本文關(guān)鍵詞：基于情境的商品個(gè)性化推薦方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《五邑大學(xué)》 2015年

基于情境感知的個(gè)性化電影推薦算法的研究

熊作貞  

【摘要】：推薦系統(tǒng)的目的是向用戶(hù)自動(dòng)的推薦一些相關(guān)的物品,包括書(shū)籍,電影,歌曲,旅游景點(diǎn)等�，F(xiàn)有推薦系統(tǒng)的技術(shù)主要有兩種:協(xié)同過(guò)濾和基于內(nèi)容的過(guò)濾。協(xié)同過(guò)濾算法只考慮用戶(hù)對(duì)物品的評(píng)分矩陣,而較少考慮他們所處的情境;然而,在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中,用戶(hù)對(duì)物品的興趣通常會(huì)受年齡,職業(yè),周?chē)h(huán)境等因素的影響。同時(shí),物品的受歡迎程度也會(huì)隨著時(shí)間和周?chē)h(huán)境而變化。在推薦系統(tǒng)中融入這些情境信息可以有效的提高推薦精準(zhǔn)率。隨著電商網(wǎng)站及音樂(lè)、電影、旅游各類(lèi)網(wǎng)站的興起及移動(dòng)終端服務(wù)的推廣應(yīng)用,用戶(hù)個(gè)性化推薦顯得越發(fā)重要。在推薦系統(tǒng)中包含了各種情境數(shù)據(jù),如電影推薦中包含時(shí)間,同伴,天氣,折扣等信息。這些情境信息反映了用戶(hù)和物品所處的真實(shí)環(huán)境,能夠更好的描述用戶(hù)的興趣和物品的屬性。因此,將情境信息融入推薦算法可提升推薦性能。本文首先對(duì)推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的算法進(jìn)行研究,并對(duì)其優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行總結(jié)分析,嘗試在傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)算法基礎(chǔ)上融入各種相關(guān)的情境信息,以獲取更好的推薦性能。本文提出根據(jù)評(píng)分集中的情境信息對(duì)物品進(jìn)行拆分的方法;當(dāng)物品在特定情境因子下的評(píng)分在統(tǒng)計(jì)指標(biāo)上顯著不同時(shí),才會(huì)對(duì)該物品進(jìn)行拆分。以電影評(píng)分為例,當(dāng)某部電影在特定情境條件下的評(píng)分遠(yuǎn)高于其它情境條件下的評(píng)分時(shí),就會(huì)將該電影進(jìn)行拆分。我們?cè)贛ovie Lens數(shù)據(jù)集及一些半合成的數(shù)據(jù)集上使用矩陣分解算法和最近鄰協(xié)同過(guò)濾算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評(píng)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于情境對(duì)物品進(jìn)行拆分的方法在推薦精度等指標(biāo)上優(yōu)于現(xiàn)有的算法。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：五邑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3
【目錄】：

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本文編號(hào)：241992