協(xié)同過濾優(yōu)化算法的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)的發(fā)展，電子商務(wù)推薦系統(tǒng)逐漸成為一個重要研究內(nèi)容，得到了研究者越來越多的關(guān)注。其中，協(xié)同過濾推薦技術(shù)是目前推薦系統(tǒng)中應(yīng)用最早和最為成功的技術(shù)之一，是個性化推薦領(lǐng)域重點研究的課題。
　　 本文通過分析了協(xié)同過濾推薦技術(shù)目前存在的問題，指出隨著電子商務(wù)系統(tǒng)用戶數(shù)目和商品數(shù)目的日益增加，整個項目空間上用戶評分?jǐn)?shù)據(jù)極端稀疏，傳統(tǒng)的相似性度量方法沒有強(qiáng)調(diào)項目所屬類別對相似性計算的影響，因而計算結(jié)果不夠準(zhǔn)確。針對該問題，

2、提出了項目類型信息參與相似性計算的思想。將此思想分別應(yīng)用于基于項目協(xié)同過濾算法和基于用戶協(xié)同過濾算法中，前者使用項目類型矩陣計算類型部分，后者使用由項目——類型矩陣與用戶評分矩陣得到的用戶——項目類型矩陣進(jìn)行計算類型部分，并將其與各自相應(yīng)的傳統(tǒng)相似性計算結(jié)果線性結(jié)合一并作為項目間和用戶間的相似性。實驗結(jié)果表明，在基于項目和基于用戶協(xié)同過濾算法中，該方法不同程度地提高了預(yù)測的精確度。
　　 本文還就傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法無法反映用戶對不

3、同類項目的關(guān)注度的不同問題，提出一種改進(jìn)的基于用戶的協(xié)同過濾算法。該算法利用組合推薦方法思想，結(jié)合了基于項目和基于用戶協(xié)同過濾算法。該算法以基于用戶協(xié)同過濾算法為主體，使用基于項目協(xié)同過濾算法得出待預(yù)測項目的鄰居項目，對基于項目協(xié)同過濾算法產(chǎn)生的目標(biāo)用戶的鄰居集合進(jìn)行再次選擇，它能考慮到用戶在不同類項目的興趣差異，找到針對每個類項目與用戶“真正”的鄰居用戶。實驗結(jié)果表明，算法能有效避免傳統(tǒng)方法的弊端，提高預(yù)測精度，從而提高了協(xié)同過濾系統(tǒng)