基于协商的群体推荐算法研究

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1、基于协商的群体推荐算法研究AResearchofGroupRecommendationAlgorithmBasedOnNegotiation学科专业：管理科学与工程研究生：熊晓栋指导教师：李汶华副教授天津大学管理与经济学部二零一三年十一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

2、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：年月日摘要随着信息技术的发展，“信息过度”已经成为人们急需解决的问题之一。由于传统的信息过滤方法不能满足用户的个性化需求，社会化信息过滤方法应运而生。其中以协同过滤推荐技术为核心的个体个性化推荐，在理论和实

3、际应用上都得到很大发展。群体推荐是个性化推荐领域一个新的研究热点，它面向群体，而非个人。人的复杂性和异质性是群体推荐的研究难点之一，而普通群体推荐系统往往无法平衡所有群体成员的偏好，所得的推荐结果会造成群体整体满意度的低下。针对该问题，解决思路之一群体成员对推荐项目进行协商。本文将基于案例推理方法和协商理论用于群体推荐系统，通过模拟群体成员在推荐项目上进行协商来达成一致，并根据该思路提出算法。本文首先阐述了个体推荐、群体推荐、协商理论和基于案例推理方法的理论基础和研究现状。根据群体成员对项目的历史评价作为知识库，从群体成员角度出发，首先考虑简单双人小组推荐，通过A

4、gent模拟群体成员针对推荐项目协商的过程，设定一定的协商轮数和耐心程度，达成一致并获得推荐；针对多人小组推荐，提出将小组成员分组，先通过组内成员的协商，然后进行组间协商，最终达成一致并获得推荐；推荐完成后通过用户反馈对群体成员的知识库进行及时更新。最后，选取MovieLens数据库进行实验评价，结果表明，针对不同规模的群体，本文算法的推荐质量都明显优于对比算法。关键词：群体推荐；协同过滤；协商；基于案例推理ABSTRACTWiththeboomingofinformationtechnology,informationoverloadingnowbecomeso

5、neofthemosturgentissues.Asthetraditionalinformationfilteringmethodcannotsatisfythepersonalizedneedsofclients,socializedinformationfilteringemergesaccordingly.Thus,personalizedrecommendation,whichisbasedoncollaborativefilteringrecommendationtechnology,enjoystremendousdevelopmentintheor

6、yandapplication.Grouprecommendation,anewresearchspotinpersonalizedrecommendationfield,focusesonthegroupratherthantheindividual.Thedifficultpartofconductingresearchongrouprecommendationliesinthecomplexityandheterogeneityofhuman.Usuallygrouprecommendationsystemcannotbalancethepreference

7、ofeachindividualwell,thusitsoverallsatisfactiondegreeisratherlow.Tosolvetheproblem,oneofthekeystepsistonegotiatewithgroupmembersonthepotentialrecommendationitems.Thepresentthesisappliescase-basedreasoningmethodandnegotiationtheorytogrouprecommendationsystem,simulatesnegotiationofthere

8、comme