發(fā)布時(shí)間：2017-05-30 02:02

  本文關(guān)鍵詞：基于個(gè)性化集合排序的多樣性推薦，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近些年來,個(gè)性化推薦系統(tǒng)作為一種解決網(wǎng)絡(luò)超載問題的重要工具,被廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)的很多領(lǐng)域。對于個(gè)性化的top-N推薦任務(wù),除了推薦的相關(guān)性,推薦的多樣性也是很有必要的。一般而言,不同的用戶往往有不同的個(gè)人興趣范圍。興趣廣泛的用戶可能喜歡各種各樣的信息,而擁有固定興趣的用戶可能只對一些信息感興趣。因此,在個(gè)性化的top-N推薦任務(wù)中,推薦的相關(guān)性和多樣性相結(jié)合的結(jié)果會更令人滿意。為了這個(gè)目的,本文將集合多樣性的概念加入傳統(tǒng)的矩陣分解模型中。在協(xié)同過濾方法中,矩陣分解模型是目前最流行的、效果最好的模型之一。通過使用基于個(gè)性化集合協(xié)同排序的學(xué)習(xí)方法對該模型進(jìn)行學(xué)習(xí),本文的方法可以直接進(jìn)行富有多樣性的個(gè)性化top-N推薦。對個(gè)性化的多樣性進(jìn)行學(xué)習(xí)的過程中,種類信息也被顯式的利用。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,對于個(gè)性化的top-N推薦任務(wù),本文提出的方法在相關(guān)性和多樣性方面的表現(xiàn)均優(yōu)于傳統(tǒng)的做法,同時(shí)獲得了更加個(gè)性化的多樣性推薦效果。
【關(guān)鍵詞】：推薦 協(xié)同過濾 集合對排序 個(gè)性化 多樣性
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-11
• 第一章 引言11-17
• 1.1 研究背景11-13
• 1.2 研究意義13-14
• 1.3 研究內(nèi)容14-15
• 1.4 論文組織15
• 1.5 本章小結(jié)15-17
• 第二章 相關(guān)工作17-21
• 2.1 協(xié)同過濾方法17-18
• 2.2 引入輔助信息18-19
• 2.3 推薦多樣性19-20
• 2.4 本章小結(jié)20-21
• 第三章 預(yù)備知識21-29
• 3.1 矩陣分解模型21-23
• 3.2 不同學(xué)習(xí)場景下的目標(biāo)函數(shù)23-25
• 3.3 隨機(jī)梯度下降法25-26
• 3.4 Bootstrap抽樣26-27
• 3.5 推薦整體表現(xiàn)評估27
• 3.6 本章小結(jié)27-29
• 第四章 個(gè)性化集合協(xié)同排序推薦算法29-37
• 4.1 概念定義29-30
• 4.2 面向集合的矩陣分解模型30-32
• 4.3 基于集合對比較的協(xié)同排序32-35
• 4.4 本章小結(jié)35-37
• 第五章 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備37-43
• 5.1 數(shù)據(jù)集37
• 5.2 實(shí)際訓(xùn)練集構(gòu)建37-40
• 5.3 模型訓(xùn)練相關(guān)設(shè)置40-41
• 5.4 本章小結(jié)41-43
• 第六章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果討論43-51
• 6.1 對比方法43
• 6.2 結(jié)果預(yù)測43-44
• 6.3 評估標(biāo)準(zhǔn)44-45
• 6.4 結(jié)果分析45-50
• 6.4.1 推薦的綜合表現(xiàn)46
• 6.4.2 推薦的相關(guān)性表現(xiàn)46-47
• 6.4.3 推薦的多樣性與相關(guān)性的關(guān)系47-48
• 6.4.4 推薦的個(gè)性化多樣性表現(xiàn)48-50
• 6.5 本章小結(jié)50-51
• 第七章 總結(jié)與展望51-53
• 參考文獻(xiàn)53-59
• 致謝59-61
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄61-63
• 攻讀學(xué)位期間參與的項(xiàng)目63-65

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本文編號：406117