【摘 要】
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协同过滤算法通过找到兴趣相投喜好相似的群体,由此向用户推荐感兴趣的信息,帮助用户解决“信息过载”问题。但是,协同过滤算法仍然面临着数据稀疏、冷启动等挑战,使用单一的用户行为信息不能解决上述问题。随着互联网的发展,产生大量的多源信息如项目信息、社交网络信息等,为优化算法带来了契机,如何利用丰富的多源信息来解决协同过滤算法中存在的问题是推荐算法的研究热点。本文以基于用户和基于矩阵分解的两种协同过滤推荐
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协同过滤算法通过找到兴趣相投喜好相似的群体,由此向用户推荐感兴趣的信息,帮助用户解决“信息过载”问题。但是,协同过滤算法仍然面临着数据稀疏、冷启动等挑战,使用单一的用户行为信息不能解决上述问题。随着互联网的发展,产生大量的多源信息如项目信息、社交网络信息等,为优化算法带来了契机,如何利用丰富的多源信息来解决协同过滤算法中存在的问题是推荐算法的研究热点。本文以基于用户和基于矩阵分解的两种协同过滤推荐算法为基础,分析现有研究中存在的问题,利用多源信息进行较为深入的研究和应用,具体内容如下:研究了融合项目类别与时间信息的协同过滤推荐算法CF-ICTI。针对用户对某类项目的感兴趣程度既受用户对这类项目的评分个数和评分高低的影响,也受各个类别项目数量的差异影响的实际情况,本文通过设置阈值综合考虑两种情况,融合项目类别优化兴趣相似度计算。同时,使用时间因子作为权重优化评分相似度缓解用户兴趣转移问题。将两种相似度线性加权得到整体相似度,由此预测评分产生推荐。仿真实验证明改进算法提高了推荐的准确度,从优化相似度方面缓解了数据稀疏问题。研究了融合领域类别和社交网络的矩阵分解推荐算法MF-DCSN。针对不同领域对用户社交关系产生影响且用户的影响力受用户评分信息和社交网络结构共同影响的实际情况,本文首先根据领域类别划分不同的社交网络,使在不同领域中用户信任不同的用户。其次,分别使用改进的Person相似度方法和PageRank算法计算在评分信息和社交网络结构下的用户影响力。最后,将基于用户影响力的社交关系作为正则化项优化矩阵分解模型,求解模型预测评分并产生推荐。仿真实验证明改进算法提高了评分预测的精度,通过加入社交关系缓解了新用户的冷启动问题。基于CF-ICTI算法实现了电影推荐系统。从电影推荐系统的需求出发,进行了架构分析、功能模块划分和数据库设计等,实现了该系统的前台电影推荐和后台系统管理子系统,从而为用户提供感兴趣的电影推荐,与实际应用相结合验证了CF-ICTI算法的可行性。
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