基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的協(xié)作過濾研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展,Internet上的信息資源呈指數(shù)膨脹,出現(xiàn)了所謂的"信息過載"和"信息迷向"問題,即人們很難找到自己感興趣的信息,即使找到了一些,也經(jīng)常混有很多"噪音".協(xié)作過濾(Collaborative Filtering)正是應(yīng)這種需要而產(chǎn)生的.協(xié)作過濾,又叫社會(huì)過濾(Social Filtering),在信息過濾和推薦系統(tǒng)中正迅速成為一項(xiàng)很受歡迎的技術(shù).它通過分析用戶興趣,在用戶群中找到指定用戶的相似(興趣)用戶,綜合

2、這些相似用戶對(duì)某一信息的評(píng)價(jià),形成系統(tǒng)對(duì)該指定用戶對(duì)此信息的喜好程度的預(yù)測(cè).該文詳細(xì)分析了協(xié)作過濾算法以及它的實(shí)現(xiàn)步驟.針對(duì)協(xié)作過濾研究所面臨的其中一個(gè)問題:數(shù)據(jù)的稀疏性,探討了通過數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)和采用算法產(chǎn)生評(píng)分兩種方式加以改善.對(duì)于協(xié)作過濾研究的另外一個(gè)問題:算法的可擴(kuò)展性,探討了通過聚類算法來提高協(xié)作過濾系統(tǒng)的可擴(kuò)展性.并且通過實(shí)驗(yàn)證明這些方法均可以有效改善協(xié)作過濾研究所面臨的問題.接著在對(duì)傳統(tǒng)的協(xié)作過濾算法研究的基礎(chǔ)上提出了基于