基于隨機游走和聚類平滑的兩階段協(xié)同過濾算法.pdf

1、獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加以標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得或其他教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。學(xué)位論文作者簽名：簽字日期：年月日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解江西師范大學(xué)研究生院有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有

2、權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)江西師范大學(xué)研究生院可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。(保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書)學(xué)位論文作者簽名：簽字日期：年月日導(dǎo)師簽名：簽字日期：年月日，。，“≯≯^；j，≯，，)0。_卅琴i膏蔫；彳，i^‘Ii釋●摘要隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，網(wǎng)上的信息以指數(shù)級的速度增長。用戶很難在短

3、時間內(nèi)找到自己感興趣的產(chǎn)品或信息。為了解決“信息過載問題”，個性化推薦系統(tǒng)應(yīng)運而生，它是根據(jù)用戶的興趣特征或購買行為，向用戶推薦其感興趣的信息或商品，是一種個性化服務(wù)系統(tǒng)。協(xié)同過濾是個性化推薦技術(shù)中廣泛采用的推薦技術(shù)，它是根據(jù)用戶已有的評價信息或購買記錄分析用戶的喜好，再根據(jù)用戶興趣為其推薦項目。隨著用戶和項目數(shù)量的不斷增加，而用戶對項目的評分信息非常有限，使得用戶一項目評分矩陣極端稀疏，推薦系統(tǒng)的性能和推薦質(zhì)量受到嚴重的影響。本文針對

4、數(shù)據(jù)稀疏問題提出一種基于隨機游走和聚類平滑的兩階段協(xié)同過濾算法。離線階段：計算項目間相關(guān)性，通常的方法是直接計算項目間的統(tǒng)計相關(guān)性，如余弦相似性，但這些方法在稀疏數(shù)據(jù)下效果不好。本文提出了一個新穎方法通過加權(quán)累加各步轉(zhuǎn)移概率對項目間相關(guān)性進行描述。聚類平滑，根據(jù)得到的項目相關(guān)性矩陣對項目聚類，利用聚類信息對未評分數(shù)據(jù)進行平滑處理。在線階段：根據(jù)離線階段得到的項目間相關(guān)性查找目標項目的鄰居并預(yù)測目標用戶的評分。本文提出的方法能加強項目間相