基于改進協(xié)同過濾的推薦系統(tǒng)研究與實現(xiàn).pdf

1、推薦系統(tǒng)是解決“信息爆炸”問題提升用戶體驗的重要手段，一方面它可以幫助用戶方便快捷地找到潛在需要的項目，另一方面它可以幫助商戶擴大銷售額，其中協(xié)同過濾是構(gòu)造推薦系統(tǒng)的典型方法，目前協(xié)同過濾方法仍存在對稀疏數(shù)據(jù)表現(xiàn)不理想的現(xiàn)象。
　　本文在深入研究協(xié)同過濾算法的基礎(chǔ)上針對其存在的問題進行有益的探索，主要貢獻(xiàn)如下：
　?。?）對相關(guān)理論進行探討
　　在全面梳理國內(nèi)外在推薦系統(tǒng)、協(xié)同過濾和矩陣分解領(lǐng)域的研究成果的基礎(chǔ)上詳細(xì)分

2、析了傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦算法中存在的關(guān)鍵問題，同時對相關(guān)學(xué)者的解決方法進行綜述。
　?。?）一種改進算法
　　針對傳統(tǒng)基于用戶的協(xié)同過濾算法在稀疏數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不良的問題提出一種基于矩陣分解改進的協(xié)同過濾算法。首先對原始的評分矩陣進行填充，接著進行奇異值分解來對評分矩陣中的缺失值進行預(yù)測，最后結(jié)合逆文檔頻率改進的相似度計算方法來計算用戶之間的相似度，實驗結(jié)果驗證算法的有效性。
　?。?）搭建原型系統(tǒng)
　　在深入分析Jav