协同过滤与基于内容的混合推荐算法研究

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时间:2019-03-17

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1、馨义津財鍵乂聲w'TFF鸣+堂仿iJL.葦协同过滤与基于内容的混合推微娜究〉〉毛.'—级学科;管理科学与工程二级学科:-^论文作者:赵凤足夭???指导教师:高虎明4...C叫ft苹?'--'..;r.,.分类号:密级:硕±学位论文协同过滤与基于内容的源合推荐算法研究Researchonhybridrecommendationalgorithmofcombining-collaborativefilteri

2、ngandconl:entbasedrecommendation所属学院:商学院所在系别:管理信息系统系,年级:2013级学号:2013310285论义化者:赵凤跃天津财经大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文:《协同过滤与基于内容的混合推荐算法研究》,是本人在导师指导下,在天津财经大学攻读学位期间进行研究所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外,不包含任何他人己发表或撰写过的巧究成果。对本论文研究工作做出贡献的个人和集体L乂

3、明确方式标明。,均已在文中本声明的法律责任完全由本人承担。学位论文作者签名:。^文/^年月又日天津财经大学学位论文版权使用授权书本人完全了解天津财经大学关于收集、保存、使用学位论文的规定:;同,即按照学校要求提交学位论文的印刷版本和电子版本意学校保留论文的印刷版本和电子版本,允许论文被查阅和借阅。本人授权天津财经大学可L乂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;可乂采用影印、缩印或其他复制手段保存或汇^!编论文;可乂向有关机构或者国家部口送交论文的印刷

4、本和电子版^本1乂复制论文的部分或全部;在不赢利为目的的前提下,学校可内容用于学术活动。本学位论文属于:1().经天津财经大学保密委员会审查核定的保密学位论文,于年月日解密,解密后适用上述授权。(v/)2.不保密,适用上述授权。""(请在(上相应括号内打V或填上相应内容。保密学位论文拉是己经天津财经大学保密委员会审定过的学位论文,未经天津财经大学大学保密委员会审定的学位论文均为公开学位论文。此声胡栏不填写的,默认为公开。)学位论文,均适巧上述授权^^作者签名日

5、期:2於年/月2日:曰导师签名:為於碱曰期年^月与摘要网络技术的飞速发展影响并改变着人类的生活。网络技术的先进性已经不再是网络能给让人们干什么是体现在人们如何在网络上更好的体验生活。这是技乂由简单到繁琐,,而由粗放到精细的转变。信息过载问题r然已经影响了人们网络生活的舒适度,而推荐系统的诞生为满足人们的个性化需求带来福音。协同过滤和基于内容是两种主要巧推荐算法,虽然在不同领域都己经被应用但是仍,存在自适应能为不强?,个性化推荐能力不足等问题,另外,两种算法虽然优缺点比较互有

6、,一但是由于受到非义本巧目的特征提取困难的宋缚,基于内容推荐算法般只用于文本类项目的推荐系统之中,因此,当前融合两种推荐算法的混合推荐的普适度不高。为了提高推荐算法的推荐质量,发挥协同过滤与基于内容两种推荐算法各自的优势,提出了一种混合推荐算法。该算法的主算法是协同过滤算法,在主算法寻找可信邻居时融入了基于内容推荐的算法思想,最后利用可信邻居协同推荐。该策略在构建中的创新点主一入项目热度优化皮尔逊相关系数要包括:第,引。第二,W项目标签作为非文本项目的属化特征,并给出了为用户建立

7、二维兴趣模型,衡量兴趣模型相似度的方法。第王,结合兴趣模型相似度公式的结构特征,提出了利用方差来求解相似度权重系数的方法。最终的实验证明,混合推荐方法提高了推荐质量,与,为有效方法两个现存的混合策略相比具有推荐优势一。而且在混合算法模型中的毎步优化W及计算方法的有效性都通过实验得W验证。由于算法W项目标签来提取项目特征,所L乂对于非文本类项目的混合推荐具有一定的普适性。关键词:混合推荐;协同过滤;基于内容推荐;兴趣模型>1Abstract、Thenipiddeve

8、lopmentofthenetwork化chnoloin打uencesa打dchaneshuma打lil:e.gygAdvanced打etworktech打ologyisnolongera打etworktoallowpeopletodosomethi打g,butreflectedinhowpeopleenjoyingabetterexerience

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