基于k-means用户聚类的混合协同过滤算法的研究

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1、分类号：TP391单位代码：10183研究生学号：2013544073密级：公开吉林大学硕士学位论文用（专业学位）算户吉协林汪法同聚snaem-k基的类K基于k-means用户聚类的混合协同过滤算法的研究大宇过于学研滤的-means究混合ResearchonHybridCollaborativeFilteringAlgorithmBasedonK-meansUserClustering作者姓名：汪宇类别：工程硕士领域（方向）：软件工程指导教师：赵冬范教授培养单位：软件学院2016年4月基于k-means用户聚类的混合协同过滤算法的研究ResearchonHybridCollabor

2、ativeFilteringAlgorithmBasedonK-meansUserClustering作者姓名：汪宇领域（方向）：软件工程指导教师：赵冬范教授类别：工程硕士答辩日期：2016年5月28日未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用〔但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学硕±学位论文原创性声明：所呈交的硕±学位论文本人郑重声明，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果

3、。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中＾＾明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名；；已穿三口／９曰期：６年矣月；曰＾摘要基于k-means用户聚类的混合协同过滤算法的研究近几年，随着电子商务的飞速发展与互联网的普及，人们的生活越来越方便，可以在足不出户的情况下选择自己想要的商品，电子商务系统也不断地为消费者供给商品与服务。但是，随着用户的不断增加，电子商务系统提供商品的种类信息等也不断地增加，虽然用户可以方便的选择各种各样的商品

4、，但如今用户很难在众多的信息中准确迅速地找到自己感兴趣的商品，此时，电子商务推荐系统的改进与优化迫在眉睫。如今已存在很多推荐算法，主要可以分为以用户主观为标准的个性化推荐，以及与用户主观意向无关的非个性化推荐算法，相应地推荐系统也可以被分为非个性化推荐和个性化推荐系统。推荐系统所提供的个性化推荐是根据用户的历史行为给予推荐,而非个性化推荐则不考虑用户历史数据。本文主要研究的是个性化推荐算法中的协同过滤，由于传统的协同过滤具有一些缺点，本文针对其缺点进行一些相应改进，主要工作如下：首先，采用最传统且使用最为广泛的推荐算法，即协同过滤推荐算法。协同过滤推荐算法可分为基于用户的协同过滤推

5、荐算法和基于项目的协同过滤推荐算法两种。第一种是通过计算用户之间的相似性进行推荐的，而另一种是通过计算项目之间的相似性进行推荐的，本文主要采用的是基于用户的协同过滤。其次，采用混合协同过滤推荐算法。针对基于用户的协同过滤推荐算法的稀疏性进行优化。在现实生活中，用户对项目的评分只是其中的小部分，使得评分数据非常稀疏，这将导致用户相似度的计算存在着很大的误差，很难准确的找到用户的“邻居”，直接影响着推荐结果的准确性。本文根据项目的相似性进行评分预测，解决评分矩阵的稀疏性，再根据近邻用户的行为实施推荐。最后，由于电子商务的飞速发展，用户与项目都不断增加，导致在使用协同过滤推荐算法时计算相

6、似性的效率低、推荐不及时等问题的出现。为更好的解决此问题，本文提出结合数据挖掘算法。首先使用k-means用户聚类，根据用户的I行为习惯把用户分成不同的簇，然后使用项目相似性解决评分矩阵的稀疏性，最后在此基础上使用协同过滤推荐算法，先判断用户具体属于哪个簇，在簇内计算用户相似性。这样，将最大限度的减少计算量，提高推荐算法的效率，并且经过最终实验结果验证，此优化方式将提高算法的准确性。关键词：电子商务，协同过滤，k-means算法，聚类IIAbstractResearchonhybridcollaborativefilteringalgorithmbasedonK-meansuser

7、clusteringInrecentyears,withtherapiddevelopmentofelectroniccommerceandthepopularityoftheInternet,Thelivesofpeoplearemoreandmoreconvenient,andtheycanselecttheitemstheywantwithoutleavinghome,thee-commercesystemalsocontinuetoprovideconsume