基于相似評分項目和用戶共同偏好的非對稱協(xié)同過濾算法研究
發(fā)布時間:2021-03-14 23:42
相似度計算是基于近鄰的協(xié)同過濾算法流程中的一個重點,其決定了用戶的近鄰,而用戶的近鄰則會影響到推薦給用戶的項目評分,最終影響到用戶能看到的推薦列表,其方法的有效性會直接決定推薦結(jié)果的質(zhì)量。傳統(tǒng)的推薦算法在計算用戶之間的相似度時,需要獲取兩個用戶評分的項目集合,然后取其交集進行下一步計算,利用評分之間的距離或者是線性關(guān)系去捕捉用戶之間的相似度,無法充分利用評分中的信息。在消費類推薦系統(tǒng)中的新用戶冷啟動情況下,更是由于共同評分項目的缺乏,無法挖掘用戶的興趣愛好。本文擴展了傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法中共同評分項目的范圍,提出了相似評分項目的概念,解決了冷啟動情況下共同評分項目缺乏的問題;將相似評分項目與從評分數(shù)據(jù)中挖掘的用戶共同偏好相結(jié)合,提出了一種基于相似項目和用戶共同偏好的個性化推薦算法,通過實驗驗證,該算法較好地緩解了消費類推薦系統(tǒng)中的新用戶冷啟動問題。本文主要工作包括:(1)介紹了推薦算法的研究意義,分析了協(xié)同過濾算法以及其中相似度算法的重要性以及當(dāng)前的研究現(xiàn)狀。(2)介紹了主流的推薦算法,分析了它們各自的優(yōu)缺點。(3)分析了推薦系統(tǒng)中冷啟動問題出現(xiàn)的原因,以及常見的解決方式。通過介紹用戶之間...
【文章來源】:重慶大學(xué)重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:63 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
推斷1Fig3.4FirstInference
推斷2Fig3.5SecondInference
用戶之間共同評分項目數(shù)量占比Fig4.1theProportionofCommonRatingItemsamongusers
【參考文獻】:
期刊論文
[1]一種非對稱相似度矩陣約束的群組協(xié)同過濾算法[J]. 王建芳,谷振鵬,張朋飛,劉永利. 小型微型計算機系統(tǒng). 2017(12)
[2]基于非對稱加權(quán)相似度的協(xié)同過濾推薦算法[J]. 劉竹松,歐仕華,黃書強. 小型微型計算機系統(tǒng). 2017(04)
[3]基于位置的非對稱相似性度量的協(xié)同過濾推薦算法[J]. 王付強,彭甫镕,丁小煥,陸建峰. 計算機應(yīng)用. 2016(01)
[4]推薦系統(tǒng)中的冷啟動問題研究綜述[J]. 孫冬婷,何濤,張福海. 計算機與現(xiàn)代化. 2012(05)
本文編號:3083168
【文章來源】:重慶大學(xué)重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:63 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
推斷1Fig3.4FirstInference
推斷2Fig3.5SecondInference
用戶之間共同評分項目數(shù)量占比Fig4.1theProportionofCommonRatingItemsamongusers
【參考文獻】:
期刊論文
[1]一種非對稱相似度矩陣約束的群組協(xié)同過濾算法[J]. 王建芳,谷振鵬,張朋飛,劉永利. 小型微型計算機系統(tǒng). 2017(12)
[2]基于非對稱加權(quán)相似度的協(xié)同過濾推薦算法[J]. 劉竹松,歐仕華,黃書強. 小型微型計算機系統(tǒng). 2017(04)
[3]基于位置的非對稱相似性度量的協(xié)同過濾推薦算法[J]. 王付強,彭甫镕,丁小煥,陸建峰. 計算機應(yīng)用. 2016(01)
[4]推薦系統(tǒng)中的冷啟動問題研究綜述[J]. 孫冬婷,何濤,張福海. 計算機與現(xiàn)代化. 2012(05)
本文編號:3083168
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