【摘 要】
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随着网络技术的飞速发展,人们的生活方式发生了显著变化,互联网方便了我们生活的同时也造成了“信息过载”问题,为了解决这一问题,研究者们把目光投向了推荐系统。推荐系统中应用最为广泛的是基于协同过滤的推荐系统,协同过滤推荐算法作为推荐系统的核心虽具有其自身的优势,但是仍然存在数据稀疏性和可扩展性等问题,影响着算法的推荐精度。本文针对传统推荐算法中存在的数据稀疏性和可扩展性问题从不同的角度做出改进。主要工
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随着网络技术的飞速发展,人们的生活方式发生了显著变化,互联网方便了我们生活的同时也造成了“信息过载”问题,为了解决这一问题,研究者们把目光投向了推荐系统。推荐系统中应用最为广泛的是基于协同过滤的推荐系统,协同过滤推荐算法作为推荐系统的核心虽具有其自身的优势,但是仍然存在数据稀疏性和可扩展性等问题,影响着算法的推荐精度。本文针对传统推荐算法中存在的数据稀疏性和可扩展性问题从不同的角度做出改进。主要工作内容如下:（1）为了解决数据稀疏性和可扩展性问题,提出了一个基于非负矩阵分解和密度峰值聚类的推荐算法。该算法首先对用户项目评分矩阵进行非负矩阵分解,得到项目和用户的特征表示,然后通过密度峰值聚类算法对不同类型的用户做出划分,缩小寻找最近邻的范围,提高算法的效率。其中引入奇异值分解和信息熵的概念分别对非负矩阵分解和密度峰值聚类进行了改进。（2）针对社会化推荐中存在的数据稀疏性问题,构建了一个融合概率矩阵分解和图神经网络的推荐算法。该算法首先对原始用户项目评分矩阵进行概率矩阵分解,得到用户特征和项目特征,然后利用图神经网络对用户从社会聚合和项目聚合两个方面来学习其潜在向量,最后将得到的用户潜在向量集成在概率矩阵分解模型中,得到评分预测。在对上述所提算法给出必要的理论分析的基础上,本文在公开的数据集上进行了实验,包括美国明尼苏达大学提供的Movielens-100k和Movielens-1M数据集,以及包含社交信息的Ciao和Epinions数据集,选取MAE和RMSE为本文的评价指标。理论分析和实验结果均表明,本文提出的算法可以改善数据稀疏性问题,使算法精度有所提升。
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