基于.用户配置文件的个性化推荐方法的研究与实现

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1、万方数据工程硕士学位论文method，thefusionprocessingisconductedwiththenumberoftagswhichtheuserhadusedandthetotalnumberofresourceswhichtheuserhadmarkedwhileconstructinguserprofile，thetagweightsofactiVeusershasrelativelyreduced，also，thefIusionprocessingisconductedwiththenumberoftagswhichhad1abeledtheresourceandt

2、henumberofuserswhohadannotatedtheresource，sothattheprofilecouldmoreaccuratelyrenectthecharacteristicsofusersandresources．Second，thispaperhadfurtherstudiedthetraditionalcosinesimilaritycalculationmethod，andhadputforwardimproVementstrategytoimprovetheaccuracyoftheretrieVedresultasawhole，thatiscombi

3、ningwiththenumberoftagswhichhasmatched．Then，onthebasisofthetraditionalrecommendationsystem，calculatedthecorrelationofthepreliminaryresultandtheconlputeduserpronle，hadappliedtheuserinterestmodelintosearcheffbctiVely．TheeffbctivenessoftheproposedmethodisVerifiedbysomerelatedexperiments．Finally，used

4、themethodproposedinthispapertoexperimentwithMovieLensdatasetrepeatedly，andhadc01lectedusersintogroupsusingclusteringtechn0109yaccordingtothesimilarityofuserprofiles，hadconlputedtheusergroupinteresttoupdatinguser’sinterestmodel，combinedpersonalizedrecommendationandgrouprecommendationperfectly，andm

5、aketherecommendationresultmoreconvincing．Keywords：Personalizedsearch；TF-IDF；Userprofile；Resourceprofile；CosinesimiIari坶IV万方数据目录学位论文原创性声明⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．I学位论文版权使用授权书⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．I摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．．．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．IIAbstract⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．III插图索引⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

6、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．VII附表索引⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯VIII第1章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11．1研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11．2相关技术研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21．2．1搜索引擎国内外研究现状⋯．．．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．21．2．2基于标签的推荐技术国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一31．3主要研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯41．4论文组织结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯5第2章相关技术综述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

7、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯62．1个性化推荐系统概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯62．2用户兴趣模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一72．2．1用户建模的信息来源⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯72。2．2用户兴趣模型的表示⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯82．2．3用户兴趣模型的建立与更新⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯102．3主要聚类技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．102．3．1K均值聚