基于标签的推荐系统的研究与实现

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1、分类号密级UDC学校代码10497学位论文题目基于标签的推荐系统的研究与实现英文TheResearchandImplementationofTag-Based题目RecommenderSystem研究生姓名刘海浪姓名陈先桥职称教授学位指导教师单位名称计算机科学与技术学院邮编430063申请学位级别硕士学科专业名称计算机软件与理论论文提交日期2014年4月论文答辩日期2014年5月学位授予单位武汉理工大学学位授予日期答辩委员会主席评阅人2014年5月万方数据独创性声明本人声明，所呈交的论文是本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

2、，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得武汉理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：日期：学位论文使用授权书本人完全了解武汉理工大学有关保留、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。本人授权武汉理工大学可以将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可

3、的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论文，并向社会公众提供信息服务。（保密的论文在解密后应遵守此规定）研究生（签名）：导师（签名）：日期：万方数据武汉理工大学硕士学位论文摘要近些年来已经见证了信息的爆炸，因特网和万维网信息的这种指数级的增长使人们面临着信息过载的问题：太多的数据和信息源使人们不容易找到相关的物品。推荐系统技术已经被证明是应对信息过载问题的有力而富有价值的工具，在诸多领域发挥着不可或缺的作用。随着因特网的急剧发展，Web2.0时代已经形成并流行起来，使得用户从消极的消费者转变为积极的内容制造者。伴随着用户的标签标注行为产生的

4、是大量有价值的信息，这强烈地暗示人们可以利用这些信息来提供个性化的服务。首先，本文对推荐系统研究的背景、意义及国内外现状进行了阐述，介绍了其应用、实验方法及冷启动问题；其次，本文重点阐述了所做的改进性研究工作，包括以下两个方面：（1）修改用户-物品评分矩阵计算方法。本章对传统的基于内容的推荐系统进行了修改，对基于用户的协同过滤推荐系统进行了改进。将标签用作内容属性修改了物品的模型表示，通过标注在物品上的标签集来计算用户对物品的评分，修改了用户-物品评分矩阵的计算方法，并通过一个简单的案例证明修改后的基于用户的协同过滤算法在推荐准确性方面的表现要

5、好于传统的基于用户的协同过滤算法，通过实验证明修改后的基于用户的协同过滤算法确实在命中率和命中排名得分方面要好于传统的基于用户的协同过滤算法；（2）设计了一种推荐引擎架构。推荐引擎采用一种推荐算法完成一种推荐任务，推荐引擎包括数据预处理模块、相关矩阵生成模块、推荐列表生成模块和过滤排名的后处理模块；最后，设计了推荐系统的功能模块架构，包括用户标注历史查询、标签使用趋势查询、用户相邻网络构建、用户资源推荐、标签清理、标签推荐和标签扩展7个功能模块。本文讲述了测试集和训练集的划分过程，描述了如何进行特征的变换和数据格式的转换、用户兴趣模型的构建和用

6、户相似度的计算，实现了资源推荐功能模块，并展示了推荐结果列表的用户界面。关键词：推荐系统，标签，信息过载I万方数据武汉理工大学硕士学位论文AbstractThelastfewyearshavewitnessedanexplosionofinformationthattheexponentialgrowthoftheInternetandWorldWideWebconfrontsuswithaninformationoverload:therearetoomuchdataandsources,thatmakeitnoteasytofindoutt

7、hosemostrelevantforus.Therecommendertechnologyhasbeenprovedtobeapowerfulandvaluabletoolofhandlinginformationoverloadproblem,playinganindispensibleroleinmanyareas.WiththedramaticdevelopmentoftheInternet,Web2.0hasemergedandbecomepopular,whichtransformsusersfrompassiveconsumers

8、toactiveproducersofcontent.Alongwithtaggingbehaviors,agreatdealofvaluablein