基于用戶思維方式的組合推薦算法.pdf

1、獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學位論文是本人在導師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。據我所知，除了文中特別加以標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得安徽大學或其他教育機構的學位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。學位論文作者簽名：鯉磚畸簽字日期：加f6年∑月形日學位論文版權使用授權書本學位論文作者完全了解安徽大學有關保留、使用學位論

2、文的規(guī)定，有權保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權安徽大學可以將學位論文的全部或部分內容編入有關數據庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存、匯編學位論文。(保密的學位論文在解密后適用本授權書)學位論文作者簽名：簽字日期：矽“年篚琦葉王月“日獬名：未I別簽字日期：力“年女月／；日基于用戶思維方式的組合推薦算法不是靜止的，不同的時間段內用戶的興趣偏好側重點不同，考慮時間的影響，本文根據

3、標簽的時間戳信息抽取用戶的時間段標簽云。3)由于打標簽的自由與隨意，標簽集合中存在很多含糊不清的或者重復冗余的信息，本文根據標簽的使用情況對標簽進行去除冗余；用戶對不同物品的喜愛程度不相同，對一用戶來說不同的物品間存在著差別，相應的同樣的標簽不同的物品，標簽具有的價值之間也應該有差別。根據這一思想對用戶的標簽信息進行加權，提取加權的偏好標簽云和加權時間標簽云。4)為解決物品和用戶數量的龐大帶來的標簽數據稀疏問題，本文將偏好標簽云與時間標

4、簽云合理的進行組合，最大程度的利用社會標注信息完成推薦。雖然社交網絡信息和和標簽信息都能很好的輔助完成推薦，但是單一的推薦算法都存在著本身的缺陷。TRSP算法在為用戶推薦物品時，根據朋友的建議來決定物品清單，推薦過程中沒有考慮到物品本身的屬性特征，不能根據用戶的需求直觀的進行物品選擇；PTTC算法在為用戶推薦物品時充分考慮物品的特征屬性，利用標簽信息匹配用戶的需求完成推薦，在這一過程中沒有充分考慮到當代用戶喜愛社交的特性。為了克服單一算

5、法的缺陷，同時發(fā)揮兩種算法的優(yōu)勢，本文最后提出了基于用戶思維方式的組合推薦算法UTMCR。對于不同的用戶，選擇物品時思維方式不同，選擇物品的方法也不相同。UTMCR算法度量和定義用戶的思維方式，根據用戶的思維方式來切換推薦系統(tǒng)中使用的推薦算法。對于“借鑒”思維方式將采用TRSP算法為用戶進行推薦，對于“搜索匹配”思維方式將采用PTTC算法為用戶完成推薦。UTMCR利用切換算法的方法完成了組合推薦，論文在數據集Lastfin上從多個角度實