欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:36769069
大小:2.58 MB
页数:50页
时间:2019-05-15
《具有可信机制的推荐系统及其应用研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、东南大学硕上学位论文摘要推荐技术能够分析用户的偏好属性、预测用户需求并提供个性化服务。以推荐技术为核心的应用系统(推荐系统)研究已成为当前计算机科学领域的研究热点之一。对于一个开放的网络环境,推荐系统应该不只是依赖资源本身的属性,更应该从资源的使用者和推荐者的角度出发,分析资源使用者的偏好和行为特性,考虑资源推荐者的可信度,并基于Web社会网络充分描述用户的社会属性,使得推荐结果更加有效。本文核心工作就是将可信机制和基于Web社会网络的社区概念应用于基于用户的协同过滤推荐算法,构建一个具有可信机制的推荐系统模
2、型。本文的主要工作包括:(1)基于Web社会网络的用户社区构建。包括:社区的划分、用户对社区忠诚度计算、用户朋友链的形成、社区权威用户的定义。用户划分至不同的若干个社区之中,并引入忠诚度的概念来衡量用户对特定社区的信任程度;通过显式和隐式两种方式,形成用户朋友链;通过用户在系统中权威属性和枢纽属性的计算,定义社区中的权威用户集。(2)基于社区具有可信机制的推荐系统模型。构建基于社区具有可信机制的推荐系统模型,从朋友链和权威用户两个不同的角度多维定义信任值,为开放环境下个性化推荐提供一个更有效的推荐算法。(3)
3、T-CBRS算法有效性验证。本文以电影推荐为实验场景,利用MovieLens提供的标准数据集,验证T-CBRS算法的有效性。本文工作可为具有可信机制推荐系统的研究提供一种新的思路。关键词:推荐系统,协同过滤,用户社区,信任东南大学硕上学位论文ABSTRACTRecommendationtechniquesprovidepersonalizedservicesbasedontheanalysisofuser’spreferencesandthepredictionofuser’Srequirement.Ther
4、esearchontheapplicationsystembasedonrecommendationtechniques(recommendersystem)isoneofthecurrenthottopicsintheareaofcomputerscience.Inallopennetworkenvironment,therecommendersystemshouldbenotonlybasedonthepropertiesofresourcesbutalsobasedonthepropertiesofth
5、eusersandtherecommenders.ItshouldanalyzethepreferencesandbehaviorpaRemsoftheusers,considerthetrustoftherecommendersandfullydescribethesocialattributeoftheusersbasedonWeb.basedsocialnetworktoimprovetheefficiencyoftherecommendationresult.Thispaperappliestheco
6、nceptoftrustandcommunitytotheuser-basedcollaborativefilteringalgorithmandbuildsatrust—basedrecommendationsystemmodel.Themainworksinclude:1.TheestablishmentoftheusercommunitybasedonWebsocialnetworkTheestablishmentofusercommunityincludesthecommunitypartition,
7、theloyaltyofusertocommunity,theformationoffriendchain,thedefinitionofauthorityusers.Wedividestheusercommunitiesbasedonthedifierentpropertiesofresources,attributeuserstothesecommunitiesbasedontheirbehaviorsandpreferenceswithloyaltydescriptions,buildthefriend
8、chainsofusersbothexplicitlyandimplicitlyandcalculatetheauthorityusersetbasedontheirauthoritypropertyandhubproperty.2.Trust—basedrecommendersystembasedontheusercommunityWeprovidesamoreefficientrecommend
此文档下载收益归作者所有