基于混合方式的电影个性化推荐研究

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1、分类号ＴＰ巧１．３密级公开ＵＤＣ编号《方Ａ等巧女研宠ｉ《化絶Ａ屈目基于混合方式的ｆｅｉＫ个性化巧荘研巧ＴｉｔｌｅＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＰｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄＲｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｆｏｒＦｉｌｍＢａｓｅｄｏｎＭ＇ｉｘｅｄＭｏｄｅ学院（所、中心）软件学晓，专业名称软件工程研巧生姓名吉庆巧学号１２０１４００２４７７导师姓名李浩职称教巧２０１６年５月论文独创性声明及使用授权本论文是作者在导师指导下取得的研究成果。除了

2、文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，不存在割窃或抄袭行为一。与作者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。现就论文的使用对云南大学授权如下：学校有权保留本论文（含电子版），也可Ｗ采用影印、缩印或其他复制手段保存论文；学校有权公布论文的全部或部分内容，可Ｗ将论文用于查阅或借阅服务；学校有权向有关机构送交学位论文用于学术规范审查、社会监督或评奖；学校有权将学位论文的全部或部分内容录入有关数据库用于检索服务。（内

3、部或保密的论文在解密后应遵循此规定）研巧生签名：ｉ秦杀导师签名；日期：么心６、＂摘要摘要信息化大潮不可逆转，在信息的海洋中人们对信息的利用率越来越低。如何从海量的数据中及时地、准确地捜索到自己所需要的信息越来越重要。电影作为人们日常休闲娱乐的重要内容，给人们的生活带来了无穷的乐趣。现阶段电影市场表现一出数量上急剧膨胀、品质上良奏不齐的特性，如何给用户个更好的观看体验已成一个热口研究问题为。本文实现了一种混合的协同推荐算法，该算法通过基于项目、用户的协同过滤技术对用户项目

4、数据矩阵进行两次填充，可Ｗ缓解稀疏性问题。同时利用云模型的定量知识与定性知识的转换技术，进行用户之间的相似性度量，从而无需进行严格的用户评分属性匹配，即可利用用户的评分信息，计算目标用户的最近邻居。实验采用了Ｍａｈｏｕｔ中的高效推荐引擎Ｔａｓｔｅ单机内存框架，并对相关模块进行了编程实现。结果表明，显，该模型能够有效地解决数据稀疏问题著地提高推荐系统的推荐质量。本文主要的贡献有：（１）在Ｍａｈｏｕｔ框架下实现了云模型，相比于传统的相似度计算方法，云模型能够。。获得更准确的最近邻

5、并且，通过实验分析了云模型的可行性（２）采用基于用户、项目的过滤技术对数据进行两次填充，充分的考虑到用户对一电影的个性化需求。并用云模型将每个有效的用户电影评分考虑进来，充分利用了用户的每一个评分数据。在处理数据稀疏性问题上实行多重解决办法。（３）通过大量数据，对本文提出的算法进行了详细的测试，并通过召回率和ＭＡＥ这两个指标对算法的性能进行评估。从这两项指标分析对比中证明了本文算法与模型的可行性。：混合方式；；关键词；云模型协同过滤数据稀疏性凸ＩＡｂｓｔｒａｃｔＡｂｓｔｒａ

6、ｃｔＴ，ｈｅｔｒｅｎｄｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｐｌｏｓｉｏｎｃａａｔｂｅｒｅｖｅｒｓｅｄ，ａｌｌ化ｏｓｅｍａｋｅＵＳｉｎ过ｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆｌｏｗｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｓｏｉｔｉｓｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｉｍｏｒｔａｎｔｔｏｆｉｎｄａｗａｙｔｏｓｅａｒｃｈｐ＾ｈｅｌｐｆｕｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｉｍｅｌｙａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｌ．Ｆｉｌｍｓａｃｔａｓａｎｉｎｄｉｓｐｅｎｓａｂｌｅａｒｔｏｆ

7、ｅｏｌｅｓｙｐｐｐ＞ｌｉｖｅｓｂｒｉｎｕｓｌｏｔｓｏｆｆｉｍ．Ｎｏｗａｄａｓｔｈｅｍｏｖｉｅｓｍａｒｋｅｔｈａｓｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｒａｉｄ，ｇｙｐｅｘｐａｎｓｉｏｎａｎｄｄｉｆｅｒｅｎｔｑｕａｌｉｔｉｅｓ，ｓｏｈｏｗ１；ｏｏｆｅｒｕｓｅｒｓ江ｂｅｔｔｅｒｖｉｅｗｉｎｇｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｂｅｃｏｍｉｎｇａｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｆｉｅｌｄ．虹ｔｈｉｓａｅｒｔｈｅａｕｔｈｏｒｕｓｅ泣ｈｂｒｉｄｃｏｌｌ

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