結(jié)合信任機(jī)制和用戶偏好的協(xié)同過濾推薦算法.pdf

1、隨著網(wǎng)上購物的日益盛行,推薦系統(tǒng)成為提高電子商務(wù)企業(yè)產(chǎn)品銷售量的商業(yè)工具,也是許多用戶越來越重要的輔助決策工具?；ヂ?lián)網(wǎng)為用戶開放了大量的產(chǎn)品和廣告,從眾多的產(chǎn)品中做出選擇既浪費(fèi)時(shí)間又麻煩,這引導(dǎo)了推薦系統(tǒng)的發(fā)展。推薦系統(tǒng)的典型工作是通過分析用戶的興趣模式為用戶推薦最適合的產(chǎn)品。在電子商務(wù)領(lǐng)域采用個(gè)性化技術(shù)為用戶交付產(chǎn)品可以緩解信息過載的問題,也可以減少客戶的工作量,增加客戶對企業(yè)忠誠的幾率。研究人員和行業(yè)從業(yè)人員正在尋找所有可能的方法來

2、改進(jìn)推薦的性能,即使是一個(gè)小的改進(jìn)也可能會(huì)帶來大的商業(yè)回報(bào)。傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)應(yīng)用技術(shù)包括基于內(nèi)容的推薦、基于協(xié)同過濾的推薦等多種類型。目前,協(xié)同過濾是最成功的推薦技術(shù),被廣泛的運(yùn)用于實(shí)際應(yīng)用中,如推薦音樂、書籍和電影。
　　本文的重心研究工作和成果如下:
　?、俣喾矫嫔钊胙芯客扑]系統(tǒng)。分析它的分類、功能作用、組織框架、模塊劃分和對推薦結(jié)果的使用方式等等。詳細(xì)介紹目前流行的幾種推薦技術(shù),分析各自擁有的優(yōu)缺點(diǎn)以及介紹彌補(bǔ)單一推薦技

3、術(shù)的混合推薦技術(shù)。
　?、谥攸c(diǎn)以協(xié)同過濾為中心做全方位的解析。分析傳統(tǒng)協(xié)同過濾存在的一系列問題的原因和導(dǎo)致的后果,如數(shù)據(jù)稀疏、新用戶等。將這些問題作為本文的出發(fā)點(diǎn)提出解決方案。
　?、鄯治鲈u分的不足。評分只能夠表達(dá)用戶對項(xiàng)目是否滿意,表現(xiàn)不出用戶對項(xiàng)目的內(nèi)在興趣,提出用戶偏好度的概念來深度挖掘用戶對項(xiàng)目的真實(shí)興趣度。
　　④傳統(tǒng)協(xié)同過濾僅憑相似度來定位鄰居用戶,對系統(tǒng)性能有嚴(yán)重的負(fù)面影響。引入社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的信任機(jī)制,從個(gè)