(yù)測(cè)推薦。第二種模型通過(guò)構(gòu)建“用戶(hù)-項(xiàng)目-情緒”多維矩陣,使用已知評(píng)分信息訓(xùn)練得到預(yù)測(cè)模型,最后使用模型公式進(jìn)行預(yù)測(cè)推薦。實(shí)驗(yàn)對(duì)比表明該算法可以緩解數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題。 (2)研究鄰居模型和情緒上下文結(jié)合的推薦算法,其目的是有效緩解數(shù)據(jù)稀疏性產(chǎn)生的過(guò)度擬合。該算法首先構(gòu)造“用戶(hù)-項(xiàng)目-情緒”三維模型,使用提出的鄰居關(guān)系挖掘方法,對(duì)三維模型進(jìn)行降維處理得到項(xiàng)目的相似鄰居,最后使用最小二乘擬合計(jì)算得到相似項(xiàng)目的插值權(quán)重后進(jìn)行預(yù)測(cè)推薦。實(shí)驗(yàn)對(duì)比表明該算法可以緩解過(guò)度擬合問(wèn)題。 (3)研究因子分解模型、鄰居模型和情緒上下文組合的推薦算法。在上述兩種方法研究的基礎(chǔ)上,提出情緒上下文相似度計(jì)算方法,改進(jìn)上文中的因子分解模型和鄰居模型的構(gòu)造方法,將兩種模型組合后進(jìn)行推薦預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)對(duì)比表明該算法能夠獲得比使用單一模型算法更好的推薦精度。本文針對(duì)推薦系統(tǒng)中存在的數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題和過(guò)度擬合問(wèn)題,提出了因子分解模型、鄰居模型分別和情緒上下文相結(jié)合以及兩種模型同時(shí)與情緒上下文相結(jié)合的推薦算法,實(shí)驗(yàn)對(duì)比表明上文提出的三個(gè)算法較傳統(tǒng)算法更有效,且組合推薦算法能夠獲得比前兩個(gè)算法更好的推薦精度。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3
【目錄】：

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2 夏培勇;個(gè)性化推薦技術(shù)中的協(xié)同過(guò)濾算法研究[D];中國(guó)海洋大學(xué);2011年

3 沈磊;心理學(xué)模型與協(xié)同過(guò)濾集成的算法研究[D];北京航空航天大學(xué);2010年

4 薛福亮;電子商務(wù)協(xié)同過(guò)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 劉青文;基于協(xié)同過(guò)濾的推薦算法研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

6 高旻;基于計(jì)算語(yǔ)用學(xué)和項(xiàng)目的資源協(xié)同過(guò)濾推薦研究[D];重慶大學(xué);2010年

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

8 孫小華;協(xié)同過(guò)濾系統(tǒng)的稀疏性與冷啟動(dòng)問(wèn)題研究[D];浙江大學(xué);2005年

9 孫慧峰;基于協(xié)同過(guò)濾的個(gè)性化Web推薦[D];北京郵電大學(xué);2012年

10 詹川;反垃圾郵件技術(shù)的研究[D];電子科技大學(xué);2005年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 黃合鑫;電子商務(wù)協(xié)同過(guò)濾算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D];北京交通大學(xué);2011年

2 張曉蕾;協(xié)同過(guò)濾推薦模型及其在汽車(chē)電子商務(wù)中的應(yīng)用研究[D];天津師范大學(xué);2010年

3 龐軍;雙聚類(lèi)算法及其在協(xié)同過(guò)濾中的應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2010年

4 胡福華;基于可信相似度傳遞的協(xié)同過(guò)濾算法研究與應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2011年

5 邵偉;基于領(lǐng)域知識(shí)的協(xié)同過(guò)濾推薦研究[D];河北大學(xué);2010年

6 王均波;協(xié)同過(guò)濾推薦算法及其改進(jìn)研究[D];重慶大學(xué);2010年

7 曾小波;基于協(xié)同過(guò)濾的推薦系統(tǒng)的研究[D];電子科技大學(xué);2010年

8 金亞亞;一種基于改進(jìn)信任度的協(xié)同過(guò)濾算法[D];華東理工大學(xué);2011年

9 李春;協(xié)同過(guò)濾推薦算法的研究[D];湘潭大學(xué);2010年

10 王小亮;基于協(xié)同過(guò)濾的個(gè)性化推薦算法的優(yōu)化和應(yīng)用[D];浙江工商大學(xué);2010年

  本文關(guān)鍵詞：積極情緒對(duì)用戶(hù)信息技術(shù)采納意向影響的實(shí)驗(yàn)研究——以電子商務(wù)推薦系統(tǒng)為例，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：167953