个性化推荐系统的研究与应用

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1、分类号：密级：论文编号：学号：51303320102重庆理工大学硕士学位论文个性化推荐系统的研究与应用研究生：赵思雨指导教师：杨武教授学位类型：专业学位专业学位类别：工程硕士（计算机技术领域）研究方向：计算机网络技术与信息安全培养单位：计算机科学与工程学院论文完成时间：2016年03月25日论文答辩日期：2016年05月29日CategoryNumber：LevelofSecrecy：SerialNumber：StudentNumber：51303320102Master'sDissertationofChongqingUniversityofTechnologyResea

2、rchandApplicationofPersonalizedRecommendationSystemPostgraduate:ZhaoSiyuSupervisor:ProfessorYangWuDegreeCategory：ProfessionalDegreeSpecialty:MasterofEngineering（TheFieldofComputertechnology）ResearchDirection:ComputerNetworktechnologyandInformationSecurityTrainingUnit:InstituteofComputerSci

3、enceandEngineeringThesisDeadline:March25,2016OralDefenseDate:May29,2016獻組大学学位论文原创化声巧本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下。，独立进行研究所取得的成果除文中特别加Ｗ标注弓Ｉ用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写的成果、作品。对本文的研究做出重要贡献的集体和个人，均己在文中Ｗ明确方式标明。本人承担本声明的法律后果。作者签名；曰期：＾年巧。曰７／？学位论文使巧授权声巧本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保

4、留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查巧和借阐。本人授权重庆理工大学可Ｗ将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。＂＂本学位论文属于（请在Ｗ下相应方框内打Ｖ）；１．保密□，在＿年解密后适用本授权书。２．不保密口。作者签名：曰期：年乂月明若篡爾．？导师签名：日期：Ｗ年ｒ月日（ｊ／摘要摘要随着信息时代的深入发展和互联网经济的日益兴起，信息量的规模以超乎想象的方式迅速增加，而日益增多的信息慢慢地将人们层层环绕，企图将人们淹没于信息的汪洋大海中。不过，

5、顺应时势而生的个性化推荐系统将解救人们于信息世界的困惑中，使人们能够按照自己的意愿和需求选择自己想要的信息和其他东西。个性化推荐算法是个性化推荐系统的灵魂，它是实施个性化推荐的关键要素和重要保证。在众多个性化推荐算法中，协同过滤推荐算法无疑是使用较为频繁、应用较为成功的典例，它使用用户项目的评分数据，通过计算用户之间和项目之间的相似性，找到相似邻居并生成列表，然后从相似邻居列表中选择若干相似邻居向用户进行推荐。然而，由于用户项目评分矩阵的稀疏性等因素的影响，协同过滤推荐的效果往往与用户的期望有所差距。本文第三部分中对基于协同过滤的推荐与基于模型的SlopeOne推荐的性能进

6、行了比较实验，得出了基于协同过滤的推荐的准确率和召回率均比基于模型的SlopeOne的推荐算法的低，因此如何采取一些方法使采用协同过滤进行推荐的准确率增大是一个值得研究的问题。本文主要针对运用协同过滤进行Top-N推荐时，如何设置相似邻居数和推荐数来提高推荐的准确率以及随着相似邻居数和推荐数的改变，准确率和召回率两个指标是如何变化的这两个问题展开研究的。本文通过实验来进行这些问题的研究。首先让相似邻居数和推荐数相等，研究随着推荐个数的增加，准确率、召回率所呈现的变化规律以及准确率取最大值的情况是什么，然后通过设置推荐个数，研究协同过滤算法在相似邻居数逐步增大的情况下的准确率

7、和召回率是如何变化的，最后通过设置相似邻居的个数，研究协同过滤算法在推荐个数不断增大情况下的准确率和召回率是如何变化的。最终通过在MovieLens数据集上开展实验，说明了准确率和召回率并不总是相互影响的，在某种条件下，它们可以同时增大或减小，可以同时达到最大值或最小值。此外，准确率达到最大值的情况和准确率、召回率两者随推荐数或相似邻居数改变而变化的趋势在基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤这两种推荐算法下的结果也有所不同。关键词：推荐系统；协同过滤；指标；准确率IAbstractABSTRACTWithther