信息推薦模型及其應(yīng)用研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，為人們的生活帶來了翻天覆地的變化，人們已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)無所不有的信息時(shí)代。通過互聯(lián)網(wǎng)人們可以獲得大量的信息。但是，由于信息的過量，也帶了一些負(fù)面的影響。雖然搜索引擎技術(shù)滿足了人們的一些需要，但它需要用戶主動的去搜索信息，當(dāng)一個(gè)用戶試圖用搜索引擎搜索信息時(shí)，傳統(tǒng)的信息檢索技術(shù)就會返回給用戶包含查詢關(guān)鍵字的網(wǎng)頁，返回的結(jié)果頁面可能會有很多不相關(guān)的內(nèi)容，也會丟失部分重要的關(guān)鍵頁面。人們?nèi)绾螐男畔⒌暮Ｑ笾姓业椒献约阂蟮挠?/p>

2、用的信息，并實(shí)現(xiàn)智能化的推薦已經(jīng)成為了研究的關(guān)鍵。于是，信息推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。推薦系統(tǒng)的目的就是在信息消費(fèi)者和信息生產(chǎn)者之間搭建一個(gè)橋梁，信息消費(fèi)者可以通過信息推薦技術(shù)發(fā)現(xiàn)對自己有用的信息，信息生產(chǎn)者通過分析信息消費(fèi)者的數(shù)據(jù)對消費(fèi)者展現(xiàn)其感興趣的信息。個(gè)性化信息推薦和搜索引擎是不一樣的，搜索引擎是一種被動的推薦，而個(gè)性化信息推薦需要研究用戶的信息特征，是一種主動的推薦。信息推薦系統(tǒng)的核心是推薦算法。
　　本論文首先介紹了現(xiàn)有的各個(gè)

3、推薦算法的實(shí)現(xiàn)原理，包括基于人口統(tǒng)計(jì)學(xué)的推薦算法、基于內(nèi)容的推薦算法、協(xié)同過濾推薦算法和混合推薦算法，分析了它們的優(yōu)點(diǎn)和不足。詳細(xì)介紹了Slop One算法，Slop One算法的本質(zhì)是協(xié)同過濾算法的一種，該算法因?yàn)樗菀讓?shí)現(xiàn)、易于理解而受到廣泛的關(guān)注。SlopOne算法是通過計(jì)算評分項(xiàng)目間的差值來實(shí)現(xiàn)推薦的，但是由于該算法只考慮了評分項(xiàng)目之間的關(guān)系，沒有把用戶之間的相似性考慮進(jìn)去，從而限制了該算法推薦的準(zhǔn)確度。所以本論文在原有的加權(quán)S

4、lop One算法上把用戶的相似性考慮進(jìn)去，把改進(jìn)的算法稱為融合用戶因素的Slop One算法。本論文在MovieLens數(shù)據(jù)集上對改進(jìn)的融合用戶因素的Slop One算法和傳統(tǒng)的Slop One算法進(jìn)行了對比試驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，融合用戶因素的Slop One算法的平均絕對誤差的值比傳統(tǒng)的Slop One算法的值小，證明了融合用戶因素的Slop One算法的有效性和可行性。此外，在文章的最后，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)簡易的電影推薦系統(tǒng)模型，實(shí)現(xiàn)了其核