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《辽宁大学》 2015年
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基于项目凝聚层次聚类的协同过滤推荐算法研究

于钰雯  
【摘要】:随着信息技术的飞速发展,互联网应用的不断普及,越来越多的信息涌现在互联网上,信息的增长速度已经远远地超出人们所能接收的能力。面临信息过载的问题,人们难以高效地找到满足自己需求的信息。为了解决此问题,个性化推荐技术应运而生,并且不断发展,这就使得个性化推荐系统得到很好地的推广与应用,其可以按照用户不同的兴趣喜好为用户提供有针对性的个性化推荐服务。目前,在个性化推荐系统中协同过滤算法被广泛使用,尤其是在电子商务领域,但是传统的协同过滤算法普遍存在数据稀疏、冷启动、可扩展性低、实时性差、推荐准确性低等问题,假如能够有效地解决存在的问题,就能在很大地程度上提高用户的满意度。通过对协同过滤推荐系统的深入研究后,针对目前广泛使用的协同过滤系统中数据稀疏、实时性差以及推荐准确性低等问题,本文提出了基于项目凝聚层次聚类的协同过滤推荐算法。首先针对数据稀疏性问题,通过综合考虑项目描述相似性以及项目功能相似性,加权计算得到项目特征相似性来构建项目特征矩阵,从而进行项目聚类操作;另外针对推荐准确性低以及实时性差问题,考虑到k-means聚类算法初始中心选取不当导致推荐准确度低以及聚类中心不断变化带来计算时间复杂度高的问题,采用凝聚层次聚类算法来进行改进,提出了基于项目的凝聚层次聚类算法;最后为了提高推荐准确性,针对协同过滤推荐中评分相似性计算存在的问题,引入了调节因子来改进评分相似性的计算操作,提高评分相似性的准确性。为了验证本文算法的有效性以及可行性,采用Movie Lens数据集在最近邻查询效率以及项目推荐准确度两个方面来进行分析以及对比操作。通过实验结果表明基于项目凝聚层次聚类的协同过滤推荐算法的最近邻查询效率以及项目推荐准确度都要优于其他传统的协同过滤推荐算法。
【学位授予单位】:辽宁大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP391.3

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前2条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前5条
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中国硕士学位论文全文数据库 前4条
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【相似文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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