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文檔簡介
1、當今社會,互聯網技術日新月異,各種新技術、新思想層出不窮,人類已經徹底告別了信息技術極端匱乏的歲月,慢慢步入信息日益過載的時代。在這個背景下,不管是信息的生產者還是消費者都將會受到一定程度的沖擊。一方面,信息的生產者很難確保他們生產的信息能夠被對其感興趣的用戶注意到;另一方面,信息的消費者很難從浩如煙海的信息中找出自己真正感興趣的東西。推薦系統的出現就是為了幫助我們解決上面的這兩個問題。它通過對用戶先前行為信息的學習來為用戶的興趣愛好建
2、模,并根據此模型來預測用戶對未知物品的偏好,實現個性化的推薦。目前推薦系統已被部署到各大網站來為用戶產生個性化的推薦列表,比如說Amazon、Hulu等。
推薦算法的種類繁多,不過時至今日為大多數人所接受的是協同過濾推薦算法。因此本文介紹了協同過濾算法領域一些比較經典的算法,并提出了一些改進方案以使原有算法更為完善。最為重要的是,本文將協同過濾算法運用到電影推薦系統中去,使這一算法具體化,形象化。本文的主要工作如下:
3、 1.簡單敘述了推薦系統在現實生活中不同領域的一些應用,并介紹了如何去判定一個推薦系統的好壞。
2.深入分析了 TopN推薦中基于鄰域的算法,其實它又可以再細分為兩種具體的算法,了解這兩種算法的基本思想、基本步驟、優(yōu)缺點及適用場合等等,并在原有算法的基礎上提出了一些改進,最后在 Movie Le ns數據集上對這兩種算法及其改進算法進行了實驗。之所以要抽出一章來介紹TopN推薦,是因為TopN推薦問題更加切合于實際,也是未來的
4、熱點方向。
3.詳細介紹了評分預測中的協同過濾算法,相比于 TopN推薦,評分預測的理論基礎更加穩(wěn)固,發(fā)展更為成熟。所謂的評分預測問題就是利用用戶之前的打分行為來推斷他對未有過行為的物品的具體打分值。這一部分是整個論文的重點,將繼續(xù)討論基于鄰域的算法在評分預測問題中的應用,隨之介紹了一種更為簡單高效的協同過濾推薦算法Slope One,接著介紹了矩陣分解模型以及隱語義模型在評分預測中的應用,最后我們依然在 Movie Le n
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