个性化推荐中基于贝叶斯网络的用户兴趣模型研究

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1、⑧⋯MASTE⋯R'STHE潞硕士学位论文个性化推荐中基于贝叶斯网络的用户兴趣模型研究论文作者：温梅指导教师：张大斌教授学科专业：管理科学与工程研究方向：信息工程与项目管理华中师范大学信息管理系2013年5月JIIllllIIIIllIlllrlIllIIllIIIJIIJY2352317ResearchonBayesianNetworkbasedUserInterestModelinPersonalizedRecommendatonAThestsSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequ

2、irementFortheM．A．DegreeinManagementByWenMeiPostgraduateProgramDepartmentofInformationManagementCentralChinaNormalUniversitySupervisor：ZhangDabinAcademicTitle：ProfessorSignatureApprovedMay,2013⑧硕士学位论文MASTER’STHESlS华中师范大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导

3、下，独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他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集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。作者签名：日期：加J；年歹月矸日学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解华中师范大学有关保留、使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期问论文T作的知识产权单位属华中师范大学。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，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用

4、影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后遵守此规定)保密论文注释：本学位论文属于保密，在——年解密后适用本授权书。非保密论文注释：本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。作者签名：旌梅导师签名：兹磁∥＼日期：劾；年厂月即日期：训_7年I’月、垆V本人已经认真阅读”CALLS高校学位论文全文数据库发布章程_同意将本人的学位论文提交“CALLS高校学位论文全文数据库”中全文发布，并可按”章程”中的规定享巫嘭炉舞帅出业鬈⑧硕士学位论文MASTER’STHESlS摘要随着互联网应用技术的发展与普及，信息

5、资源的剧增，人们迫切需要一种能快捷的获取所需产品或服务的技术，来解决信息过载与用户真实需求之间的矛盾，个性化推荐技术由此应运而生。作为个性化推荐技术的核心卜一用户兴趣建模，近些年来越来越受到重视。它通过搜集用户显性兴趣信息、挖掘用户的隐性兴趣信息，建立合理的模型来描述、‘管理用户的兴趣，并通过不断更新与修正，逐渐优化模型，以精确反应用户的兴趣，挖掘用户需求，从而为个性化推荐服务提供依据。本文通过对用户建模技术的深入研究，分析现有用户模型的不足，结合贝叶斯网络在不确定知识表达与处理上的优势，提出了一种基于互信息和领域标签系统

6、的贝叶斯网络用户兴趣模型，并以该模型为基础构建了一个个性化推荐模型，最后设计并实现了一个基于该模型的个性化电影推荐原型系统，通过系统模拟实验验证了模型的有效性。具体研究工作如下：(1)总结了国内外近年来关于个性化推荐、用户兴趣模型及贝叶斯网络等相关理论及应用的研究现状。(2)在对基于贝叶斯网络的用户兴趣模型进行深入研究的基础上，构建了基于互信息和领域标签系统的贝叶斯网络用户兴趣模型(MTBUIM)，参照贝叶斯网络的构建、学习及推理的理论与步骤，给出了MTBUIM的表示、初始化、更新及维护的方法。该模型以代表个性化兴趣诉求的

7、领域标签为节点，以标签之间的互信息为节点条件概率，通过结构学习和参数学习进行模型更新与优化。同时通过引入带时间参数的节点权值计算及更新方法，使用户兴趣模型更好的迎合用户兴趣的时变性。(3)在对MTBUIM进行介绍的基础上，进一步提出了一个基于MTBUIM的个性化推荐模型(MTBUIMPI蝴)，介绍了模型的整体结构及详细流程，并说明了模型在个性化推荐领域的广泛适用性。该模型的核心是通过贝叶斯网络推理对用户兴趣标签进行扩展，以便更准确、更全面的描述用户在具体领域的兴趣，实现用户兴趣和推荐项目的合理匹配。(4)为验证模型的可行性

8、和有效性，设计并实现了一个基于MTBUIM的个性化电影推荐原型系统，通过模拟实验，证明了模型在多项指标性能上的优越性。关键词：贝叶斯网络用户兴趣建模互信息标签系统个性化推荐硕士学位论文MASTER’STHESISAbstractWiththedevelopmentandpopularizationoft