个性化影片推荐系统的设计与实现

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1、个性化影片推荐系统的设计与实现DesignmentandImplementationofPersonalizedMovieRecommendationSystem学科专业：软件工程学号：2511218065学生：于文浩指导教师：张亚平副教授企业导师：董伯寅高级工程师天津大学软件学院二零一三年五月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津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

2、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。学位论文作者签名：签字日期：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天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日摘要随着互联网在日常生活中的普及应用，大量无意义的数据给人们筛选有效信息带来了巨大

3、困难。为了解决信息过载问题，个性化推荐系统由此产生。个性化推荐系统通过对用户行为的分析，利用数据挖掘算法对信息进行过滤，将用户可能感兴趣的产品或项目推荐给用户。对于电影爱好者来说，利用网络在浩如烟海的电影数据库中找到自己喜欢的电影并非易事。电影作为一个艺术的载体，有其自身携带的客观数据，同时不可避免还带有大量观赏者的评论等主观数据。人们也常常会参考别人的意见来做判断。因此，个性化影片推荐系统将为用户提供个性化搜索和推荐服务，以实现根据类似用户的偏好向目标用户推荐影片的功能。本文首先介绍了个性化推荐系统的发展背景和架构，然后在传统的基于

4、用户的协同过滤推荐算法的基础上，从离线用户聚类和用户积分权重两个方面进行了改进，使得推荐算法的最近邻查询效率和推荐的准确度更高，同时详细阐述了个性化影片推荐系统搜索推荐部分的分析、设计与实现。系统基于ASP.NET框架和MicrosoftSQLServer2005数据库，算法实现则采用C#和Matlab混合编程的方式实现，能根据用户的偏好提供个性化的影片搜索和推荐服务。最后，通过实验比较，分析了改进后算法的时间复杂度和基于平均绝对偏差的推荐准确率，证明改进后的算法提高了推荐效率和准确性。关键词：个性化推荐数据挖掘协同过滤用户聚类影片推

5、荐系统IABSTRACTWiththepopularizationofInternetindailylife,alotofgarbageinformationbringsusproblemstofindingtheeffectiveinformation.Inordertosolvetheproblemofinformationoverload,thepersonalizedrecommendationsystemcameintobeing.Itmakesgooduseofuserbehaviorinformationtododata

6、miningandinformationfiltering,recommendingproductsoritemsinwhichusersmightbeinterested.Forfilmlovers,searchingtheInternetmoviedatabaseformoviestheylikeisnotaneasyissue.Asacarrierofart,themoviehasitsownobjectivedata,butalsocontainsalargenumberofsubjectinformation,likecom

7、mentsandtagsaddbyothers.Peopleoftenhavereferencetotheopinionsofotherstodojudgment.Therefore,thefilmpersonalizedsearch&recommendsystemwillprovideuserswithpersonalizedserviceofsearchandrecommend.Thispaperintroducesthebackgroundandtheframeworkofpersonalizedrecommendationsy

8、stematfirst,andthenimprovesthetraditionaluser-basedcollaborativefilteringalgorithmintworespects,oneofwhichisad