基于网格聚类—协同过滤算法的推荐系统研究

《基于网格聚类—协同过滤算法的推荐系统研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、＇。‘＇＇聲悼参巧特賢：礁寬巧嗦矿－也；巧１、兴觀巧ｖ海這茲＇■■＾＾？－：．ｉｆ：；ｖ纖纖翁乂葬礙媚誦：嗎義．．７起．焉户，．；．獨师％為参蠻鄉巧—－．事－．－ｖ．＞痛：：肛．；著：？；ｒ＇載賴被藻、；、—．心＾＇、；讀＆斋方Ｊ：：Ｊ＾．於诚＾方巧／ｊ／Ｃ寒菱：：孫；１诚塞寺ｉ公ＴＯ乂售婚聲鱗寒．．．’＇＾．：巧完，；：：１：我如．，叫．－＊■一：寒＇一＇！户、心、’＇、＊＇■＇户，气．Ｃ＾＜－ｔ．，＊巧＇，．一―、，＇—、、’Ｖ占ｖ■掌

2、＼吟Ｃ产－：、＾节击度Ｍ遂）．《審责Ｓ格聚类协同过滤续裝诚於１兴、＇、＂－＊、＂、、一＊，■？一？＊…＇？、’＇■ｖｕ＝＂？＝＇■＊、气、＾＇、．一．－１！；、：■ｆｗ、）＼、、、＼？ｊ－ｉＭ．’＇＇－－．．．齡ｖＶＶ：＞成的推荐系统研究巧游：：游．．＇為攀绿本：‘？＾’；．、、－：：：．八；，节．４，巧；皆／在Ｖ、．、女满巧皆矜苗批＊＇■＇－？？■Ｔｈｅ－－Ｉ．Ｘ．ＲｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎＳｓｔｅｍＲｅｓｅａｒｃｈｖ＇——■－￣—

3、■＊￣．－一＂—一．＇ｉ，？＞＇＇＂ｎ，、．．？：＇，ｒ‘’．、＾．＇ｊ．是＇勺、产；；；７‘、、／批Ｖ＇＾—：卢：ｄｉｇ拓ｅｏｎｄｒｄＣｌｕｓｔｅｉｎＣｌｌｂｒｔｉｖ則ｔｉｆｌＡ＾／ｒｏａｏａｅｅｒｏｒ細姑Ｈ！ｇ径ｇ與巧热、’’、＾：：．＇一：．．、。兴诚管冷；Ｈ終Ｓ聲磯如碧Ｉ１，聲‘桌邊０３０媛：研究生：满欢建号：２１祖、姓名；餐，、．（副教授完；建）导师條識心教１普，、证樂：ｒ，我歲－蟲’？．．寥＇＇‘＞｜、，＇＇‘＇、．＇’＇＊＊，：：

4、、．‘＇．．ｃ；：卢二．．产作〇诚、＇ｖ．六．．，忠；；；＾ｒ，，声；．，＇‘，．．弊＇＾）－．山．，＾．－＞巡－氏Ｔ、以７．心苗，於Ｔ请致巧苗，满’．．．，‘．或和：：：：聲院：，理学腕．．齡蟲：．？—￣…。一＇－＇—．…，＂？’．一―；推３；＇品叶＇：、、＇哨；馬Ｔａ、戈＼业：神学．ｙ算专数学．科、．．，飞；Ｉ碼占鴻聲＇Ｉ．．．’．．－学术．类郵歌按学位．－．ｒ学ｖ．；，＾；；我，心．马變；’哨４诚＾＇、－、：作．：！６年難位授予废￡：Ｖ謂位Ｗ饼年沒＇餐＾．－＇＾

5、聲＇．彎＇’＇‘、－．．，二‘．、‘名．？八＇ｒ：＇、＇…女二：ｉ霧續４巧漠；Ｗ！華２ｙ＇＇＇、＇＇、？、－：．’．丫－兴苗’游、－：冷蔡＃；：聲：，Ｗ齊巧５，；鲜巧ｉ綾含ｌ聲基于网格聚类-协同过滤算法的推荐系统研究摘要：基于智能算法的推荐系统的研究与应用成为近年的热点领域，而协同过滤推荐算法则是推荐系统应用中最成功的一种算法，但该算法自身的稀疏性问题、冷启动问题等仍然严重影响算法的推荐质量.本文提出基于网格聚类-协同过滤算法，解决了稀疏性问题，采用众数法和信息熵法解决新用户与

6、新项目的冷启动问题，最后基于这些算法完成了一个协同过滤电影推荐系统.针对协同过滤算法的稀疏性问题，提出了基于网格聚类-协同过滤算法.该算法首先使用基于网格的CLIQUE聚类算法对数据进行预处理，将数据划分为不同的簇，然后应用协同过滤推荐算法在对应的聚类簇中进行项目推荐.并采用JAVA语言实现了基于网格聚类-协同过滤算法程序，进行了实验结果分析.研究了协同过滤算法中的冷启动问题的解决方法，采用众数法和信息熵法解决新用户与新项目的冷启动问题，设计了算法并采用JAVA语言实现了算法程序，进行了实验结果分析.基于以上算法完

7、成了一个协同过滤电影推荐系统，进行了需求分析、架构设计、功能模块设计，采用基于SSH框架的J2EE开发平台进行了系统实现，并对该系统的基本推荐功能进行了展示.图10副，表9个，参考文献51篇关键词：协同过滤算法；CLIQUE聚类算法；众数法；信息熵法；推荐系统中图分类号：TB115ITheRecommendationSystemResearchBasedonGridClustering-CollaborativeFilteringAlgorithmAbstract:Theresearchandapplication

8、ofintelligentalgorithmbasedrecommendationsystemhasbecomeahotfieldinrecentyears,andcollaborativefilteringrecommendationalgorithmisthemostsuccessfulapplicationofrecommendationsystem.