推薦系統(tǒng)中協(xié)同過(guò)濾算法的研究及應(yīng)用.pdf

1、Internet的迅猛發(fā)展把我們帶到了信息爆炸和電子商務(wù)繁榮的時(shí)代,海量信息的呈現(xiàn)同時(shí)給人們帶來(lái)了“信息過(guò)載”的難題,推薦系統(tǒng)就是旨在解決這一難題而誕生的一項(xiàng)新興技術(shù)。協(xié)同過(guò)濾算法作為推薦系統(tǒng)中一種重要的推薦算法,具有重要的研究?jī)r(jià)值和應(yīng)用價(jià)值。本文研究了協(xié)同過(guò)濾算法的相關(guān)技術(shù),包括基于內(nèi)存的和基于模型的協(xié)同過(guò)濾算法以及協(xié)同過(guò)濾技術(shù)面臨的問(wèn)題。并針對(duì)基于內(nèi)存的協(xié)同過(guò)濾算法中的slope one算法存在的問(wèn)題提出一種改進(jìn)的基于聚類的slop

2、e one算法;為提高推薦準(zhǔn)確性,提出兩種融合的協(xié)同過(guò)濾推薦算法;最后詳細(xì)介紹了協(xié)同過(guò)濾算法在音樂(lè)推薦中的應(yīng)用。具體的研究工作如下:
　　 (1)提出一種基于聚類的slope one協(xié)同過(guò)濾算法,改善了傳統(tǒng)slope one算法存在的數(shù)據(jù)稀疏性和噪音物品等問(wèn)題。此算法首先利用K-means聚類將物品分為幾個(gè)子類,然后在每個(gè)子類中使用slope one算法,經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該算法改善了傳統(tǒng)slope one算法存在的上述問(wèn)題,并且推薦

3、效果還有一定程度的提高。
　　 (2)提出兩種融合的協(xié)同過(guò)濾算法:一種基于相關(guān)度的融合算法和一種基于分類思想的融合算法,這兩種融合算法都是基于后融合思路提出的。首先使用矩陣分解和受限玻爾茲曼機(jī)模型作為單個(gè)模型,然后分別利用這兩種融合算法對(duì)這兩個(gè)單個(gè)模型進(jìn)行融合,最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證這兩種融合算法在推薦準(zhǔn)確性方面都有不同程度的提高。
　　 (3)詳細(xì)介紹了我們將協(xié)同過(guò)濾算法應(yīng)用于KDD Cup2011雅虎音樂(lè)推薦比賽中的內(nèi)容,