基于耦合相似度的协同过滤算法的研究及应用

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1、１０３３５分类号１０２４号０编硕去学位论文鑛论文题目基于福合相似度的协同过滤算法的研究及应用作者姓名吕世嘉指导教师吴庆标教授学科专业计算数学（）所在学院数学科学学院提交日期二零一六年五月答辩日期二零一六年六月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得浙江大学或其他教育机一构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的

2、任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：签字曰期：年＾月曰化１客襄学位论文版权使用授权书、本学位论文作者完全了解浙江大学有关保留使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人按权浙江大学可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：剧巾签名；寺＾＾化棄巧斋签字曰期：月曰签字曰期：６年＾月曰２〇｜６年占１＞｜）学位论文作者毕

3、业后去向；工作单位：电话：通巧地址：邮编摘要ｔＥ－ｍｍｅＩｎｔｅｒｎｅ和Ｃｏｒｃｅ的快速发展带动了互联网＋的蓬勃兴起，推荐系统一获得越来越多的关注。随之专家学者们把研究方向转向如何进步提高推荐系统的推荐性能，于是，各种优秀的算法和模型被提出、测试、投入应用。ｈｕｄ、自Ｙｅａ，等人在机百万大奖的比赛中首次将矩阵分解的想法用于做推荐一取得了较好的结果，自此，做为个新的研巧方向，近年来专家学者们也提出了很多改进和完善，基于基础模型的改进大都是利用额外的信息，如打分偏差、隐式反馈、时间因素、信任传播等。我们发现，传统的矩阵分解

4、模型中往－往只借助用户物品的评分数据集，没有将用户和物品特征属性信息考虑在内。用户和物品的特征属性信息包含用户跟物品的大量有效信息，也可Ｗ为个性化推荐所利用，本论文的主耍想法是在传统的协同过滤算法的基础上将用户、物品的特征属性信息考虑在内，用Ｗ提高系统的推荐精度。Ｂｒｅｅｓｅ等人将协同过滤算法分为：基于内存的算法和基于模型的算法，本论文分别针对这两类算法，提出基于禪合相似度的协同过滤的改进算法。观察用户和物品的特征属性信息，我们可从发现不只有数值的类型，还有非数值的类型，对此，引入稱合相似度的概念，利用用户特征、物品特征的属性值

5、信息借助禪合相似度的概念，依据用户行为信息，建立用户、物品相似度的模型，将相似性信息与协同过滤算法相结合，挖掘潜在信息Ｗ提高推荐精度，并提出相应的算法，并在ＭＡＴＬＡＢ软件下用真实数据集做实验，并于其＂冷启他的推荐技术进行比较，表明本论文提出的改进算法的有效性Ｗ及在＂＂＂动和稀疏性的情况下还可１的推荐精度。＾１保证较高一，，本论文安排如下：第章绪论是关于本文的研巧背景国内外研巧现状主要研巧内容Ｗ及行文安排的介绍；第二章简耍介绍了协同过滤算法的相关知识；第Ｈ章在基于内存的协同过滤算法的基础上结合用户、物品的特征属性信息给出了改进算法，

6、并在真实数据集下表明该算法的巧效性及实验结果的分，析和比较；第凹章给出了基于矩阵分解的推荐算法的改进算法并在真实数据集下表明提出的改进算法的有效性Ｗ及实验结果的分析和比较，探讨算法在＂＂＂＂巧冷启动，稀疏性情况下的推荐效果；最后是总结与展望总结了本文的研究内容，阐述了本论文的创新点，对未來的研究工作做了展望。摘要ｉｉ＿关键字，，推荐算法，：稱合相似度矩阵分解协同过滤算法Ａｂｓｔｒａｃｔ’Ｗ化ｈｔｈｅｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆＩｎｔｅｒｎｅｔａｎｄｅ－ｃｏｍｍｅｒｃｅｉｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ，ｓｓｔ

7、ｅｍｓｇａｉｎｍｏｒｅａ打ｄｍｏｒｅａ化ｅ打Ｕｏｎａｎｄｅｘｐｅｒｔｓａｎｄｓｃｈｏｌａｒｓｇｒａｄｕａｌｌｙｓｅｔｙｔｈｅｈｓｏｎｒｔｈｅｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｈｄａｔｉｏｎｔ－ｉｒｓｉｇｔｈｏｗｔｏｉｍｐｏｖｅｐｔｅｒｅｃｏｍｍｅｎｓｙｓｅｍｓ．Ｉｎｔｈｅｒｏｃｅｓｓａｖａｒｉｅｔｏｆｅｘｃｅｌｌｅ打ｔｌｏｒｉｔｈｍｓａｉｄｌｈａｉｄｍｏｅｓａｖｅｂｅｅ打ｒｏｏｓｅｄｐ，ｙｇｐｐ，ｔｅｓｔｅｄａｒｉｄｕｔｉ打ｔｏａｌｉｃａｔｉｏｎ．ＳｉｎｃｅＹｅｈｕｄａａｌｉｅｄｍ

8、ａｔｒｉｘ