一种基于联合聚类的协同过滤推荐算法研究

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1、分类号学校代码10487学号密级M200972406硕士学位论文一种基于联合聚类的协同过滤推荐算法研究学位申请人：郭明学科专业：计算机软件与理论指导教师：袁凌讲师答辩日期：2012.1.13AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringResearchonCollaborativeFilteringRecommendationAlgorithmBasedonCo-Cluster

2、ingHuazhongUniversityofScienceandTechnologyWuhan430074,P.R.ChinaJanuary,2012Candidate:GuoMingMajor:ComputerSoftwareandTheorySupervisor:YuanLing华中科技大学硕士学位论文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它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

3、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。本论文属于保密□，在_____年解密后适用本授权书。不保密□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导

4、教师签名：日期：年月日日期：年月日华中科技大学硕士学位论文摘要随着互联网中信息量的急剧增长，人们在海量信息中快速获得自己感兴趣的信息变得越来越困难。如电子商务、社交媒体、音乐、视频、问答等站点，信息量越来越庞大，而用户所关心与关注的往往是很少的一部分。个性化技术强调从用户兴趣出发，针对不同用户提供特定的个性化服务。其中，推荐系统根据用户历史信息发现用户的兴趣，从而主动向用户推荐其可能感兴趣的资源，帮助用户快速获取有用信息。协同过滤技术是一种基于用户显性评分行为的推荐技术，是应用最早且最为成功的推荐技

5、术之一。然而，随着系统中用户数量与项目数量的与日俱增，其面临着两个主要挑战：（1）提高协同过滤推荐算法的扩展性，实时处理大量动态数据；（2）降低系统中评分数据的稀疏性，提高推荐精度。研究了一个改进的协同过滤算法——同时基于用户与项目两个维度进行联合聚类的协同过滤方法。聚类后的矩阵规模远远小于原始评分矩阵，且同一类别内部的评分具有相似的模式，可快速灵活的进行评分预测。针对该离线聚类模型的增量更新机制提出了改进方法，将新的评分数据加入平均评分最接近的类别。针对基于加权非负矩阵分解的评分预测方法中初始值填充问题，提出了结

6、合基线估计的初值填充方法。最后在MovieLens数据集上进行聚类效果实验与评分预测实验，验证了该联合聚类方法的有效性与实用性。关键词：推荐系统，协同过滤，联合聚类，加权非负矩阵分解I华中科技大学硕士学位论文AbstractWiththerapidgrowthoftheinformationonInternet,peoplefinditincreasinglydifficulttoquicklygettheinformationtheyaredesiring.Suchase-commerce,socialmedia

7、,music,video,quizzesandothersites,theamountofinformationisgrowing,butasingleuser’sinterestandconcernisoftenasmallpart.Personalizationtechnologiesfocusondifferentinterestofdifferentusers,andprovidespecificpersonalizedservicefordifferentusers.Amongthem,therecomm

8、endersystembasedonusers’historyinformationtofindoutusers’interestinordertomakeappropriaterecommendationsforusersaccordingtotheirpersonalinterestandhelpusersquicklyaccessusefulinfor