基于符號數(shù)據(jù)的群組推薦算法研究.pdf

1、當今隨著互聯(lián)網(wǎng)電子商務的飛速發(fā)展，推薦系統(tǒng)已成為目前已經(jīng)成為各大互聯(lián)網(wǎng)及電子商務公司不可或缺的信息服務平臺。與被廣泛研究的個體推薦算法相比，關于群組推薦領域的研究仍很不深入?？紤]到符號數(shù)據(jù)分析作為一種新興的從海量數(shù)據(jù)中發(fā)掘系統(tǒng)知識的理論和方法，及其所具有的從整體上把握樣本屬性的優(yōu)勢，本論文旨在利用符號數(shù)據(jù)分析的方法，對群組推薦算法進行較為深入的研究。
　　 論文主要考慮將兩種常用的符號數(shù)據(jù)--分布式符號數(shù)據(jù)和區(qū)間型符號數(shù)據(jù)，應用

2、于群組推薦算法的研究之中。首先研究了將分布式符號數(shù)據(jù)應用于基于項目的協(xié)同過濾群組推薦算法，對群組興趣模型進行了分布式符號數(shù)據(jù)描述，改進現(xiàn)有的歐式距離公式得到群組興趣模型之間的相似度并以此得到推薦結(jié)果。然后研究了將區(qū)間型符號數(shù)據(jù)應用于群組推薦算法，給出了一般分布區(qū)間型符號數(shù)據(jù)的定義及基本統(tǒng)計量描述，并運用一種新的區(qū)間型符號數(shù)據(jù)距離度量，提出一般分布的區(qū)間型符號數(shù)據(jù)k均值聚類算法，并以此給出基于區(qū)間型符號數(shù)據(jù)K均值聚類方法的群組推薦算法。分