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电子商务系统协同过滤推荐算法研究

作　者: 杨芳
导　师: 王云峰；李杰
学　校: 河北工业大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 电子商务 推荐系统 协同过滤推荐算法 用户多兴趣问题
分类号: F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 317次
引　用: 9次
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内容摘要


随着Internet的日益普及,电子商务蓬勃发展。商务网站从“以站点为中心”向“以用户为中心”发展成为必然。推荐系统在电子商务系统中具有良好的发展和应用前景,逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容,协同过滤作为目前推荐系统应用中最为成功的个性化推荐技术,也得到了越来越多研究者的关注。本文通过对协同过滤推荐算法的文献综述,分析了现有研究中仍然存在的问题,重点对推荐算法无法适用于用户多兴趣下的推荐问题进行了剖析,提出了一种基于用户多兴趣的协同过滤推荐改进算法,并进行了实验仿真,验证了算法的有效性。本文的具体贡献有如下几个方面:第一,通过对电子商务推荐系统及推荐算法的研究综述,扩充了原有的协同过滤推荐算法分类体系,并分别对全局数值算法、基于模型的算法及组合推荐算法三大类算法中现有的一些主流的协同过滤推荐算法进行了比较分析,指出了目前算法中尚未给予足够重视的用户多兴趣这一现实问题。第二,针对传统算法只适用于用户单一兴趣下的推荐问题,提出了一种基于用户多兴趣的协同过滤推荐改进算法。其基本思路是:首先针对用户现实存在的多兴趣,对项目进行分类。然后引入了用户兴趣度的概念、定义和公式,来区别用户在不同项目类别上表现出的兴趣偏好,以定量的形式来衡量用户的兴趣偏好。其次基于用户兴趣度和项目分类体系形成用户聚类,最后在不同的聚类中,完成对用户的预测和推荐。第三,使用MovieLens数据库,对提出的改进算法进行了实验仿真与测试,与传统的协同过滤推荐算法进行比较,改善了协同过滤推荐算法常见的稀疏性问题,同时实验显示改进算法比传统算法在所有的稀疏水平上都具有较高的推荐质量。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章 绪论  9-12
  §1-1 研究背景和研究意义  9-10
  §1-2 论文主要内容和创新点  10
  §1-3 论文结构  10-12
第二章 电子商务推荐系统及推荐算法研究综述  12-22
  §2-1 电子商务推荐系统  12-14
  §2-2 电子商务推荐算法分类  14-15
    2-2-1 基于内容的推荐算法  14-15
    2-2-2 基于规则的推荐算法  15
  §2-3 协同过滤推荐算法  15-21
    2-3-1 协同过滤的定义  15-16
    2-3-2 协同过滤推荐算法文献综述  16-21
  §2-4 本章小结  21-22
第三章 协同过滤推荐算法研究分析  22-29
  §3-1 传统协同过滤推荐算法  22-24
    3-1-1 评分表示  22
    3-1-2 邻居形成  22-23
    3-1-3 推荐产生  23-24
  §3-2 传统协同过滤推荐算法的优缺点分析  24-25
  §3-3 协同过滤推荐现有算法的分类研究与分析  25-28
    3-3-1 全局数值算法  25-26
    3-3-2 基于模型的算法  26-27
    3-3-3 组合推荐算法  27-28
  §3-4 本章小结  28-29
第四章 协同过滤推荐算法的改进  29-36
  §4-1 问题分析  29-30
  §4-2 改进算法提出的依据  30-31
  §4-3 基于用户多兴趣的协同过滤推荐算法  31-34
  §4-4 算法说明  34-35
  §4-5 本章小结  35-36
第五章 协同过滤推荐改进算法的仿真与测试  36-49
  §5-1 数据集  36-37
  §5-2 实验设计  37-40
    5-2-1 实验数据集的选取  37-38
    5-2-2 实验环境  38
    5-2-3 度量标准  38-39
    5-2-4 实验方案  39-40
  §5-3 实验仿真  40-45
    5-3-1 训练集与测试集的生成  40
    5-3-2 用户-项目评价矩阵的生成  40-41
    5-3-3 用户对不同类别电影的兴趣度计算  41-42
    5-3-4 用户间相似性的计算  42-43
    5-3-5 用户最近邻居的生成  43-44
    5-3-6 用户未评价项的评分预测的生成  44-45
  §5-4 实验分析  45-48
    5-4-1 数据的稀疏性比较  45-46
    5-4-2 最近邻居集大小不同下的推荐效果比较  46
    5-4-3 训练集与测试集不同比例下的推荐效果比较  46-48
  §5-5 本章小结  48-49
第六章 总结与展望  49-51
  §6-1 总结  49
  §6-2 展望  49-51
参考文献  51-56
致谢  56-57
攻读学位期间所取得的相关科研成果  57

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