面向稀疏数据的个性化推荐算法研究.pdf

《面向稀疏数据的个性化推荐算法研究.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、分类号：C939单位代码：10346密级：学号：2015111013003硕士学位论文（学术学位）中文论文题目：面向稀疏数据的个性化推荐算法研究英文论文题目：ResearchonPersonalizedRecommendationAlgorithmforSparseData申请人姓名：邱念指导教师：张子柯合作导师：刘闯专业名称：服务科学与管理研究方向：数据挖掘，个性化推荐算法所在学院：阿里巴巴商学院论文提交日期2018年3月杭州师范大学硕士学位论文致谢致谢时光如白驹过隙，转眼已到研三的尾巴，心中不免感慨万千，回

2、首过往的一幕幕，仿佛还发生在昨天。三年的时间，收获了很多，也成长了许多，感谢三年间陪伴过我的每一个人。首先，感谢我的导师张子柯老师对我的悉心栽培。无论是在研究方向的选择、课题的选定还是论文的撰写上，他都给了我极大的鼓励和支持。张老师深厚的专业素养、严谨的科研态度、敏锐的学术洞察力和精益求精的工作态度，都使我受益匪浅。正是在张老师的帮助和指导，我走进了学术研究的殿堂。同时，感谢张老师的耐心和包容，在我科研无头绪时对我施以援手，在我的小论文遇到瓶颈时对我不抛弃不放弃。在生活上，张老师待人和善、处事周到，他积极的生活

3、态度和对生活的热情对我影响深远。在此，再次向我的导师表达最诚挚的谢意。感谢实验室的刘闯老师对我科研的指导，与他的讨论总是能让我收获颇多，在生活上他也如兄长一般对我们照顾有加。感谢詹秀秀大师姐，在我入学时带我快速的融入实验室的生活，并在生活上对我多方照顾。感谢周鸽大师兄，帮我检查代码并教我编程，在生活中如兄长一般照顾我。感谢周楠学长，在我实习期间对我的照顾和教导。感谢实验室的韩筱璞老师、佘莉老师、周银座老师、王澎老师、孙月凤老师和马琳老师对我科研和生活上的照顾。感谢实验室的朱燕燕学姐、叶章辉学长、曲存全学长、林松

4、、刘攀、许帅帅、杨泽伟、王朝等小伙伴，是他们像家人一样陪伴我一起走过了这三年美好时光。最后，感谢我的父母赋予我生命，并养育我成人，让我有机会来这精彩的世界体验一番。I杭州师范大学硕士学位论文摘要摘要计算机和移动电子设备的普及，计算硬件和软件的快速发展，人们的互联网参与度的提高，使得互联网上的可用资源越来越多，用户如何在这些繁杂的信息中快速准确地找到真正感兴趣的内容是亟待解决的难题。最初解决上述“信息过载”问题的是能进行信息过滤的搜索引擎，然而互联网用户智能化个性化需求的增加，原来的搜索引擎并不能提供这种服务。在

5、这种情况下，更加以人为本的个性化推荐服务应运而生了。个性化推荐服务的核心是个性化推荐技术，通过对用户行为、属性特征、信息特征等的分析，系统为用户推荐那些他们真正感兴趣的内容。从二十世纪末到二十一世纪初，电子商务的崛起让个性化推荐技术的应用更加广泛，同时，互联网的其他领域也纷纷引入该技术以增加用户粘性、争取更多的流量。通过个性化推荐服务，互联网用户能在更短的时间内准确地找到于自己有用的信息，并获得意想不到的惊喜。同样地，信息提供者也能提高自身资源的曝光率，增加在竞争者中脱颖而出的几率，提高用户点击的转化率和用户忠

6、诚度。推荐算法是个性化推荐服务中的关键技术，目前使用最广泛也最成功的是协同过滤个性化推荐算法，该算法的分析对象是用户的历史行为。然而，用户有限的行为相对于目前互联网庞大的用户量和信息量是非常稀疏的，这会导致算法在衡量用户的兴趣偏好的时候出现偏差，即推荐算法中的数据稀疏性问题。本文的研究以推荐系统中的稀疏数据为基础，通过深入的研究传统的协同过滤算法，本文提出一种基于稀疏数据粗粒化的个性化推荐算法，主要工作如下：（1）针对本文研究的问题，深入了解当前已有的个性化推荐算法以及解决数据稀疏性问题的方法，重点研究应用最为

7、广泛的协同过滤算法。同时，为了解决数据稀疏性问题，研究大量数据粗粒化处理技术，为本文的研究提供理论支持。（2）提出用户归属度这个指标来代替单个的行为表征用户的喜好，这是本文算法的关键。由于传统的协同过滤算法基于用户的共同行为来衡量他们的兴趣相似性，所以稀疏的用户行为会导致相似性计算的不准确。在大量文献研究I杭州师范大学硕士学位论文摘要与整理的基础上，本文使用粗粒化处理技术对被推荐对象进行簇划分，然后计算用户对粗粒度的簇的归属度，以这个宏观的指标来代替微观的单个行为表征用户。将稀疏的评分矩阵转化为稠密的归属度矩阵

8、，以解决数据稀疏的问题。（3）在粗粒化处理稀疏数据之后，对用户进行个性化推荐。在多个真实数据集上进行实验，通过与传统协同过滤算法的对比，验证本文提出算法的优劣，并分析实验过程和结果。关键词：稀疏数据,粗粒化处理,用户归属度,协同过滤II杭州师范大学硕士学位论文AbstractAbstractThepopularityofcomputersandmobileelectronicdevic