一種基于卡爾曼濾波的加權(quán)混合推薦算法.pdf

1、近年來，隨著信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)應用的飛速發(fā)展，信息過載現(xiàn)今已經(jīng)成為不可避免的問題。如何有效的幫助用戶搜索和過濾信息，成為了許多學者和工程師關(guān)注的熱點課題，個性化推薦技術(shù)應運而生。個性化推薦是一種幫助用戶快速發(fā)現(xiàn)有用信息的技術(shù)，不需要人們提供明確的需求，而是通過分析用戶的歷史行為，從而主動向用戶推薦符合他們需求和興趣愛好的信息。研究人員已經(jīng)提出了許多不同的個性化推薦算法，但是這些單一的個性化推薦算法都有著其缺點和局限性，難以滿足眾多用戶的不

2、同需求。為了取得更好的推薦效果，目前在實際應用環(huán)境中通常采用混合個性化推薦算法。
　　首先，本文討論了個性化推薦算法的相關(guān)概念和應用，分析了協(xié)同過濾推薦、基于內(nèi)容推薦算法和混合個性化推薦算法的原理。混合推薦技術(shù)通過特定的方式將多種不同的推薦技術(shù)融合在一起，能夠根據(jù)具體情況選用不同的策略，避免單一推薦算法的缺陷，向提供用戶更精準的推薦。另外，本文著重介紹和研究了卡爾曼濾波器模型及卡爾曼濾波算法的過程，并針對其特點和適應性進行了說明。

3、離散卡爾曼濾波算法是一個二次線性估測算法，能夠?qū)﹄x散控制的動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)進行最優(yōu)估計。
　　接著，本文針對加權(quán)混合推薦方式，提出了一種新穎的基于卡爾曼濾波的加權(quán)混合推薦算法。該算法利用卡爾曼濾波的最優(yōu)回歸優(yōu)化特性，將其用于預測混合推薦系統(tǒng)中各個組件的權(quán)重，并利用反饋對權(quán)重進行優(yōu)化和修正，實現(xiàn)了推薦過程中動態(tài)權(quán)重的最優(yōu)估計。
　　最后，為了驗證本文所提出的算法的性能，本文在MovieLens和Githubs兩個數(shù)據(jù)集上進行了實