【摘 要】
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随着移动互联网的飞速发展,数据信息也迎来了爆发,人们很难从海量的数据信息中快速找到自己想要的内容,面临着数据过载带来的诸多问题。此类问题在众多电影视频网站中尤其明显,用户无法快速查询到自己感兴趣的电影信息,从而为此耗费了大量精力。随着推荐系统相关技术的日趋成熟,信息过载等问题正慢慢得到缓解。推荐系统技术的目的是主动向指定用户引荐潜在感兴趣的项目。协同过滤算法作为推荐技术中应用最广泛的算法之一,随着
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随着移动互联网的飞速发展,数据信息也迎来了爆发,人们很难从海量的数据信息中快速找到自己想要的内容,面临着数据过载带来的诸多问题。此类问题在众多电影视频网站中尤其明显,用户无法快速查询到自己感兴趣的电影信息,从而为此耗费了大量精力。随着推荐系统相关技术的日趋成熟,信息过载等问题正慢慢得到缓解。推荐系统技术的目的是主动向指定用户引荐潜在感兴趣的项目。协同过滤算法作为推荐技术中应用最广泛的算法之一,随着个性化推荐技术的不断创新和发展,也暴露出越来越多的缺点,例如数据稀疏、扩展性差等,传统的协同过滤推荐算法已无法满足个性化项目推荐的应用需求。本文针对传统协同过滤算法存在数据稀疏情况下推荐准确率低以及处理较大数据量时效率降低、可扩展性差的问题提出一种融合算法,将用户聚类和隐语义模型相结合,提出基于用户聚类和时间隐语义模型的推荐算法R-CTLFM（A Refined Recommendation Algorithm Based on User Clustering and Time Based Latent Factor Model）。在解决数据稀疏性和可扩展性差的问题时,考虑到项目点评时间对推荐效果的影响,引出时间函数,并将其融合到评分预测算法中。论文研究内容如下:（1）考虑时间因素对评分预测的影响,提出融合时间函数的隐语义模型。分析时间因素对用户评分的影响,结合艾宾浩斯遗忘曲线提出时间指数函数,以此提高用户近期评分的时间权重,并融合隐语义模型对所有聚类中的用户评分稀疏矩阵进行评分预测,大大降低了聚类中用户评分数据的稀疏性,考虑了时间因素对用户的兴趣偏好的影响,最终通过实验对比并确定时间隐语义模型的实验参数。（2）针对数据稀疏和可扩展性差的问题,提出基于用户聚类和隐语义模型的协同过滤推荐算法。考虑到k-means聚类算法容易陷入局部最优解的问题,结合蚁群算法分布式搜索的特性对其进行改进;基于用户的特征属性通过改进的k-means聚类算法对用户进行聚类,解决了新用户登陆的冷启动问题,使得用户之间的相似度计算范围缩小到具有相同特征属性的用户簇中,大大减少了计算用户相似度所需要的时间。同时考虑长尾效应,在计算用户相似度时加入热门惩罚因子,降低热门项目对用户相似度推荐的影响。通过在Movie Lens数据集上进行实验对比,R-CTLFM推荐算法相较于其它两种算法的RMSE值平均降低了1.18%和0.87%,推荐的准确性有所提高。（3）本文采用R-CTLFM算法设计实现了个性化的电影推荐管理系统。该系统基于B/S架构,利用JSP、Servlet等技术开发实现了首页个性化推荐、用户自我管理和管理员后台操作等基础功能界面,能够实现根据不同的用户的特征属性和评分操作进行个性化推荐,验证了推荐算法的可行性和实用性。
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