本文關(guān)鍵詞： 大數(shù)據(jù) 推薦系統(tǒng) 數(shù)據(jù)稀疏 冷啟動　出處：《吉林大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：眾所周知,互聯(lián)網(wǎng)近幾年發(fā)展速度超乎人們的想象,用戶在互聯(lián)網(wǎng)上留下的信息不計其數(shù)。怎樣從這些超量的互聯(lián)網(wǎng)信息中挖取出用戶感興趣的內(nèi)容,并且主動推薦給用戶,這是推薦系統(tǒng)所要解決的問題和主要任務(wù)。隨著用戶的日益增多,各種門戶網(wǎng)站、電子商務(wù)網(wǎng)站以及各大公司的系統(tǒng)為用戶提供了更多更好的信息服務(wù)。以電子商務(wù)網(wǎng)站為例,面對多種多樣的網(wǎng)購信息,對于知道自己想要什么的用戶來說,可以利用電子商務(wù)網(wǎng)站的搜索引擎查詢自己想要購買的產(chǎn)品。但是,往往用戶的需求具有不確定性和模糊性,因為有些時候他們也描述不清自己想要的東西。此時,如果購物網(wǎng)站能夠準(zhǔn)確給用戶推薦那些用戶描述不清的商品信息,便能培養(yǎng)用戶對自己網(wǎng)站的依賴感,為自己的網(wǎng)站帶來巨額的利潤,從而能夠在競爭激烈的商業(yè)市場站穩(wěn)腳跟。怎樣在海量的信息中找到用戶的需求并推薦給客戶,是各大互聯(lián)網(wǎng)商家面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn),成為許多學(xué)者和專家的熱門研究課題。在這種商業(yè)驅(qū)動和學(xué)術(shù)氛圍的背景下,基于大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)應(yīng)用而生。推薦系統(tǒng)能夠很好的解決當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)中“信息過載”這一棘手問題,深受各大公司和電子商務(wù)網(wǎng)站的歡迎。然而推薦系統(tǒng)并不是萬能的,面對互聯(lián)網(wǎng)中越來越多的不同種類的數(shù)據(jù)與一些越來越復(fù)雜的應(yīng)用場景,推薦系統(tǒng)也面臨著諸多待解決的問題。這些問題是一些未被很好解決的理論和應(yīng)用層面上的難題。推薦系統(tǒng)領(lǐng)域研究的熱點主要集中在系統(tǒng)的可擴(kuò)展性,新用戶與新項目的冷啟動問題,數(shù)據(jù)稀疏問題等等[1]。數(shù)據(jù)稀疏問題成為推薦系統(tǒng)發(fā)展的一個瓶頸,該問題的存在嚴(yán)重影響了推薦系統(tǒng)的推薦質(zhì)量。如何解決數(shù)據(jù)稀疏問題成為保障推薦系統(tǒng)推薦質(zhì)量的關(guān)鍵所在。推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)稀疏性問題的產(chǎn)生是因為其在推薦的過程中,需要依賴用戶對項目的評分?jǐn)?shù)據(jù)來挖掘用戶的愛好信息,從而向用戶進(jìn)行推薦,該數(shù)據(jù)的依賴量影響著推薦精度。這些依賴的數(shù)據(jù)越多,推薦出來的結(jié)果就越準(zhǔn)確。但是現(xiàn)實往往事與愿違,推薦系統(tǒng)的用戶往往會因為一些原因沒有留下評分?jǐn)?shù)據(jù),造成推薦系統(tǒng)可依賴的數(shù)據(jù)量稀少。因此,推薦系統(tǒng)很難依據(jù)數(shù)據(jù)來找到相似用戶,最終導(dǎo)致推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確度不高,使得目標(biāo)用戶不滿意。本文致力于研究推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)稀疏性問題,在前人研究的基礎(chǔ)之上對數(shù)據(jù)稀疏性問題進(jìn)行了相關(guān)的研究。本文的主要研究工作如下:1、闡述了推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)稀疏性問題產(chǎn)生的原因,并分析其給推薦系統(tǒng)推薦精度上帶來的影響。2、指出了現(xiàn)有階段解決數(shù)據(jù)稀疏性問題方法的不足之處。固定填充法沒有考慮用戶與項目的特征屬性,會對推薦準(zhǔn)確性帶來偏差;矩陣降維法容易丟失有效數(shù)據(jù),使得預(yù)測出來的評分不準(zhǔn)確;Content-based CF沒有數(shù)據(jù)稀疏問題,但是不能夠發(fā)現(xiàn)用戶潛在感興趣的新項目,推薦系統(tǒng)失去意義。3、通過分析User-based CF和Item-based CF各自的優(yōu)勢提出了一種結(jié)合傳統(tǒng)CF填充矩陣來解決推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)稀疏性問題的思想。該思想不僅緩解了推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)稀疏性問題,而且還能夠極大改善推薦系統(tǒng)推薦性能以及提高推薦系統(tǒng)推薦質(zhì)量。4、以Apache Mahout推薦技術(shù)框架以及Movie Lens數(shù)據(jù)集進(jìn)行實驗驗證,并和傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦算法進(jìn)行分析對比,證實了新提出的組合傳統(tǒng)CF填充矩陣思想能夠緩解稀疏性問題,極大改善推薦系統(tǒng)的推薦質(zhì)量。
[Abstract]:It is well known that the development speed of Internet in recent years is beyond the imagination of people , and the information left by users on the Internet is not counted . How to find the user ' s dependence on the web site by using e - commerce website and recommend it to users is a hot research topic for users . The data sparsity problem is one of the bottlenecks in the development of the recommended system . The problem of data sparsity is the key to the recommendation system ' s recommendation quality .

【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.3

【參考文獻(xiàn)】

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4 曹一鳴;;協(xié)同過濾推薦瓶頸問題綜述[J];軟件;2012年12期

5 黃正;;協(xié)同過濾推薦算法綜述[J];價值工程;2012年21期

6 王國霞;劉賀平;;個性化推薦系統(tǒng)綜述[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2012年07期

7 孫金剛;艾麗蓉;;基于項目屬性和云填充的協(xié)同過濾推薦算法[J];計算機(jī)應(yīng)用;2012年03期

8 吳月萍;王娜;馬良;;基于蟻群算法的協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)的研究[J];計算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2011年10期

9 吳一帆;王浩然;;結(jié)合用戶背景信息的協(xié)同過濾推薦算法[J];計算機(jī)應(yīng)用;2008年11期

10 龐秀麗;馮玉強(qiáng);姜維;;電子商務(wù)個性化文檔推薦技術(shù)研究[J];中國管理科學(xué);2008年S1期

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4 孫遠(yuǎn)帥;基于大數(shù)據(jù)的推薦算法研究[D];廈門大學(xué);2014年

5 戴思;基于可視化知識框架的視頻推薦系統(tǒng)研究與實現(xiàn)[D];中南大學(xué);2014年

6 朱文奇;推薦系統(tǒng)用戶相似度計算方法研究[D];重慶大學(xué);2014年

7 常江;基于Apache Mahout的推薦算法的研究與實現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2013年

8 康鐘榮;基于項目分類與預(yù)測填充的協(xié)同過濾推薦算法研究[D];北京化工大學(xué);2013年

9 歐鵬杰;模糊聚類算法及其在協(xié)同過濾推薦中的應(yīng)用[D];中南大學(xué);2013年

10 代金龍;協(xié)同過濾算法中數(shù)據(jù)稀疏性問題研究[D];重慶大學(xué);2013年

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本文編號：1441802