推薦系統(tǒng)中協(xié)同過濾算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展,網(wǎng)上的信息越來越多,互聯(lián)網(wǎng)也逐漸成為人們生活中必不可少的部分了。由于互聯(lián)網(wǎng)上信息的繁多,用戶上網(wǎng)查找資料或者購物都需要花費(fèi)很多的時(shí)間。為了幫助用戶更好的查找到自己需要的資料或者自己感興趣的商品,推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。推薦系統(tǒng)可以分為很多種類,其中最重要的一種也是最被廣泛使用的一種便是協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)。協(xié)同過濾算法是根據(jù)用戶以往對(duì)一些項(xiàng)的評(píng)價(jià),以及其他與該用戶具有類似興趣的用戶給一些項(xiàng)的評(píng)價(jià),將一些新的項(xiàng)目推薦給用戶,或

2、者預(yù)測對(duì)用戶有價(jià)值的項(xiàng)目。目前,協(xié)同過濾技術(shù)是一個(gè)熱點(diǎn),在研究和應(yīng)用領(lǐng)域上都取得很大的成功,不過依然還有很多問題需要解決。
   協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)在運(yùn)用中,主要有四個(gè)問題。第一,是算法的準(zhǔn)確性問題。由于網(wǎng)上產(chǎn)品的數(shù)量非常龐大,用戶對(duì)產(chǎn)品評(píng)價(jià)的數(shù)量是有限的,使得關(guān)于用戶和產(chǎn)品的數(shù)據(jù)是非常稀疏的,其推薦的準(zhǔn)確性受到了嚴(yán)重的影響。第二,是可擴(kuò)展性問題。隨著互聯(lián)網(wǎng)上用戶數(shù)和項(xiàng)目數(shù)的不斷增長,如何讓系統(tǒng)適應(yīng)這種變化,也是一個(gè)問題。第三,是

3、“冷啟動(dòng)”問題。由于協(xié)同過濾是依據(jù)用戶或者項(xiàng)目的歷史評(píng)分來實(shí)現(xiàn)推薦的,如果當(dāng)出現(xiàn)一個(gè)新的用戶時(shí),則無法對(duì)他(她)進(jìn)行推薦,而且也不能給用戶推薦一個(gè)新的項(xiàng)目。第四,是實(shí)時(shí)性問題。由于現(xiàn)在很多推薦都是基于在線推薦的,所以對(duì)實(shí)時(shí)性要求很高,目前很多在線推薦都是以犧牲精確性來實(shí)現(xiàn)及時(shí)性的,如何在不影響精確性的基礎(chǔ)來實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)性也是一個(gè)難點(diǎn)問題。
   由于算法的準(zhǔn)確性是當(dāng)中最重要的一個(gè)問題,所以在該問題上的研究也非常的多。本文研究的工作也

4、是基于這個(gè)目的進(jìn)行開展的,本文主要開展了以下的研究工作:
   第一,對(duì)未評(píng)分項(xiàng)的幾種處理方法進(jìn)行了比較。由于極度的數(shù)據(jù)稀疏性,用戶——項(xiàng)目評(píng)分矩陣中含有大量的未評(píng)分項(xiàng),對(duì)未評(píng)分項(xiàng)的不同處理方法對(duì)系統(tǒng)的精確度影響非常的大。在當(dāng)前已有的計(jì)算相似度的算法中,有5種處理方法,本文針對(duì)這5種算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,試驗(yàn)結(jié)果表明將未評(píng)分項(xiàng)的值設(shè)置為0具有最高的準(zhǔn)確性。
   第二,提出了一種優(yōu)化的基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾算法。傳統(tǒng)的基于項(xiàng)目

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