基于情境感知的个性化推荐算法的研究

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1、学校代码：10255学号：2111465基于情境感知的个性化推荐算法的研究RESERCHoNCoNTEXTAWAREPERSoNALIEDRECoMMENDATIONALGORITHM专业：计算机应用技术姓名：冯鹏程指导教师：李继云答辩日期：2014年1月9日东华大学硕士学位论文东华大学学位论文原创性声明本人郑重声明：我恪守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已明确注明和引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写，我对所写的内容负责，并完全意识到本声

2、明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：谚r始秘日期：沁f叩年f月了日东华大学学位论文版权使用授权书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，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权东华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。保密口，在年解密后适用本版权书。本学位论文属于不保密口。学位论文作者签名：涪懈日期：弦，许『月7日指导教师签名：日期：伽I￥年f月孑日东华大学硕士学位论文基于情境感知的个性化推荐算法的研究摘要推荐系统作为一种

3、信息过滤的重要手段，是目前解决信息过载问题的非常有潜力的方法。它通过研究用户的兴趣偏好，进行个性化计算，由系统发现用户的兴趣点，从而引导用户发现自己的信息需求。目前，推荐系统己广泛应用于很多领域。在推荐系统领域，传统的推荐算法往往只考虑用户和项目之间的相似关系，而较少考虑它们所处的情境，比如，时间、位置、季节、天气、周围人员、情绪等等。然而，在许多应用场景下，仅仅靠用户和项目的二元关系并不能生成有效的推荐。在特定情境下，为了将最符合用户兴趣的项目推荐给目标用户，用户和项目所处的情境对于提高推荐系统的推荐性能也是非常重要的。因此，准确了解用户和项目所处的情境信息，并将相

4、关情境信息应用于推荐算法中是设计好的推荐系统的关键步骤。情境感知推荐系统通过将情境信息融入到推荐过程中，可以提供更为准确的评分预测以及更为相关的推荐。情境感知推荐系统现已逐渐成为推荐系统研究领域十分活跃的分支之一。本文主要是对情境感知推荐系统领域中的情境感知推荐算法进行研究。我们首先研究了现有的两类基于矩阵分解的情境感知推荐算法，并对其优缺点进行总结分析：接着，针对现有的基于矩阵分解的情境感知推荐算法的缺陷，本文提出了两种改进的基于矩阵分解的情境感知推荐算法；最后，在电影评分数据集上我们对本文提出的两种改进算法和现有的两类算法进行了实验对比分析。实验结果表明，在预测性

5、能上，本文提出的两种改进算法要优于现有的两类算法。关键词：推荐系统协同过滤矩阵分解情境感知东华大学硕士学位论文RESERCHoNCoNTEXTAⅥAREPERSoNALIEDRECoMMENDATIONALGoRITHMABSTRACTRecommendedsystem，whichisanimportantmeansforinformationfiltering，isaverypromisingmethodtosolvetheimformationoverload．Byreserchingusers’interestpreferencesandconductingpe

6、rsonalizedcalculation，recommendedsystemcanfindusers’Sinterestpointsandguideusersfindtheirowninformationneeds．Currently，recommendedsystemhasbeenwidelyusedinmanyfields．Inthereserchfieldofrecommendedsystems，traditionalrecommendationalgorithmsoftenonlyconsiderthesimilarityrelationshipbetwee

7、ntheuserandtheitem，butlessconsiderthespecificcontextinwhichtheiternwillbeconsumed，forexample，time，location，season，weather,thesurroundingpeople，emotionandSOon．However，inmanyapplicationscenarios，onlyrelyingonthebinaryrelationshipbetweentheuserandtheitemdoesnotgenerateaneffectiver