个性化推荐系统设计

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1、摘要摘要个性化推荐系统根据用户的历史数据，利用推荐算法向他们推荐可能感兴趣的商品。协同过滤(CF)是目前研究最多、应用最广泛的推荐算法，然而存在稀疏性和可扩展性这两个瓶颈问题。基于社区的推荐算法在全局稀疏数据中寻找局部稠密社区，因此不仅有望解决稀疏性问题，而且能有效解决可扩展性问题。本文在系统学习推荐技术的基础上，主要开展了如下4个方面的工作：1.基于聚类的社区推荐，即直接在用户—项目评分矩阵上对用户进行社区划分。结果表明，基于Kmeans方法的准确度比CF算法略微下降；Fuzzy-kmeans无法有效划分用户社区，因此不能直接用于推荐系统；2.基于降维聚类的社区推荐，即利用SVD方法

2、对用户—项目评分矩阵进行降维，然后在简化的矩阵上进行用户社区划分。结果表明，该方法能够产生比K-means方法更高质量的推荐，但仍然低于标准的CF算法；3.结合产品类别信息的推荐，即将产品与其类别信息进行关联，把用户对项目的评分矩阵转化为用户对类别的关注矩阵。结果表明，该算法比k-means方法略好，但远远低于标准的CF算法；4.子矩阵推荐算法，即将矩阵划分为若干块，而不是按行或者列进行划分，在块内进行推荐。本文尝试了一种基于子矩阵的社区划分方法，该方法推荐质量优于自然类别划分但仍然低于标准CF算法；本文尝试了多种社区推荐算法，虽然其结果并不令人满意，但作为该方向比较系统的初步研究，为

3、下一步新型推荐算法研究提供了有益参考。关键词：推荐系统，协同过滤，社区划分，稀疏性，算法可扩展性61AbstractAbstractPersonalizedrecommendersystemrecommendssomeitemswhichtheuserwouldbeinterestedinbasedonthehistoryofuser'sactivities.Amongalltherecommenderalgorithm,thecollaborativefilteringalgorithm(CF)isthemostsuccessfulone.Howeverthesparsityands

4、calabilityaretowbottleneckproblemsforCF.RecommenderAlgorithmbasedoncommunityaimstofindlocallydensecommunitiesthusabletoslovetheproblemofsparisityandscalibility.Aftersystematicstudyonrecommendertechnolgy,weaddresstheaboveproblemsandstudymainlythefollowingfourjobs.:(1)Recommendationbasedonclusteri

5、ngmethods.WedetecttheusercommunitiesdirectlyfromtheoriginalratingmatrixandfindthatcomparedwithCF,ourmethodleadtoarelativelypoorrecommendation.Fuzzy-kmeansalgorithmcannoteffectivitydetecttheusercommunityandcannotapplytorecommendation.(2)Recommendationbasedondimentionreductionandclusting.Wefirstsi

6、mplifytheoriginalmatrixbydimensionreductionusingSVDandthendetecttheusers'community.OurstudyindicatethatthealgorithmachievesahigheraccuracythanKmeans,butstillperformspoorerthanstardardCF.(3)Recommendationbasedonexistingclassification.Accordingtotheexistingclassificationoftheitems,wecombinetheclas

7、sificationwiththeitemandconvertuser-itemmatrixtouser-typematrix.OurstudystatesthatwegetabetterrecommendationthanKmeansbutstillpoorerthanstandardCF.(4)Recommendationbasedonsubmatrix.Wedividethewholematrixintosomesubmatrix,and