推荐系统中随机森林算法的优化与应用

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1、．分类号：单位代码：密级：２１３２１巧２：公开学号硕±学位论文中文论文题目：推荐系统中随祝寐林算法的优化？？ｉ与应用－英文论文题目；Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｒａｎ＂－■？、■■．＇ｄｏｍ化ｒｅｓｔａｌｏｒｉｔｈｍｉｎｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒｇｓｓｔｅｍｓｙ申请人姓名：王宇恒．－）：■．．指导教巧．吴健！专业名称：计算机技术’所在学院：计算机科学与技术学院论文提交日期２０１６年３月８日浙江大学研究生学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位

2、论文是本人在导师指导下进行的研巧工作及取得的研究成果。除了文中特别加，！＾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，也不包含为获得浙江大学或其他教育机构的学位或证书而使用巧的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。，么么：＿惶：化年月日学位论文作者签名王￥＿签字日期／学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解浙江大学有权保留并向国家有关部口或机构送交本论文。的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅本人授权浙江大学可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可Ｗ采用影印、缩印或扫

3、描等复制手段保。．存、，汇编学位论文（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名；王著枉导师签名；Ｌ也，签字日期：之《年月２日签字日期：年月日／／浙江大学硕丈学位论文摘要巧要一如今，推荐系统己成为种热口的与计算机学科和数据挖掘联系紧密的技未，在现代互联网行业中有着重要的地位。随机森林算法比其他线性分类器具有很多化势，不仅一在结果预测的准确度上有所提高，，般误差也更小并且对高维数据的处理也更高效，训练过程快速而且可Ｗ并行化实现。这使得随机森林相关的优化问题十分具有研究化值。，然而，现阶段使用的随机寐林在进行特征选择时属于纯随

4、机在保化弱化数据关联度时的同时会导致棋型强度的下降。此外，，对于数据的类别分布不平衡的情况即存在一个或一些类别的数据量远远小于其他类别某，使用随机森林模迪进行预测的准确率会下降一，并且般误差会增大。本文主要针对特征选择和不平衡分类两个问题，利用推荐系统竞赛提供的数据，对随机森林摸型的优化问题进行研究。Ｗ随机森林巧Ｃ形态为基础，利用卡方计算特征之间的相关性，，分别，对特征进行排序将特征分为两个区间进行抽样，使用特征的线性组合，完成特征选择。针对类不平衡问题的研究，结合了随机森林的平衡和加权两种算法，设计了平衡加权随机森林，针对重采样和代价敏感学习本身的弊端进行

5、了改进。并且对特征选择的改进和类不平衡问题的改进算法分别进行了实验，利用Ｆ１值对实验结果£行了对比和评化，阐明了对随机森林特征选择和不平衡分类问题的改善成果。，关键词：推荐系统，，随机森林特征选择，不平衡数据分类■＇，浙江大学硕：ｆ：学位论文ＡＢＳＴＲＡＣＴＡｂｓｔｒａｃｔＮｏｗａｄａｓｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒｓｔａｌａｈｎｃｌｓｅｍ－ｓｅｍｈａｓｂｅｃｏｍｅｏｕｒｔｅｃｉｕｅｏｌｒｅｌａｔｅｄｗｉｔｈｃｏｙ，ｙｐｐｑｙｐｕｔｅｒｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｄａｔａｍｉｎｉｎｇ．Ｔｈｅｒｅａｒｅａｌｏｔｏｆａｄｖａｎｔａ

6、ｇｅｓｕｓｉｎｇｒａｎｄｏｍｆｏｒｅ巧ａｌｇｏｒｉｔｈｍｒａｔｈｅｒｔｈａｎｓｏｍｅｏｔｈｅｒｌｉｎｅａｒｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ■化ｈａｓｂｅｔｅｒａｃｃｕｒａｃｙｏｆｒｅｄｉｃｔｉｏ打，ｓｍａｌｌｅｒｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｅｒｒｏｒｐｇａｎｄｍｏｒｅｅｆｉｃｉｅｎｔｏｆｒｏｃｅｓｓｉｎｈｉｈｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｄａｔａ．Ｉｔａｌｓｏｃａｎｂｅｒｅａｌｉｚｅｄｂａｒａｌｌｅｌｉｚａｔｉｏｎ．ｐｇｇｙｐ了ｈｃｓｅｆａｃｔｏｒｓｍａｋ目ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｒａｎｄｏｍｆｏｒｅｓｔｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｖｅｒ

7、ｙｖａｌｕａｂｌｅ．Ｂｕｔｒａｎｄｏｍｆｏｒｅｓｔｕ化ｕｒｅｒａｎｄｏｍｓ的ｔｅｗｈｅｎｓｅｌｅｃｔｉｎｆｅａｔｕｒｅｓ，ｗｈｉｃｈｃｏｕｌｄｄｅｃｒｅａｓｅｐｇｙｇｔｈｅｓｔｒｅｎｇｔｈｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌｗｈｉｌｅｗｅａｋｅｎｉｎｇｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｏｆｄａｔａ．Ａｎｄｕｎｄｅｒｔｈｅｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｃｅｓｆｉｍｌａ打ｃｅｄｃｌａｓｓ