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时间:2019-03-21
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1、—V轴誦’■TP391.3舞类号:'单位代码10361:?《获巧义乂學ANHUOFSCIENCE&TECHNOLOGYIUNIVERSITY论文题目;基于巧目相似度改进跑协間过滤—-?ToN推蒋算法硏究p作者姓名:胡炳文专业名称;计算机技术营师姓名:孙克雷副教授完成时间—六年六月;二〇391论文编号:中图分类号:TP520密级:公开学科分类号:安徽理王大学硕壬学隹论文基于项目相似度改进的协同过滤TopN推荐算法研究作者姓名:規俩文专业名称:计算化巧术
2、研究方向:推荐系统导师姓名:孙巧雷副教授导师单位;安徽理工大学答辩委员会主席:玉據南论文答辩日期;2016年6月4日安徵理工大学研究生处2016年6月4曰ADissertationinComutertechnolopgyCo-llaborativefilterinToNrecommendationalorithmgpgbasedontheimrovedsimilaritresearchpyCandidate:HuBinengwSuervisor:SunKeleipComu
3、terscienceandEnineerinSchoolpggAnHuiUniversitofScienceandTechnoloygyNo.168,ShungengRoad,Huainan,232001JP.R.CHINA独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加L乂标注和致谢的地方k乂外,论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得一空盤望主左堂。_或其他教育化构的学位或证书而使用过的材料与我同工作的同志对本研究所做的任何贡
4、献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名:胡的)扛日期:201L年月1日_i学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解安徵理工大学有保留、使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于安徽理工大学。学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借閑。本人授权安徵理工大学可化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L乂采用影印、缩印或担描等复制手段保存、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:^签字曰期:2^1占年
5、6月S曰导师签葦:签字曰期次年名月曰江《摘要摘要随着互联网、物联网W及云计算等技术地快速发展,我们的生活也发生了翻天覆地的变化。我们在享受先进技术带来的便捷的同时,也承受着它们所带来的一负面影响。针对信息过载问题,早期主要有分类目录与,信息过载就是其中之搜索引擎两种解决方法,但均有其局限性,分类目录只能覆盖少数项目,相对于海量项目来说远远不够;搜索引擎则需要有明确需求,无法满足用户的个性化需一一难题求。为了更进步解决信息过载这,研究人员提出了推荐系统概念。推荐系统通过对用户历史行为地分析,发掘出用户潜藏的兴趣喜好,并且能
6、够实现对用户的个性化推荐。推荐系统的核也部分就是推荐算法,现今在实际系统中运用最为广泛的算法就是协同过滤推荐算法一。但是,随着推荐系统的进步、、应用,传统的协同过滤推荐算法存在的诸如冷启动数据稀疏性推荐精度低、长尾项目发掘能力低等问题。目前针对推荐系统的,使其不再满足实际应用需求研究十分火热,不过相当多的研究工作主要将焦点放在如何提高推荐的准确度上,虽然取得了一定成果,但是无法兼顾推荐结果的新颖度,导致推荐新颖度仍处于比较低的水平。本文提出了基于项目相似度改进的协同过滤TopN推荐算法,该算法主要研究目的在于増强长尾项目发掘能力的同时,
7、不降低推荐结果的精度。主要工作包括:1.分析用户活跃度对推荐结果的影响,引入用户活跃度概念,削弱活跃用户对推荐结果的影响,提高长尾项目的发掘能力,提高推荐结果的覆盖率。一2.分析项目种类对推荐结果的影响,对相似度矩阵进行归化处理,削弱同类项目只见相似度过高对推荐结果的影响,提窩推荐结果的精度,増强推荐结果的可靠性。3.采用推荐领域经典的MovieLens数据集对改进算法进行分步仿真,验证改进算法每一步骤的有效性。图11表8参51关键词:协同过滤;项目相似度;用户活跃度;新颖度分类号:TP391.3
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