本文選題：推薦系統(tǒng)　切入點：社會化推薦　出處：《昆明理工大學》2017年碩士論文

【摘要】：隨著大數(shù)據時代的到來,互聯(lián)網中充斥著大量紛繁的數(shù)據,如何快速、高效的發(fā)現(xiàn)用戶需要的信息已經成為人們關心的熱點之一。推薦系統(tǒng)是基于信息過濾技術向用戶推薦感興趣信息的推薦工具,推薦系統(tǒng)的出現(xiàn)有效的緩解了目前存在的信息過載問題。然而傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)仍然存在以下挑戰(zhàn):第一,大多數(shù)的傳統(tǒng)推薦算法假設用戶之間是相互獨立的,這種假設忽略了用戶之間的社交關系對用戶決策的影響,這與我們現(xiàn)實世界中的人際關系是不相符合的。第二,雖然現(xiàn)在已經有一些推薦算法為了考慮社交網絡中用戶之間的關系對用戶決策的影響也開始把用戶之間的社交關系作為推薦系統(tǒng)的影響因素。然而用戶社交關系的稀疏性導致大多數(shù)的數(shù)據集中只挖掘到了極少數(shù)的用戶之間的關系數(shù)據。本文針對上述推薦算法所面臨的問題和挑戰(zhàn)提出了一種推薦算法,該算法融合了信任傳播和奇異值分解模型。首先,本文針對傳統(tǒng)推薦算法忽略了用戶之間的社交關系的問題,提出了一種信任傳播算法,該算法通過具有直接關聯(lián)關系的用戶作為傳輸信任的紐帶推導出沒有直接關聯(lián)關系的用戶之間的信任度,從而填充信任關系矩陣,緩解了用戶信任關系矩陣稀疏的難題。其次,由于用戶評分矩陣的稀疏性導致了推薦系統(tǒng)的推薦質量降低,奇異值分解模型可以將數(shù)據映射到低維空間,然后計算低維空間中的item之間的相似度,對用戶未評分的item進行評分預測,最后將預測評分高的item推薦給用戶,提高了推薦系統(tǒng)的推薦質量。本文中同時結合信任傳播規(guī)則和奇異值分解模型進行推薦將有利于提高推薦系統(tǒng)的推薦質量。最后,為了驗證本文所提出的算法的有效性我們通過在兩個公開網站Epinions.com和,Filmtrust.com網站上面爬取的數(shù)據集與傳統(tǒng)推薦算法進行實驗對比,實驗結果表明本文提出的方法取得了較好的效果。
[Abstract]:With the arrival of big data era, the Internet is full of a lot of data, how to quickly and efficiently find the information users need has become one of the hot spots.Recommendation system is a recommendation tool based on information filtering technology to recommend interested information to users. The appearance of recommendation system effectively alleviates the existing problem of information overload.However, the following challenges still exist in traditional recommendation systems: first, most of the traditional recommendation algorithms assume that users are independent of each other, and this assumption ignores the impact of social relationships between users on users' decisions.This is incompatible with our real-world relationships.Second, although there are some recommendation algorithms to consider the relationship between users in social networks on the impact of user decision-making, also began to consider the social relationship between users as a recommendation system factors.However, the sparsity of user social relationships leads to the mining of only a few relational data between users in most datasets.In this paper, we propose a recommendation algorithm, which combines trust propagation and singular value decomposition model, in view of the problems and challenges faced by the above recommendation algorithms.Firstly, aiming at the problem that traditional recommendation algorithms ignore the social relationship between users, a trust propagation algorithm is proposed in this paper.The trust degree between users without direct relationship is derived by using the user with direct association relationship as the link of transmission trust, thus filling the trust relationship matrix, which alleviates the problem of sparse user trust relationship matrix.Secondly, due to the sparsity of the user score matrix, the recommendation quality of the recommendation system is reduced. The singular value decomposition model can map the data to the low-dimensional space, and then calculate the similarity between the item in the low-dimensional space.In the end, the item with high prediction score is recommended to the user, which improves the recommendation quality of the recommendation system.In this paper, combining trust propagation rules and singular value decomposition model for recommendation will be helpful to improve the recommendation quality of recommendation system.Finally, in order to verify the effectiveness of the proposed algorithm, we compare the data set crawled on two public websites, Epinions.com and Filmtrust.com, with the traditional recommendation algorithm.The experimental results show that the proposed method has achieved good results.
【學位授予單位】：昆明理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.3

【參考文獻】

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本文編號：1704280