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时间:2017-12-08
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1、泰迪华南杯数据挖掘竞赛论文报告基于协同过滤的推荐算法研究与GUI设计摘要:随着互联网的普及,网络资源不断丰富,用户经常会迷失在大量的商品信息空间中,无法找到自己需要的商品。协同过滤算法应运而生,帮助顾客更好地选择商品。本文分析了基于用户的最近邻推荐算法、基于物品的最近邻推荐算法和slopeone算法的性能优劣,并在此基础上使用Python的PP模块进行并行编程提高算法速度,同时也探讨了矩阵分解技术SVD对推荐算法的影响,最后用GUI设计实现推荐系统的核心构建。本文的主要内容如下:1.通过理论分析和仿真实验研究现有
2、的三种协同过滤算法,发现它们的主要特点有:(1)基于用户的最近邻推荐算法和基于物品的最近推荐算法,k近邻数选为10~50时较为恰当;相似度计算应为余弦相似度。(2)基于用户的最近邻推荐算法推荐精度较高,但实时响应时间较长;但基于物品的最近邻推荐算法是基于模型的,实时性较高。(3)Slopeone的推荐性能比基于物品的最近邻推荐算法稍微差了一些,但该算法简单高效,也备受推崇。(4)矩阵分解技术SVD在movielenz数据集中并不提高推荐精度,故谨慎使用该技术降低噪声2.在最后,本文利用Python设计了GUI界面
3、,实现了推荐系统的推荐模块功能。并且有更新数据库功能等关键词:协同过滤、slopeone、SVD、并行编程泰迪华南杯数据挖掘竞赛论文报告目录一、绪论..........................................................................................................................31.1研究背景.......................................................
4、.....................................................31.2推荐算法简述.....................................................................................................31.3论文框架.......................................................................................
5、.....................4二、协同过滤算法............................................................................................................42.1基于用户的最近邻推荐.......................................................................................42.1.1算法简介..........
6、.........................................................................................42.1.2算法表示...................................................................................................42.1.3代码分析...................................................
7、................................................62.2基于物品的最近邻推荐.......................................................................................62.3SlopOne算法.................................................................................................
8、.....62.3.1算法简介....................................................................................................62.3.2算法表示..............................................................
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