基于用户行为分析的推荐系统研究

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1、类号学号M201270012学校代码10487密级硕士学位论文基于用户行为分析的推荐系统研究学位申请人：李相南学科专业：应用统计指导教师：胡吉卉答辩日期：2014年5月23日万方数据AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofAppliedStatisticsRecommendationsystembasedonUsers’behavioranalysisCandidate:LiXiangnanMajor:AppliedStatisticsSupervisor:AssociateProfe

2、ssor.HuJihuiHuazhongUniversityofScience&TechnologyWuhan430074,P.R.ChinaMay23th,2014万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或

3、机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日万方数据摘要近年来随着在3G技术上的成就以及4G技术的进展，我国移动互联网技术已经处于一个高速发展时期，技术的发展使得信息出现了严重的供大于求，而智能手机、平板电脑、智能穿戴设备等信息传播的载体屏幕越来越小，企业第一眼能够呈现给用户的信息越来越少。综合因素导致了用户在获取自身所需信

4、息上所付出的代价越来越高。因此各种智能化推荐技术也受到各大企业的重视，企业需要越来越懂用户，这样不仅能够让用户用最小的代价来获取自身所需的信息，同时也可以使企业保留住客户并形成自身强大的竞争力。本文介绍了数据挖掘的相关概念、数据挖掘的相关过程、数据挖掘的任务及常用的数据挖掘方法——回归、神经网络、聚类分析、关联分析等。详细阐述了本文所使用的协同过滤算法——基于用户的协同过滤算法和基于项的协同过滤算法。文章进一步对整个协同过滤推荐算法的效果进行了评估，包括对前N项的推荐和对项的预测评分，论述了各自评估的方法。最后文章描述了推荐系统的设计流程，并采用根据用户对笑话的评分数据向用户推荐相应的笑话这一

5、实例验证了协同过滤算法的可实施性。通过准确推荐率，错误推荐率，召回率等度量标准，我们可以发现协同过滤算法能够高效的向用户推荐用户所喜欢的笑话，从而验证了协同过滤算法的可实施性。关键词：数据挖掘个性化推荐电子商务协同过滤I万方数据AbstractWiththepopularityof3Ganddevelopmentof4G,Chinanowisinaperiodoffastdevelopmentofmobileinternet.Thedevelopmentoftechnologymakestheinformationtobeaseriousoversupply.Whiletheinformati

6、oncarrierlikesmartphone,padandsmartwearequipment)isbecomingsmallerandsmaller.Theinformationthatcanbepresentedtouserbytheenterpriseisbecominglessandlessatfirstglance.Allthesewillleadtothattheusershouldpaymoreforwhattheywant.Sonowalotofenterprisesarepayingmoreimportancetothedevelopmentofpersonalizedre

7、commendationtechnologysothattheywillknowmoreabouttheuser.Throughthistheuserwillgetwhattheywantatlesscost,atthesametimetheenterprisecanholdtheuserandthenformcorecompetitiveness.Thispaperdescribesthecon