协同过滤推荐系统中的关键算法分析

《协同过滤推荐系统中的关键算法分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、浙江大学硕士学位论文表目录表2．1协同过滤算法分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1l表2．2文中使用的各种记号⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一12表2．3推荐结果与真实情况的关系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一25表2．4推荐系统评价标准分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一26表5．1MovieLens数据集统计信息⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯50表5．2数据集的统计信息对比⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一52表5．3Netflix数据集上实验结果比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯57表5．4情景因素取之空间大小⋯⋯⋯⋯⋯⋯

2、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯～582浙江大学硕士学位论文第1章绪论1．1课题背景第1章绪论1．1．1研究背景近年来，随着web2．0技术的快速发展，信息的创建和分享变得越来越容易，致使各类信息呈爆炸式增长，互联网的规模不断扩大。如今，人们在享受丰富多彩的网络内容的同时，也面临着沉重的筛选负担，即所谓的“信息过载”问题。如何帮助用户在最短的时间内准确获取到对自己有价值的信息，提高信息的使用效率，是互联网技术人员所面临的一大挑战。众所周知，在现有的互联网产品中，门户网站和搜索引擎是在不同时期解决信息过载问题的代表性手段。早期，门户网站(如雅虎、ha0123等)通过分类目录的

3、方式整理网站资源，形成可供浏览的树状结构，从而为用户提供信息导航。然而，随着web2．0技术的发展，互联网信息量急剧膨胀，分类目录所能覆盖到的少量热门网站，已经很难满足人们的需求，而且门户网站中按照主题逐层点击下去的检索方式非常耗时。为此，搜索引擎技术应运而生，并催生了谷歌、百度等许多著名的网络公司。在搜索引擎时代，用户只需要在搜索框中输入关键词，就能很快获得相关的已经排好序的网站列表，与分类目录相比，大大提高了信息使用的效率。然而，通过搜索引擎获取信息也有一些缺陷。首先，用户必须有明确的需求并且能够用关键词准确描述自己的意图，搜索过程才能进行；当用户只是想获得一些

4、自己感兴趣的信息而没有明确目的时，或者当用户难以用关键词描述自己的需求时，就很难通过搜索引擎找到对自己有价值的信息：其次，很多时候搜索引擎返回的结果太多，其中绝大部分是用户所不需要的，并且当输入的关键词相同时，搜索引擎所返回的搜索结果对每个用户来说都是一样的，没有考虑到不同用户、在不同情境下需求的差异，即搜索结果没有做到个性化；最后，搜索引擎会受到所谓的“马太效应”【l】的影响，热门搜索词所对应的网页列表中，排名靠前浙江人学硕士学位论文第l章绪论的网页会被更多的点击和关注，获得更多的外链，从而在搜索排名算法中获得越来越高的排名，进而变得越来越热门，而相应那些不太热门

5、的网页很难被展示到用户面前。为了解决上述问题，个性化推荐系统(personalizedrecommendationsystems，以下简称推荐系统)[21，应运而生。直观的，推荐系统能够在恰当的时间，把恰当的信息，以恰当的方式，推送给恰当的人，是一种帮助用户快速获得有用信息的智能化系统。与搜索引擎相比，一方面推荐系统能够自动挖掘用户的兴趣偏好，在不需要用户输入关键词，甚至不需要用户有明确目的的情况下，主动帮助用户发现其可能感兴趣的信息，大大提高了信息筛选的效率；另一方面，推荐系统能够很好的促进信息的长尾(TheLongTail)效应【3J，从而使信息的生产者和消费者

6、都获得更多的选择和便利。正因为具有上述优点，推荐系统被广泛应用于电子商务网站(如Amazon、ebay等)，以及各类web2．0应用(如社交网站、微博、电影社区等)中。作为推荐系统的核心部分，推荐算法近年来受到学术界的广泛关注，并且取得了大量研究成果。常见的推荐算法可以分为三类：(1)基于内容(content．based)的推荐算法；(2)协同过滤(collaborativefiltering，简记为CF)推荐算法；(3)基于知识(knowledge．based)的推荐算法。其中协同过滤算法，以其简单易实现，数据依赖性低，推荐结果准确等优点，成为当今推荐系统中最为广

7、泛认可和采用的算法。使用协同过滤算法的推荐系统可以简单称为协同过滤推荐系统。1．1．2研究意义推荐系统作为一门独立研究领域已经有20多年历史了，其在互联网、电子商务领域所展现出来的巨大实用价值和商业潜力，使其一直保持着较高的研究热度。推荐系统不仅仅只是机器学习的一种应用，其研究还涉及信息检索、近似性理论、认知科学，甚至社会学、心理学等众多学科。自上世纪90年代至今，推荐系统领域产生了大量的研究成果，其中包含数据采集、交互设计、推荐算法、评价标准、隐私保护等各个方面。值得一提的是，自2007年起，美国计算机协2浙江人学硕士学位论文第1章绪论会(ACM)开始举办推荐