【摘 要】
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近年来随着互联网的普及和应用,网络上的信息量呈现井喷式增长,推荐系统成为解决信息过载问题的一种重要方式。推荐算法是推荐系统的核心,决定着最终的推荐效果。基于矩阵分解的推荐算法和基于内存的协同过滤推荐算法作为经典的推荐算法被广泛应用于各种推荐系统。但是基于矩阵分解的推荐算法存在着数据来源单一及数据稀疏性等问题,基于内存的协同过滤推荐算法存在实时性不强、评分预测准确性偏低以及相似度计算模型完全依赖共同
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近年来随着互联网的普及和应用,网络上的信息量呈现井喷式增长,推荐系统成为解决信息过载问题的一种重要方式。推荐算法是推荐系统的核心,决定着最终的推荐效果。基于矩阵分解的推荐算法和基于内存的协同过滤推荐算法作为经典的推荐算法被广泛应用于各种推荐系统。但是基于矩阵分解的推荐算法存在着数据来源单一及数据稀疏性等问题,基于内存的协同过滤推荐算法存在实时性不强、评分预测准确性偏低以及相似度计算模型完全依赖共同评分用户等问题,影响推荐效果。为了解决以上问题,本文做出了以下研究:（1）提出一种基于SVD++和用户聚类的协同过滤算法。首先引入用户属性信息增加数据来源,并使用K-Means对向量化表示的用户属性进行用户聚类减少用户相似度计算次数,解决了基于矩阵分解模型的SVD++算法数据源单一问题;然后在用户相似度计算模型中加入时间权重因子获取目标用户随时间变化的相似近邻用户,提高了整个算法的实时性;最后将相似近邻应用到偏差调整项,使用偏差调整项为SVD++模型产生的初次预测评分进行二次预测,得到最终预测结果。经过实验对比,本文提出的基于SVD++和用户聚类的协同过滤算法的预测误差低于SVD++模型和基于用户的协同过滤算法,具有较高的评分预测准确性。（2）提出一种基于SVD和项目聚类的协同过滤算法。首先使用SVD矩阵分解模型将用户项目评分矩阵进行降维处理,提取项目特征向量,并使用K-Means聚类将项目特征向量进行聚类划分,有效解决了数据稀疏性问题;然后提出一种改进的基于KL散度的项目相似度计算方法,该方法根据项目评分的概率分布计算项目间相似性,同时加入热门项目惩罚因子,避免了出现热门项目频繁被推荐的情况,解决了项目相似度计算方法过分依赖共同评价用户的问题;最后结合Pearson相似度和改进的基于KL散度相似度的项目相似度计算方法获取近邻项目,并产生推荐,兼顾了项目评分概率分布和共同评价用户的影响。经过实验对比,本文提出的基于SVD和项目聚类的协同过滤算法一定程度上解决了数据稀疏性问题,具有较高的推荐准确性和有效性。
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