基于情境感知的個性化推薦算法研究與應用.pdf

1、隨著互聯網產業(yè)的蓬勃發(fā)展，在帶給人們生活巨大便利的同時，也帶來嚴重的信息過載問題?，F如今，個性化推薦已成為解決信息過載問題的重要手段之一，其應用也滲透于各個領域中，滲透于人們生活的各個方面?；谇榫掣兄膫€性化推薦技術已成為研究的重點，充分考慮情境信息所起的作用，將用戶和商品的情境信息融入到推薦算法中，可以使得推薦更為有效，使得用戶對推薦結果更為滿意。本文將傳統(tǒng)推薦算法和情境感知作為研究前提，從實際應用的角度考慮，針對當前在各種情境下推

2、薦系統(tǒng)存在的問題，提出一種推薦精度和用戶滿意度較高的改進推薦算法并加以應用，本文的主要工作內容有:
　　(1)對已有的推薦算法、情境感知理論和情境感知推薦技術進行了簡單介紹，并對它們的研究現狀和存在問題做出了具體分析。
　　(2)針對目前推薦算法存在推薦精度不高、用戶滿意度低等問題，提出一種基于情境相似的協同過濾改進推薦算法。該算法依據物理學點電荷間存在磁力的作用，引入情境因子，構建新的用戶-情境-商品模型;然后依據庫侖定律

3、，在添加磁力概念后，重新定義一個用戶相似度公式;最后根據新的評分聚合函數計算得出更為準確的評分預測，從而進行推薦;最終從理論和實驗上驗證了改進算法的良好性能。
　　(3)在改進推薦算法基礎上，將其應用于系統(tǒng)中，對基于情境感知的就餐推薦系統(tǒng)進行了詳細的設計。首先對設計就餐推薦系統(tǒng)進行了包括業(yè)務需求和性能需求在內的需求分析;接著對系統(tǒng)功能各模塊進行了詳細的設計，尤其是核心算法所在推薦模塊的設計與實現;最后將傳統(tǒng)算法下和改進算法下就餐推