基于用戶(hù)配置文件的個(gè)性化推薦方法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著資源共享網(wǎng)站的盛行，網(wǎng)絡(luò)上被共享的資源呈爆炸式增長(zhǎng)，用戶(hù)想要在眾多資源中找到對(duì)自己有用的信息已經(jīng)越來(lái)越困難。當(dāng)前的推薦系統(tǒng)中，資源的準(zhǔn)確率主要取決于查詢(xún)和資源描述的相關(guān)性匹配，盡管不同的用戶(hù)可能輸入相同的查詢(xún)條件，但是由于興趣的不同而對(duì)于資源有著不同的需求，因此，個(gè)性化推薦具有重要的意義。
　　目前，個(gè)性化推薦的研究，主要集中在如何得到用戶(hù)的興趣模型并且用適當(dāng)?shù)男问奖硎境鰜?lái)，以及如何將興趣模型應(yīng)用到推薦系統(tǒng)中以提高資源的準(zhǔn)確率

2、和用戶(hù)滿(mǎn)意度上。傳統(tǒng)的推薦方法通常沒(méi)有對(duì)查詢(xún)結(jié)果做綜合處理，不僅沒(méi)有考慮用戶(hù)的個(gè)性化需求，也沒(méi)有很好地對(duì)資源的特征進(jìn)行細(xì)化研究，因此檢索效果差，用戶(hù)滿(mǎn)意度低。同時(shí)，物以類(lèi)聚，人以群分，雖然每個(gè)人都有自己的興趣，但是將具有相同興趣的一些用戶(hù)組成群組，對(duì)提高個(gè)性化推薦的性能具有重要意義。針對(duì)以上問(wèn)題，論文結(jié)合群組推薦，提出了一種基于用戶(hù)配置文件的個(gè)性化推薦方法。
　　首先，針對(duì)當(dāng)前的用戶(hù)配置文件和資源配置文件都是基于TF-IDF(逆文

3、檔詞頻)方法來(lái)構(gòu)建，TF-IDF是一種傳統(tǒng)的構(gòu)建配置文件的方法，但是該方法在構(gòu)建用戶(hù)配置文件時(shí)只考慮了絕對(duì)的術(shù)語(yǔ)頻率值、用戶(hù)總數(shù)以及使用某標(biāo)簽的用戶(hù)數(shù)，導(dǎo)致活躍用戶(hù)的標(biāo)簽權(quán)重會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于普通用戶(hù)的標(biāo)簽權(quán)重。因此，論文提出了對(duì)TF-IDF的改進(jìn)，在構(gòu)造用戶(hù)配置文件時(shí)將用戶(hù)使用過(guò)的標(biāo)簽個(gè)數(shù)以及用戶(hù)標(biāo)注的資源總數(shù)進(jìn)行了融合處理，相對(duì)降低了活躍用戶(hù)的標(biāo)簽權(quán)重;構(gòu)造資源配置文件時(shí)也將標(biāo)注過(guò)資源的標(biāo)簽個(gè)數(shù)以及標(biāo)注該資源的用戶(hù)總數(shù)進(jìn)行了相應(yīng)的融合處理，

4、使得配置文件能更準(zhǔn)確地反映用戶(hù)及資源的特征。
　　其次，深入研究了傳統(tǒng)的余弦相似性計(jì)算方法，并在其基礎(chǔ)上提出了改進(jìn)策略，即將匹配的標(biāo)簽個(gè)數(shù)融入其中，整體上提高了檢索結(jié)果的準(zhǔn)確率。
　　再次，在傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，將得到的用戶(hù)配置文件和初步檢索結(jié)果進(jìn)行再一次相關(guān)性計(jì)算，有效地把用戶(hù)興趣模型應(yīng)用到了搜索中。通過(guò)相關(guān)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了論文提出的方法的有效性。
　　最后，將本文提出的方法在MovieLens數(shù)據(jù)集上反復(fù)實(shí)驗(yàn)，并且根