基于评分贡献的协同过滤推荐算法研究

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1、文巧尉狂乂聲ＪＩＡＮＧＸＩＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＦＩＮＡＮＣＥＡＮＤＥＣＯＮＯＭＩＣＳ中图分类号ＵＤＣ硕±学位论文ＭＡＳＴＥＲＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ论文煎目基于评分贡献的协同过滤推荐算法研究（中文）论文题目Ｔｈｅ民ｅｓｅａｒｃｈｏｎＣｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅＦｉｋｅｒｉｎｇ民ｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ（英文）ＡｌｇｏｒｋｈｍＢａｓｅｄｏｎｓｃｏｒｅｃｏｎ化化ｕｔｉｏｎ李华畅副教授作考吴時佑导肺硕壬拾兼苗化软件与通信工程学院申请学位尝科专业软件工程研究方巧个性化推荐算法

2、二〇—六年六月．独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导卿指导下进行的研究工作及取得的研究成果．尽我所知，除了文中特別加Ｌ乂标注和致？成的地方外，，论文中不包含其他人臣备发表或操写的研究成果也不包含为获得江西財经大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献墳己在论文中作了明确的说明并表示了巧意．签名：若日期；７声《乂＾关于论文使用授权的说明本人完全了解江西化经大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的义巧俾，允许论文被査巧和借巧ｋ义采用影巧、巧巧；学校可公布论文的全部或部分

3、巧容，可或其他义制手段保存论文。（保密的论文在解密后遵守此规定）石乂＇■；八签名＾导师答名日期？丫目录１绪论１１．１研究背景及意义Ｉ．１２围内外研究现状３Ｉ２．］３．国外研究现状１２．２．国内研究现状４．１３研究内容４１．４论文组织结构４２协同过滤推荐算法中的关键算法６２．１基于邻域的协同过滤推荐算法６２丄Ｉ基于用户的协同过滤推荐算法６２丄２基于项目的协同过滤推荐算法８２丄３基于用户与基于项目的协同过滤推荐算法比较９２２１．基于模型的协同过滤推荐算法１．２．２１原始ＳＶＤ矩阵分解模型１１２

4、２ＦＭ１．．２Ｌ隐语义模型３２２３ＢｉａＳＶＤ１．．ｓ矩阵分解模型５２．２．４ＳＶＤ＋＋矩阵分解模型１６２．３本章小结１６３协同过滤邻域生成方法研究１７３．１欧几里得距离１７３２１８．曼哈顿距离３３向量空间余弦相似度１９３４杰２０．卡德系数３．５２皮尔逊相关系数１３生成方法简单比较．６各邻域２２３２．７本章小结２４基于评分贡獻的协同过滤推荐算法２３４．１概述２３４．２评分贡献系数２３４．３分离式数据稀疏处理２４Ｉ４．４贡献２４系数距离度量算法合理性证明４５基％．于评分贡

5、献的推荐算法４．５１２６．基本思想４．５．２２６算法的主要描述４．５．３算法的具体巧骤２７４６３０．本章小结５３１实验分析．５１实验数据集３１５．２实验环境３１５３１．３评测标准５．４实验设计３５５．５实验分析３５５６４０．本章小结６总结与展望４１６．１结论４１６．２Ｍ望４２参考文献４３ｍｍ４６致谢４７ＩＩＣｏｎｔｅｎｔｓ１Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ１．ｈＢａｃｋｄａｎｄＳｉｉ１１Ｒｅｓｅａｒｃｇｒｏｕｎｇｎｆｉｃａｎｃｅ１１ｈＰｉＤｉｄＯｖｅ．

6、２Ｒｅｓｅａｒｃｒｏｇｒｅｓｓｎｏｍｅｓｔｃａｎｒｓｅａｓ３．．ｒｃｒｏｒｅｓｓｉｎｖｅｒｓｅａｓ１２１ＲｅｓｅａｈＰｇＯ３ｉ１．２．２ＲｅｓｅａｒｃｈＰｒｏ呂ｒｅｓｓｎＤｏｍｅｓｔｉｃ４１．３ＲｅｓｅａｒｃｈＣｏｎｔｅｎｔ４．１４Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｔｈｅｔｈｅｓｉｓ４２ＫｅｙａｌｏｒｉｔｈｍｉｎＣｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅＦｉｌｔｅｒｉｎＲｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎＳｓｔｅｍ６ｇｇｙ２．ｌｌｉｆｉｌｉｄａｉｌｉｈｍｂａｉｈｂｏ１Ｃｏａｂｏｒａｔｖｅｔｅｒｎｇｒｅｃｏ

7、ｍｍｅｎｔｏｎａｏｒｔｓｅｄｏｎｎｅｒｈｏｏｄ６ｇｇ２．Ｃｏｌｌａｂｏｉｆｉｈｉｉｌｉｈｍｄｏｎ１．１ｒａｔｖｅｅｒｎｇｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｏｎａｏｒｔｂａｓｅｕｓｅｒ６ｇ２．．ｌｖｅｉｉ１２Ｃｏｌａｂｏｒａｔｉｆｌｔｅｒｎｇｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎａｌｏｒｈｈｍｂａｓｅｄｏｎｈｅｍ８ｇ２．．ｃｏｌｌｆｉｌｅｉｈｍｎａｎｄ１３Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆａｂｏｒａｔｉｖ