基于用戶多興趣和社交網(wǎng)絡(luò)的個性化推薦研究.pdf

1、基于基于用戶多興趣和用戶多興趣和社交網(wǎng)絡(luò)社交網(wǎng)絡(luò)的個性化推薦個性化推薦研究研究ResearchonPersonalizedRecommendationUsingMultiinterestModelSocialwk專業(yè)：管理科學(xué)與工程研究生：周楊指導(dǎo)教師：田津副教授天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部二零一五年十一月中文中文摘要摘要隨著信息技術(shù)的發(fā)展和經(jīng)濟(jì)社會信息化進(jìn)程的加快，電子商務(wù)進(jìn)入繁榮發(fā)展時期。電子商務(wù)中的商品規(guī)模急劇增加，用戶發(fā)現(xiàn)滿意商品的困

2、難增大，“信息過載”等問題日益嚴(yán)重。個性化推薦技術(shù)能夠基于用戶在網(wǎng)上的行為挖掘用戶興趣，從而主動地向用戶推薦其可能感興趣的商品。準(zhǔn)確獲取用戶的興趣，是個性化推薦的基礎(chǔ)，在推薦系統(tǒng)中發(fā)揮著核心作用。用戶興趣一般不是單一的，而是呈現(xiàn)多樣化狀態(tài)。此外，隨著社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，有不少研究指出用戶和其社交好友之間存在相似的興趣，用戶也更加信賴來自社交好友的推薦。如果能夠結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)信息，推薦性能可能會得到進(jìn)一步的提升。本文結(jié)合用戶多興趣模型和社交網(wǎng)絡(luò)

3、相關(guān)理論，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，針對用戶興趣建模展開研究。本文介紹了個性化推薦的原理與技術(shù)，綜述了個性化推薦的研究現(xiàn)狀；提出了一種用戶興趣模型，充分考慮用戶的多種興趣，將其與協(xié)同過濾算法進(jìn)行結(jié)合后能夠針對用戶的不同興趣分別進(jìn)行推薦；在多興趣模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)信息，引入社交好友興趣來增強(qiáng)用戶興趣模型；在多個數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實驗驗證，實驗結(jié)果表明本文算法推薦準(zhǔn)確性較高、多樣性較強(qiáng)，并且在一定程度上能夠有效緩解用戶冷啟動問題。關(guān)鍵詞：關(guān)鍵詞：