基于协同过滤的个性化推荐相似度测量算法的研究

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1、分类号密级一ＵＤＣ学号＾八Ｐ如讀ｔ０為爲終文乂穿硕±学位论文＇Ｔｈｅｓｉｓ化ｒＭａｓｔｅｒｓＤｅｇｒｅｅ论文题目基于访同过滤的个性化推荐相似度测量算法的研究申请学位类别全日制专业硕±专业名称计算机技术黎晨研究生姓名导师姓名法教授？、职称廖列二〇—六年五月学位论文独创性声明本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研巧成果。据标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写我所知，隙了文中

2、特别加封学位或证书而使用过的过的研巧成果，也不包含己获得江西理工大学或其他教育机构的一己在论文中做了明确的说明并表材料。与我同工作的同志对本研巧所做的任何贡献均示谢意。一申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关贵任。：年曰时间＿研究生签名：Ｔ月書＞化）学位论文版权使用授权书、；即学校有权保本人完全了解江西理工大学关于收集、保存使用学位论文的规定内容存按要求提交的学位论文印刷本巧电子版本，学校有权将学位论文的全部或者部分、、汇编料供查阅和编入有关数据库进行检索，并采

3、用影印缩印或扫描等复制手段保存借阅向国家有关部口或者机构送交论文的复印件和电子版。本人；学校有权按有关规定允许本学位论文被查阅和借阅，同意学校向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，并通过网络向社会公众提供信息服务。保密的学位论文在解密后适用本授段书学位论文作者签名（手写导师签名（手写ｒ＂／｝＇签字曰期：４年曰签字曰期：年厂月曰＞分类号：密级：UDC：学号：硕士学位论文基于协同过滤的个性化推荐相似度测量算法的研究Theresearchofpersonalizedrecomme

4、ndationalgorithmformeasuringsimilarity学位类别：_____工程硕士______作者姓名：黎晨学科、专业：计算机技术研究方向：推荐系统指导教师：廖列法教授2016年05月31日江西理工大学硕士学位论文摘要摘要近十多年来，互联网爆炸式的发展把网络社会文明带入新型信息时代。增长的数据资源使得用户有更多选择，但如何去选择用户自己需要的信息却变得日益艰难。面对海量的数据，无论是对于用户还是供应商来说如何获得自己所感兴趣的事情已经成为了极大的挑战，用户难以在数据海洋中得到想要的需求

5、信息，物品供应商在大量的互联网信息垃圾中剥离出用户的真实需求也是一项复杂艰难的工作。如何从信息海洋中提取并提炼到准确乃至精确的信息，推荐系统起到了极为重要的作用。协同过滤作为推荐系统中应用最广泛最经典的一套算法，学者对它的关注和改进未曾止步，协同过滤能够直接或间接的挖掘用户显性或者隐性的需求信息并产生推荐。而在实际使用推荐的过程中，却常常因数据稀疏、冷启动等问题并不能获得较理想的推荐效果。为此，本文以相似度和邻居选择作为切入点，分别提出了基于欧式空间相似度的云模型协同过滤算法和用户属性加权活跃近邻的协同过滤

6、算法，本文的相应的主要工作如下：（1）分析了推荐领域的研究现状，回顾了协同过滤推荐的基本原理及云模型的理论知识，分别对各种协同过滤算法做了简要阐述。介绍了采用余弦相似度计算方法的云模型协同过滤推荐算法基本原理和推荐过程，详细描述了基于kNN近邻的协同过滤算法中目标用户的最近邻居集的生成过程。（2）针对传统的基于余弦相似度度量的云模型协同过滤推荐算法，未考虑特征向量的长度和维度，忽略了三个重要数字特征云期望、熵和超熵的关系，如各数字特征具有不同的性质和权重，导致特征丢失、区分度过小的问题。针对这些问题，提出了

7、一种采用标准化的多维欧几里德相似度计算方法，通过将三个数字特征映射为三维空间的点，计算经指数函数标准化的欧几里德相似度，生成更合理的用户k近邻集，最终产生推荐。实验结果表明，该相似度计算方法能够为云特征向量提供更显著的区分度，并在一定程度上提高了推荐质量。（3）针对现有的基于kNN近邻协同过滤技术，在选择最近邻居时过于依赖评分相似度的问题，提出了一种用户属性加权活跃近邻的协同过滤算法。首先，通过引入用户特征属性并融合最小权重相似度，根据所得的最终相似度生成目标用户的kNN近邻集。然后，从对目标项目已有反馈信

8、息的用户中生成目标项目的活跃用户子群体，并筛选出kNN近邻集中的活跃用户子群体作为目标用户的活跃近邻集，最终产生评分预测。公开数据集上的实验表明，该算法在获得推荐精准性提高的同时具备了更好的稳定性。关键词：协同过滤；云模型；欧式空间；相似度；用户属性；近邻IAbstractAbstractOverthepastdecade,thedevelopmentoftheInternethasbroughtthedevel