基于可視化的個(gè)性化推薦.pdf

1、隨著Internet的迅猛發(fā)展，信息呈現(xiàn)了爆炸式的增長，這種現(xiàn)象必然會(huì)造成信息過載，使得人們更迫切的希望從海量信息中找到自己感興趣的內(nèi)容。信息檢索在一定程度上解決了人們檢索信息的需求，但是傳統(tǒng)的信息檢索技術(shù)沒能考慮用戶的個(gè)性化需求，使得返回所有用戶的結(jié)果不僅都是相同的，而且返回給的結(jié)果內(nèi)容過多，使得用戶無法真正找到自己需要的信息。所以，如何根據(jù)每個(gè)用戶自身特點(diǎn)，有效的幫助每個(gè)用戶從海量信息中快速準(zhǔn)確找到自己感興趣的信息，已成為一個(gè)亟需解

2、決的難題?；趥€(gè)性化的推薦技術(shù)正是為了解決這個(gè)難題而被提出。
　　 個(gè)性化推薦算法的測(cè)評(píng)通常都是針對(duì)單一數(shù)據(jù)集，沒能充分考慮算法的效果可能會(huì)受到不同數(shù)據(jù)集特征影響的情況，針對(duì)這一問題，將協(xié)同過濾算法中主要的5種：User-based、Item-based、Item average、Item user average和Slope One不同的算法應(yīng)用到不同類型的數(shù)據(jù)集上，最后得出哪種算法應(yīng)用到哪種類型的數(shù)據(jù)集得到效果會(huì)更好。

3、>　　 個(gè)性化推薦算法通常只是自動(dòng)化執(zhí)行的過程，用戶沒能真正的參與到推薦的過程之中，使得算法得到的結(jié)果可能不是用戶真正想要的，因此對(duì)于一個(gè)設(shè)計(jì)良好的個(gè)性化推薦系統(tǒng)來說，一個(gè)人機(jī)交互性的推薦過程是至關(guān)重要的。為此，針對(duì)力導(dǎo)向布局算法無法表示帶權(quán)值關(guān)系圖的問題，提出一種能夠有效反映出節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系強(qiáng)弱的布局算法：帶權(quán)值的力導(dǎo)向布局算法。最后，提出一種衡量帶權(quán)值的關(guān)系圖布局質(zhì)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，并通過試驗(yàn)證明了該帶權(quán)值的力導(dǎo)向布局算法在布局質(zhì)量和