【摘 要】
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随着人工智能和互联网技术的快速发展,网络环境下数据搜索技术为人们的生活带来的巨大的便利,海量的网络数据使得人们在享受时代带来的新技术发展红利的同时,也为人们在数据使用过程中的效率和质量带来了困扰。一方面,通过互联网搜索人们可以检索到自己需要的信息;另一方面使用检索技术获取相关互联网信息,人们需要提供比较准确的待检索信息,如关键词等,否则就无法得到较为准确的检索结果。信息推荐是通过一定的智能算法,按
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随着人工智能和互联网技术的快速发展,网络环境下数据搜索技术为人们的生活带来的巨大的便利,海量的网络数据使得人们在享受时代带来的新技术发展红利的同时,也为人们在数据使用过程中的效率和质量带来了困扰。一方面,通过互联网搜索人们可以检索到自己需要的信息;另一方面使用检索技术获取相关互联网信息,人们需要提供比较准确的待检索信息,如关键词等,否则就无法得到较为准确的检索结果。信息推荐是通过一定的智能算法,按照某种匹配规则,将人们需要的信息主动进行推送。推荐算法研究就是实现这一功能的核心技术支撑。随着智能化信息服务的兴起,推荐算法及其应用研究越来越引起人们的关注。目前人们对推荐算法的研究主要集中在电子商务、视频、音乐领域方面,并在电子商务领域有了成功应用,如电商信息推送,头条信息推送服务等等。但推荐算法的研究目前还存在一些需要进一步研究解决的问题,如稀疏性问题、高维、大数据量推送效率等问题。针对这些问题的分析研究,有助于完善智能推荐算法的理论体系,同时也是真正关系到推荐算法商业价值是否能够被进一步被挖掘。针对无标记物品的聚类推荐问题,本论文从半监督学习的角度,引入PSO和k-means聚类算法,提出了基于标记和未标记混合样本聚类的协同过滤推荐算法,在尽可能不增加推荐算法中样本标记工作量的同时,提高推荐准确性。与此同时,针对用户-物品关联矩阵的稀疏性问题,通过进一步挖掘用户对商品属性指标评分,以及商品属性指标被评分方面的相同或相似性,构造用户-物品-指标关联特征矩阵,研究提出了一种基于矩阵分解和PSO优化聚类的协同过滤混合推荐算法（简称“MFPSOSSC-CF”）。对所提出的MFPSOSSC-CF算法进行了实验研究,并将该算法实验结果与传统的User-CF相应指标进行了比较,结果表明了本论文研究算法的有效性。在此基础上,搭建的个性化推荐应用系统,对验证算法进行应用模拟验证。
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