个性化推荐系统的设计与实现

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1、＞Ａ学校代码：１０２７０分类号：ＴＰ３９１学号：１４巧０２５７３上辜畔絶乂爹硕±专业学位论文个性化推荐系统的设计与实现专业学位类别：工精硕±专业领域；数据库信息处理作者姓名：邓松ｋ指导教师：陈軍化、胡绍勇：２０１６生５月２６日答辩日期＾心＊－＇’＇站打／＇：，．＾與盼巧．．＇．減鶴！产Ｖ１朽．菊．Ｉ．论文独创性声明本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。论文中除了特别加ｉＵ标注和致谢的地方外，不包含其他人或机构

2、已经发表或撰写过的研究成果。其他同志对本研究的启发和所做的贡献均已在论文中做了明确的声明并表示了谢意。？作者签名：义术曰期：＞６＾论文使用授权声明本人完全了解上海师范大学有关保留、使用学位论文的规定，即；学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可公布论文的全部或部分内豁可Ｗ采用影印、缩印或其它手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定。＇９、；作者签名师签名憂０親如会．Ｊ，＾弓上海师范大学硕士学位论文摘要摘要随着互联网技术的日趋成熟，人们在网上进行购物、看视频、看小说以及

3、听音乐等各种活动，因此，越来越多的数据就这样产生了。在如此巨大的信息量中找出自己感兴趣的信息，传统的做法是用户根据键入的关键字，再利用百度、谷歌等搜索引擎，从而找出有用的信息。然而，一旦用户输入的关键字不够准确，就会错过很多有用的信息，这也是搜索引擎的缺陷所在。因此，为了有效利用这些“暗信息”，一门新兴的技术—推荐系统便由此产生了。协同过滤推荐系统是最早的推荐系统，同时也是最经典的、使用最广泛的推荐系统。协同过滤推荐系统不仅能发现用户潜在的，但是自己并未发现的兴趣爱好，而且还能推荐艺术品、音乐和电影等难以进行分析内容的产品。但同时，

4、他存在一些难以解决的问题，比如，如何对新用户进行推荐，如何推荐新产品；如何对推荐结果进行有说服力的解释；推荐产品的分类是否准确；对商品预测评分是否准确等。基于内容的推荐系统，可以看做是协同过滤推荐系统延续和发展。它不仅可以解决协同过滤推荐系统对新用户和新产品无法进行推荐的问题，而且还能更好的对推荐结果进行合理的解释。但是，它同样存在分类准确性问题和预测评分准确性的问题。近几年兴起的基于网络结构的推荐算法，以物质扩散算法最具代表性。物质扩散系统具有推荐效果好，分类和预测都比较准确，实现相对比较简单的优势，但是，它却没有考虑到用户评分对

5、推荐效果的影响。本文主要改进了物质扩散推荐算法中初始资源矩阵和资源转移矩阵中的参数，参考了用户对商品的评分，作为初始资源矩阵和资源转移矩阵中的调节因子。用户的评分可以直观的表示出用户对商品的喜爱程度，加入用户评分参数，可以使得算法的分类准确性和预测精确性得到进一步的提升，推荐的结果让用户更加满意。利用MovieLens网站上的用户观看电影产生的数据集对算法进行测试，并对比分析了基于用户的协同过滤推荐算法、基于商品的协同过滤推荐算法、基于内容的推荐算法和标准的物质扩散算法与本文改进算法的实验结果，实验结果表明，改进算法的分类准确性及预

6、测准确性，优于现有的推荐算法。此外，本文使用了统计和大数据分析领域使用非常广泛的工具R，对数据进行挖掘分析。关键词:推荐系统,物质扩散推荐算法,用户评分，分类准确性,预测准确性IAbstractShanghaiNormalUniversityMasterofPhilosophyAbstractWiththegrowingmaturityofInternettechnology,PeopledosomeactivitiesontheInternet,suchasshopping,listening,andlookingsomevide

7、os.Asaresult,moreandmoredataisgenerated.Astheamountofinformationincreases,itbecomesincreasinglydifficultforpeopletofindtheinformationtheyareinterestedin.Traditionalapproachisenteringanumberofkeywords,andthenusingtheSearchEnginessuchasBaiduandGoogletofindtheusefulinform

8、ation.However,ifpeoplecan’tprovideaveryeffectivekeyword,whichleadstothesearchenginecan’tquicklyfindusefulinformation.