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文檔簡介
1、電子數(shù)字信息的爆炸式增長使得互聯(lián)網(wǎng)面臨著嚴重的信息超載問題,從而導致消費者無法及時在互聯(lián)網(wǎng)上獲取感興趣且滿意的信息。因此消費者對于推薦系統(tǒng)的需求日益增長。目前,如何提高推薦結果的精確度,以及解決數(shù)據(jù)稀疏和冷啟動問題仍然是推薦技術的研究難點和熱點。針對這些問題,本文提出一種基于全局信息的(即整個用戶-項目評級矩陣信息)改進傳統(tǒng)相似度方法的協(xié)同過濾推薦算法,旨在提高推薦結果的準確度,同時將此算法應用到社交網(wǎng)絡中,并與用戶信任機制相結合,從而
2、以期在一定程度上解決數(shù)據(jù)稀疏及冷啟動問題。
首先,本文研究討論分析了傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦算法,包括Jaccard方法,余弦相似度和皮爾森相關系數(shù)三種方法在推薦過程中存在的優(yōu)缺點。在此基礎上,從共評項目及冷啟動項目這兩個角度考慮全局信息,采用不同的組合方式將Jaccard方法及余弦相似度方法融合成新的協(xié)同過濾算法,旨在進一步提高推薦結果的精確度。
其次,針對社交網(wǎng)絡中用戶之間存的信任關系,引入信任傳播機制以擴展用戶信任范
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