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文檔簡介
1、隨著電子商務的發(fā)展,電商網(wǎng)站的規(guī)模在不斷增大,網(wǎng)上商品的種類越來越多。推薦系統(tǒng)的出現(xiàn)可以幫助用戶在面對如此繁多的商品信息時做出選擇。但目前推薦算法依然在發(fā)展中,其精確性還不能滿足人們的需求,所以有很多關于此方面的研究。如何根據(jù)用戶的特定喜好進行更準確、更便捷的推薦服務成為了越來越多專家學者致力研究的內容。
關聯(lián)規(guī)則和協(xié)同過濾是兩種重要的推薦算法。但是由于事物數(shù)據(jù)庫中項目分布的不均勻性以及協(xié)同過濾算法中的數(shù)據(jù)稀疏性造成的冷啟動問
2、題,這些算法的精確性還有待提高。本文針對這些問題,對關聯(lián)規(guī)則和協(xié)同過濾算法提出了改進,并將改進后的算法應用在個性化web商城推薦系統(tǒng)中。
論文的研究工作得到了國家自然科學基金項目(No.61172072、61271308)、北京市自然科學基金項目(No.4112045)和高等學校博士學科點專項科研基金(No.20100009110002)的支持。本論文的主要研究工作包括:
(1)根據(jù)Apriori算法及Partiti
3、on算法的問題,改進了關聯(lián)規(guī)則。針對事物數(shù)據(jù)庫中具有強規(guī)律性的項目,設計了一種權重公式給予其相應加權,以此來提高事務數(shù)據(jù)庫中具有穩(wěn)定時間間隔規(guī)律項的支持度;
(2)為了解決協(xié)同過濾算法中的數(shù)據(jù)稀疏性問題,本文根據(jù)后臺數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)記錄,獲取其中的隱式信息,并結合MapReduce技術將其應用在個性化推薦系統(tǒng)中來優(yōu)化稀疏矩陣;
(3)為了尋找用戶的鄰居集合,本文提出了一種基于二進制循環(huán)指數(shù)的多重K-means協(xié)同過濾算
4、法來發(fā)掘目標用戶的最近鄰居集合并為其進行商品推薦服務。將提出的算法應用在web商城推薦系統(tǒng)中,在個性化的推薦系統(tǒng)中優(yōu)化根據(jù)用戶個人喜好的推薦以及根據(jù)最近鄰居集合預測目標用戶感興趣項的推薦模式;
(4)將改進的加權關聯(lián)規(guī)則和優(yōu)化的協(xié)同過濾算法進行有機的結合,本文設計出了一個推薦系統(tǒng)原型,并通過實驗對此系統(tǒng)的性能效果進行了分析。
實驗結果表明:改進后的關聯(lián)規(guī)在精確度上得到了提高;采用MapReduce技術挖掘用戶隱式信息
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