基于协同过滤的推荐技术研究

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1、基于协同过滤的推荐技术研究1绪论1.1课题背景本课题于国家自然科学基金基于多关系数据挖掘的跨媒体推荐关键技术研究(61105045)。信息技术的发展使人与人之间交流变得异常的方便、快捷，打破了地理位置、文化环境、社会地位等诸多因素的制约。与此同时，大量的音频，视频，图像等数据形成了一个多媒体信息的海洋，出现了前所未有的信息过载问题。搜索引擎技术应运而生。然而，搜索引擎是把包含用户查找的关键字的所有信息在页面上列出来，呈现给用户，信息的排列顺序与用户的特征没有任何关系。在同一时间不同的用户搜索相同的关键字，搜索引擎返回的内容是一样的。而且当用户的需求不明确，用户自己没法用关键字来描述时，搜索引

2、擎也无计可施了。个性化推荐系统就是解决这一问题的重要工具。个性化推荐系统是根据用户的不同兴趣偏好和使用习惯为用户推荐可能感兴趣的资源[11。与搜索引擎主要区别是，推荐系统要依赖于用户的历史行为数据挖掘用户的潜在兴趣，因此一般都应用于网站中，通过分析用户的行为日志为用户提供个性化服务，来提高网站的转化率和点击率。网络技术的蓬勃发展，使电子商务中的数据也日渐复杂，推荐系统在电子商务中得到了广泛的应用，包括亚马逊（Amazon.)、淘宝网、Google等许多网站都应用了推荐系统，并带来了巨大的经济利润。推荐系统具有重要的应用价值，但是在理论和应用层面上仍然存在许多未解决的难题，仍是研究热点。目前主

3、要集中在两个方面：一是数据的获取，有价值的数据是一切计算分析的前提条件，是推荐的基础。另一个是推荐技术的优化改进，推荐技术的优劣直接影响推荐结果的质量。1.2选题目的与意义多媒体技术和数据库技术的发展使得网络上出现了越来越多音频、图像、视频等非文本数据，这些非文本数据占据了数据库的大部分存储空间。大量不同类型的数据混杂在一起，数据的质量参差不齐，给当前的推荐技术带来了新的挑战。如何识别出有价值的信息，也是现如今信息过滤方面的一大难题。本课题主要研究协同过滤的推荐技术，并提出了改进算法，提高推荐的质量。目前，在个性化推荐系统中，协同过滤技术是应用中最为普遍和成熟的推荐技术协同过滤技术是基于评分

4、的一种推荐技术，根据用户对于资源的历史评分，分析用户的兴趣偏好，确定用户最近邻集合或者项目最近邻集合，然后向目标用户进行推荐。单从字面来看，协同过滤就是大家一起合作，对信息进行过滤，然后返回符合指定用户的需求的信息。该技术仍然存在着以下几种问题：电子商务的发展使得系统中用户和资源的数量不断增加，推荐系统的规模越来越大，任意两个用户选择的商品的交集是非常小的，如果定义数据的稀疏性为用户和商品之间已有的选择关系与所有用户和商品可能存在的选择关系的比值，那么MovieLens数据集的稀疏度是0.045，Netflix数据集的稀疏度是0.012,国内的淘宝网的商品数量是以亿计的，而用户的平均购买量是

5、比较小的（最多以千计)，因此淘宝网的数据稀疏度不超过百万分之一，如此稀疏的评分矩阵，要想准确的计算用户间的相似性是非常困难的。..2推荐系统相关技术概述2.1推荐系统简介信息技术的飞速发展将人类带入了信息过载的时代，人们每天都会接触到大量的信息，无论是信息的生产者（提供者）还是信息的消费者（使用者）都面临着很大的挑战：对于信息生产者来说无法辨别哪些用户是潜在的消费者，也很难使自己的信息从大量的信息中脱颖而出，得到人们的关注；对于信息消费者来说很难从大量的信息中找到自己需要的信息。推荐系统就是解，一般会打幵聊天软件咨询喜欢看电影的朋友最近有什么好看的电影？，甚至我们可以发条微博让大家推荐一些电

6、影，在日常生活中这是一种很普遍的推荐方式，叫做社会化推荐，是一种通过生活中的朋友，熟人进行推荐的方式。(2)你可能会有喜欢的演员或者导演，因此也可以打开搜索引擎，输入他们的名字，或者说你喜欢某一类型的电影，比如科幻类，同样也可以进行搜索，找一部自己没看过进行观看。这种方式是选择与自己喜欢的电影内容相似的电影，在实际的应用中，推荐系统是可以自动实现这一过程的，对用户曾经看过的电影进行数据挖掘分析，得到用户喜欢的类型，然后推荐其他类似的电影给用户。这种基于资源的内容进行推荐的方式称为基于内容的推荐。(3)还可以查看一些排行榜，例如著名的InterMovieDatabase(IMDb),或者国内的

7、豆瓣网，看一下其他人都在看什么电影，或者看一下影评，根据电影评分排行结合自己的兴趣，找一部评分较高的电影进行观看。或者为找到一些与自己兴趣相似的用户，查看他们看过的电影中你没有观看的并且评分较高的电影，那么这种方式可能比电影排行榜的推荐更符合你的喜好。这种依靠其他用户的方式，称作基于协同过滤的推荐。..2.2推荐系统的应用个性化推荐系统是一种智能的商务平台，通过挖掘用户的历史行为数据，自动向用户推荐他感兴趣的