协同标注系统中基于随机游走的个性化推荐研究.pdf

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1、分类号密级公开编号碛士所究營像洽夂题目协同标注系统中基于随机游走的个性化推荐学院（所、中心）信息学院专业名称木几车欠牛与研究生姓名康宗战学号导师姓名裴以建职称教授年月论文独创性声明及使用授权本论文是作者在导师指导下取得的研宄成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，不存在剽窃或抄袭行为。与作者一同工作的同志对本研宄所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。现就论文的使用对云南大学授权如下：学校有权保留本论文（含电子版），也可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文；学校有权公布论文的全部或

2、部分内容，可以将论文用于查阅或借阅服务；学校有权向有关机构送交学位论文用于学术规范审查、社会监督或评奖；学校有权将学位论文的全部或部分内容录入有关数据库用于检索服务。内部或保密的论文在解密后应遵循此规定）摘要摘要互联网技术的迅猛发展以及智能终端的广泛普及，使得网络信息得到了前所未有的爆炸式增长。然而这种快速的增长同时带来了两个重要问题首先，用户难以从信息的海洋中提取自己所需要的信息。其次，一些有价值的信息因得不到关注而石沉大海。推荐系统是解决这些问题的重要技术手段之一，它能够对用户与信息特征做匹配而进行推荐。推荐系统根据推荐的方法不同可分为协同

3、过滤、基于内容推荐、基于知识推荐以及组合推荐等。然而，由于信息海量而导致的数据稀疏等问题却是传统推荐系统的软助。随机游走模型被广泛的认同是解决数据稀疏问题的一个重要途径。协同标注系统所形成的标签，不但可以用于对信息资源的分类与管理，而且还可以视为用户特征的描述，是用户与信息资源连接的纽带。基于随机游走模型与本文提出了一种基于带权二部图与资源聚类的个性化推荐模型。该模型考虑了用户、标签和资源三类节点在推荐过程中的不同作用，分两阶段随机游走完成推荐。通过与数据集的实验，证明提出的模型能够大幅提高推荐的准确性。准确性一直是推荐效果的主要评价指标，但多

4、样性也是体现推荐质量的一个重要方面。针对提出的推荐模型，本文又引入了一种平衡推荐准确性与多样性的方法，首先介绍一种异构推荐模型下同时考虑准确性与多样性的评估方法，基于此方法采用贪婪策略，近似寻优一个多样化的推荐子集。本文釆用组合推荐的递进策略，将该方法与本文提出的个性化推荐模型组合。实验证实，该方法可以使推荐的多样性得到有效提升。关键字：推荐系统；随机游走模型；二部图；资源聚类；准确性；多样性AbstractAbstractNetworkInformationhasbeengettingunprecedentedexplosivegrowthw

5、iththerapiddevelopmentofinternettechnologyandthewidespreadpopularityofsmartterminal,which,however,bringsafewproblems.Ontheonehand,userscanhardlygetaccesstowhattheyexactlyneedfromthetremendousamountofinformation.Ontheother,plentyofvaluableandusefulinformationiscoveredupasares

6、ultoffeweyesfocus.RecommendationSystemthatmakesrecommendationthroughmatchingthefeatureofuserandinformationbecomesoneoftheimportanttechnicalmeanstosolvetheseproblems.Dependingondifferentalgorithm,RecommendationSystemcanbedividedintocollaborativefilteringrecommendation,content

7、-basedrecommendation,knowledge-basedrecommendationandhybridrecommendation.Neverthelessdatasparsenessresultedofhugeinformationturnstobeasoftspotofthesetraditionalrecommendationsystems.RandomWalkwithRestartmodeliswellacknowledgedasanimportantmeanstofigureouttheproblemofdataspa

8、rseness.Tag,asanimportantlinkconnectingresourceanduserinFolksonomycollabora