基于评分矩阵的推荐算法研究

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3、／学位论女版权使用授权书本学位论文作者完全了解重庆师范大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复巧件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权重庆师范大学可影将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可巧采用印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。学位论文作者签名；签字日期：年＾月日Ｉ重庆师范大学硕士学位论文基于评分矩阵的推荐算法研究硕士研究生：宋伟伟指导教师：杨德刚教授学科专业：计算机应用技术所在学院：计算机与信息科学学院重庆师范大学二零一六年四月AThesisSubmit

4、tedtoChongqingNormalUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterTheResearchonRecommendationAlgorithmBasedonScoreMatrixCandidate：SongWeiweiSupervisor：YangDegangProfessorMajor:ComputerApplicationTechnologyCollege:CollegeofComputerandInformationScienceCho

5、ngqingNormalUniversityApril，2016重庆师范大学硕士论文中文摘要基于评分矩阵的推荐算法研究摘要由于评分数据源的规模不断增长，在数据信息推荐的过程中，计算时间以及精度方面的问题亟待解决，提高推荐结果的精确度以及降低误差率，在推荐系统方面是很有意义的。在文中进行了相关的研究，主要做的工作有以下3个方面。第一，文中在数据实验的基础上，得出基于用户的协同过滤推荐算法(UserCollaborativefilteringrecommendationalgorithm,UserCF)和基于物品的协同过滤推荐算法(ItemColl

6、aborativefilteringrecommendationalgorithm,ItemCF)的特性,并针对评分矩阵数据集中的用户量和物品量的变化趋势采用以上两种过滤算法进行实验分析。结果表明，根据评分数据特征选择合适的过滤算法，能够使算法的效率更高，更好的达到推荐的目的。第二，在C++语言的环境下编写程序，以评分矩阵为数据源，计算UserCF和ItemCF算法在不同K值下的准确率、召回率、覆盖率和新颖度值，通过四个评测指标的实验来验证UserCF和ItemCF算法的特点。通过数据实验和经验总结法，分析UserCF和ItemCF的算法特征。

7、根据UserCF和ItemCF算法的特点，分析了适用于不同场景的推荐算法的性能，提出了基于评分矩阵的推荐算法。第三，通过计算MAE的值来确定文中算法的误差率和精确度。完成基于MovieLens评分数据的实验并得出结论，根据矩阵特征来先判断使用何种算法，然后计算相似度并进行推荐，能达到理想的推荐效果，且时间复杂度有所降低。关键词：信息推荐；评分矩阵；协同过滤I重庆师范大学硕士论文英文摘要TheResearchonRecommendationAlgorithmBasedonScoresMatrixAbstractIntheprocessofinfo

8、rmationrecommendation,itisurgentthattheproblemsofcomputingtimeandaccuracyca