【摘 要】
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在“大数据时代”的背景下,推荐系统能通过分析提取出用户的历史偏好数据,并结合用户之间的偏好关系以及项目间相似程度,推测出目标用户可能喜欢的物品并将其推荐给用户。矩阵分解模型因其可扩展性极好且易于实现的特点,是基于模型的协同过滤推荐算法中最普遍和流行的一种技术。而单一推荐算法均存在着一些局限性,如数据稀疏性问题和冷启动问题,因此本文研究在单一推荐算法的基础上进行改进的混合推荐算法。本文主要进行了以下
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在“大数据时代”的背景下,推荐系统能通过分析提取出用户的历史偏好数据,并结合用户之间的偏好关系以及项目间相似程度,推测出目标用户可能喜欢的物品并将其推荐给用户。矩阵分解模型因其可扩展性极好且易于实现的特点,是基于模型的协同过滤推荐算法中最普遍和流行的一种技术。而单一推荐算法均存在着一些局限性,如数据稀疏性问题和冷启动问题,因此本文研究在单一推荐算法的基础上进行改进的混合推荐算法。本文主要进行了以下工作:（1）归纳现有的推荐算法以及矩阵分解模型相关理论。针对用户评分矩阵稀疏的问题,首先通过K-means聚类算法对基础的矩阵分解模型进行改进,利用K-means算法对用户数据进行聚类,然后根据聚类的结果重新构造评分矩阵,通过这一优化可显著降低矩阵维度和稀疏度,得到改进的矩阵分解模型。基于Movielens数据集对改进算法及传统推荐算法进行了对比实验,分析了算法在准确率、召回率、F-measure等指标上的表现。（2）提出一种基于矩阵分解并融入标签特征的推荐算法。算法在传统的矩阵分解模型中加入标签特征作为新的因子向量,并在用户对物品的评分数据的特征分类的基础上加入标签作为新的特征值。经过实验分析,通过引入标签信息,可以有效地提高推荐精确度。（3）在缓解冷启动问题及算法优化方面,提出了集成用户和物品内容信息及矩阵分解的混合推荐算法,将用户和物品偏差融入矩阵分解模型,从而减少了矩阵分解模型中的学习参数数量,提高了计算效率,进一步缓解用户和物品冷启动问题。通过设计实验,验证了混合推荐算法的性能优于传统矩阵分解模型以及单一推荐算法。
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