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《南京航空航天大学》 2009年
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推荐系统中若干关键问题研究

李涛  
【摘要】: 随着Internet的发展,网站在为用户提供越来越多信息的同时,其结构也变得更加复杂,如何及时地在网络上的海量信息中发现所需要的信息已经变得越来越困难。推荐系统一方面通过预测用户对项目的喜好程度来为用户提供信息过滤,应用知识发现技术来生成个性化推荐,帮助用户找到所需信息;另一方面辅助企业达到个性化营销的目的,进而提升销售量,为企业创造更多的利润。此外,加之个性化服务发展与普及,推荐系统在越来越多的Web站点上得到广泛应用,特别是各类电子商务平台中。由于推荐系统具有良好发展和应用前景,已经成为Web智能技术中的一个重要研究方向,受到了众多研究者的广泛关注。 近年来,推荐系统在理论和实践中都得到了快速的发展,但是随着所应用的系统规模的进一步扩大,推荐系统也面临着一系列的挑战。本论文对推荐系统中的推荐算法及隐私保护等关键技术进行了有益的探索和研究。本论文的研究内容主要是将数据挖掘与机器学习相关技术应用于推荐系统中,主要涉及推荐系统的实时性、推荐质量和隐私保护等方面的应用研究。本论文的主要研究工作如下: (1)针对推荐系统中数据高维稀疏性的影响,提出了一种基于非负矩阵分解的协同过滤技术,分析及实验都表明,算法能够提高推荐生成速度,满足推荐系统实时性要求。实验还表明,算法能够提高推荐质量。 (2)推荐系统中项目数量庞大,用户仅能对其中部分项目进行评价。当用户之间缺少对相同项目评分时,即使他们对相似项目进行评分,系统也不将其视为近邻,这就导致了“相似不相同”问题,影响推荐质量。针对这一问题,我们提出了分层相似性的概念,建立了推荐系统的多层相似性度量。实验表明该相似性度量能够提高协同过滤算法的推荐精度。 (3)推荐算法的实时性要求一直以来都是研究者关注的重点内容之一。本文提出了一种基于用户聚类的协同过滤算法,通过离线对基本用户进行聚类,在线时利用已有用户聚类搜索目标用户最近邻,并产生推荐。算法分析表明其能够提高目标用户最近邻的搜索效率,加快生成推荐。通过结合多层相似性度量,实验表明,其不仅能够提高推荐生成效率,而且能够提高推荐质量。 (4)信息安全和隐私保护是数据挖掘领域的热点之一。推荐系统需要收集用户兴趣喜好等相关数据,在一定程度上涉及了用户的个人隐私,因而推荐系统中的隐私保护也开始受到研究人员的关注。本文提出了一种基于随机扰动的隐私保护推荐算法。算法在用户数据收集过程中采用随机扰动技术,并使用非负矩阵分解对数据进行处理,从而形成隐私保护功能,并在此基础上产生推荐。通过分析及实验表明,算法在保护用户个人隐私的基础上,能够产生具有一定精确度的推荐结果,以满足推荐系统的需要。
【学位授予单位】:南京航空航天大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP393.09

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前3条
1 郭平;刘波;沈岳;;农业云大数据自组织推送关键技术综述[J];软件;2013年03期
2 刘文龙;张桂芸;陈喆;朱蔷蔷;;基于加权信息熵相似性的协同过滤算法[J];郑州大学学报(工学版);2012年05期
3 林钦;;一种基于网页剪辑的信息推荐系统[J];鲁东大学学报(自然科学版);2012年04期
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 杨叶坤;协同过滤技术在个性化资源推荐中的应用研究[D];大连海事大学;2011年
2 汪琳;基于协同过滤的电子商务个性化推荐系统的研究与实现[D];电子科技大学;2011年
3 牛中伟;基于本体的难加工材料高性能加工工艺参数推荐系统[D];南京航空航天大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前8条
1 张锋;常会友;;基于分布式数据的隐私保持协同过滤推荐研究[J];计算机学报;2006年08期
2 刘维湘;郑南宁;游屈波;;非负矩阵分解及其在模式识别中的应用[J];科学通报;2006年03期
3 张保明;;查全率—查准率互逆相关性的数学解释[J];情报科学;1982年02期
4 马景娣;查全率—查准率间存在顺变关系的数学证明[J];情报科学;2003年01期
5 邓汉成,王瑛,王敏芳;从检索实例看查全率与查准率之间的关系[J];情报学报;2000年03期
6 邓汉成,王敏芳,王瑛;查全率与查准率之间关系的理论研究[J];情报学报;2000年04期
7 曾春,邢春晓,周立柱;个性化服务技术综述[J];软件学报;2002年10期
8 余力,刘鲁,罗掌华;我国电子商务推荐策略的比较分析[J];系统工程理论与实践;2004年08期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 孙小华;协同过滤系统的稀疏性与冷启动问题研究[D];浙江大学;2005年
2 王宏宇;商务推荐系统的设计研究[D];中国科学技术大学;2007年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张乐;张建民;杜相革;;季节时序模型在温室内日湿度预测中的应用[J];北方园艺;2008年04期
2 王丽影;刘媛媛;李建英;;个性化服务在网络课程中的应用研究[J];办公自动化;2009年20期
3 秦如新;田英杰;陈静;邓乃扬;张海斌;;双聚类的关联规则挖掘方法[J];北京工业大学学报;2009年04期
4 纪良浩;王国胤;杨勇;;基于协作过滤的Web日志数据预处理研究[J];重庆邮电学院学报(自然科学版);2006年05期
5 易芝;汪林林;王练;;基于关联规则相关性分析的Web个性化推荐研究[J];重庆邮电大学学报(自然科学版);2007年02期
6 纪良浩;;协作过滤信息推荐技术研究[J];重庆邮电大学学报(自然科学版);2012年01期
7 陈大平;;搜索引擎技术方式之探析[J];长春理工大学学报(高教版);2009年10期
8 许建潮;王红梅;;改进的协同过滤算法[J];吉林大学学报(信息科学版);2008年01期
9 王征;谷安平;刘心松;;基于在线客户情绪能量感知的商品推荐算法[J];吉林大学学报(信息科学版);2009年03期
10 辛勤芳;;基于项目聚类的协同过滤算法研究[J];赤峰学院学报(自然科学版);2011年09期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 雷育生;甘仞初;杨军;;一种基于用户偏好的虚拟网站信息结构自适应调整算法[A];2007年全国第十一届企业信息化与工业工程学术会议论文集[C];2007年
2 贾会强;刘晓丽;于洪志;;基于词性特征提取的藏文文本分类方法研究[A];CCF NCSC 2011——第二届中国计算机学会服务计算学术会议论文集[C];2011年
3 梁伟贤;;网络搜索引擎发展现状的探讨[A];2007中国科协年会——通信与信息发展高层论坛论文集[C];2007年
4 徐羽琼;李石坚;姚敏;;基于情境感知的个性化邮件服务[A];第四届和谐人机环境联合学术会议论文集[C];2008年
5 刘咏梅;卢鸿剑;杜美玲;;基于Multi-agent的个人电脑客户定制服务推荐系统[A];2006中国控制与决策学术年会论文集[C];2006年
6 谭小球;姚敏;顾沈明;;基于最大频繁序列模式树的个性化页面推荐[A];2006年全国开放式分布与并行计算学术会议论文集(一)[C];2006年
7 汤志伟;王菁;;面向公众的电子政务个性化信息服务体系的构建[A];中国信息经济学会2007年学术年会论文集[C];2007年
8 刘涛;王晓光;黄琨;;数字图书馆的发展及其技术概论[A];信息时代——科技情报研究学术论文集(第三辑)[C];2008年
9 吴娟;吕建平;;基于NMF和证据理论的多传感器信息融合[A];第七届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2009年
10 徐利民;龚珊;余再军;;奇异值分解与非负矩阵分解色在数据降维方面的特性分析[A];2010年通信理论与信号处理学术年会论文集[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 徐森;文本聚类集成关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 张寅;个性化技术及其在数字图书馆中应用的研究[D];浙江大学;2009年
3 叶红云;面向金融营销问题的个性化推荐方法研究[D];合肥工业大学;2011年
4 严慧;线性特征抽取研究及其在人脸识别中的应用[D];南京理工大学;2011年
5 邱雪娜;基于视觉的运动目标跟踪算法及其在移动机器人中的应用[D];华东理工大学;2011年
6 马春山;移动增值业务的个性化推荐研究[D];北京邮电大学;2011年
7 夏培勇;个性化推荐技术中的协同过滤算法研究[D];中国海洋大学;2011年
8 刘慧君;用户浏览模式挖掘方法与应用研究[D];重庆大学;2010年
9 何月顺;关联规则挖掘技术的研究及应用[D];南京航空航天大学;2010年
10 蒲海涛;物联网环境下基于上下文感知的智能交互关键技术研究[D];山东科技大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 吴则则;支持动态演进的用户兴趣模型挖掘方法研究[D];山东科技大学;2010年
2 蔡宏果;基于基因表达式编程的Web个性化推荐技术研究[D];广西师范学院;2010年
3 刘建东;基于Web访问信息挖掘的数字图书馆个性化服务研究[D];浙江理工大学;2010年
4 许坤;基于本体的应急信息管理系统的研究与设计[D];郑州大学;2010年
5 蔡宇虹;基于主题的元搜索引擎关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 何莹杰;个性化图书信息服务技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 李媛;电子商务个性化推荐关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 宁健;面向生物医学领域的跨语言信息检索[D];大连理工大学;2010年
9 张宇飞;加稀疏约束的非负矩阵分解[D];大连理工大学;2010年
10 柳琳琳;电信业服务创新对顾客重购意愿的影响研究[D];大连理工大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 杨金辉;赵晋;马添翼;孙延风;;基于PCA-SOM的上市公司综合绩效评价[J];吉林大学学报(信息科学版);2008年02期
2 何兴无;;用户兴趣实例模型与K_means算法的改进[J];重庆师范大学学报(自然科学版);2006年02期
3 黄卫东;于瑞强;;共享学习模式下知识服务云平台的构建研究[J];电信科学;2011年12期
4 张向宏;张少彤;王明明;;中国政府网站发展阶段论——政府网站理论基础之二[J];电子政务;2007年03期
5 郭永田;;中国农业农村信息化发展成效与展望[J];电子政务;2012年Z1期
6 梁彦学,高锋;我国高速加工技术现状及发展趋势[J];工具技术;2002年01期
7 赵秀芬;于在梅;庞继有;;难加工材料航空零件的高效加工策略[J];工具技术;2009年06期
8 韦慧;葛世伦;;基于OW L的制造工艺知识本体模型[J];江苏科技大学学报(自然科学版);2007年02期
9 邢春晓;高凤荣;战思南;周立柱;;适应用户兴趣变化的协同过滤推荐算法[J];计算机研究与发展;2007年02期
10 苗苗;沈玉顺;;普通高校国家精品课程建设研究述评[J];现代教育科学;2009年05期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 汤志伟;王菁;;面向公众的电子政务个性化信息服务体系的构建[A];中国信息经济学会2007年学术年会论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前8条
1 杨晓蓉;分布式农业科技信息共享关键技术研究与应用[D];中国农业科学院;2011年
2 夏培勇;个性化推荐技术中的协同过滤算法研究[D];中国海洋大学;2011年
3 杨涛;基于本体的农业领域知识服务若干关键技术研究[D];复旦大学;2011年
4 孙小华;协同过滤系统的稀疏性与冷启动问题研究[D];浙江大学;2005年
5 郭艳红;推荐系统的协同过滤算法与应用研究[D];大连理工大学;2008年
6 李聪;电子商务推荐系统中协同过滤瓶颈问题研究[D];合肥工业大学;2009年
7 郁雪;基于协同过滤技术的推荐方法研究[D];天津大学;2009年
8 徐林红;难加工材料可加工性分析方法的研究[D];武汉理工大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 姜伦;模糊聚类算法及其在中文文本聚类中的研究与实现[D];哈尔滨理工大学;2010年
2 王娜;一种冗余规则删减方法及其应用[D];大连理工大学;2011年
3 刘晨晨;改进的聚类挖掘算法对网络自助出版“长尾”文本的推荐应用[D];复旦大学;2011年
4 安峰;基于本体的高速切削加工工艺专家系统[D];南京航空航天大学;2010年
5 张建;基于网络的高速铣削工艺专家系统研究[D];南京航空航天大学;2011年
6 张华青;动态多维社会网络中个性化推荐方法研究[D];山东师范大学;2012年
7 苏天斌;协同过滤的研究及引擎的实现[D];昆明理工大学;2005年
8 朱红灿;基于SOM的两阶段中文文本聚类算法的研究[D];湘潭大学;2005年
9 李子艳;高速切削机理及若干问题研究[D];天津大学;2006年
10 蓝渊;数控铣削加工切削参数优选专家系统的研究[D];西北工业大学;2007年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 赵亮,胡乃静,张守志;个性化推荐算法设计[J];计算机研究与发展;2002年08期
2 周军锋,汤显,郭景峰;一种优化的协同过滤推荐算法[J];计算机研究与发展;2004年10期
3 李煊,汪晓岩,庄镇泉;基于关联规则挖掘的个性化智能推荐服务[J];计算机工程与应用;2002年11期
4 李勇,徐振宁,张维明;Internet个性化信息服务研究综述[J];计算机工程与应用;2002年19期
5 徐小琳,阙喜戎,程时端;信息过滤技术和个性化信息服务[J];计算机工程与应用;2003年09期
6 余力,刘鲁;电子商务个性化推荐研究[J];计算机集成制造系统;2004年10期
7 余力,刘鲁,李雪峰;用户多兴趣下的个性化推荐算法研究[J];计算机集成制造系统;2004年12期
8 黎星星,黄小琴,朱庆生;电子商务推荐系统研究[J];计算机工程与科学;2004年05期
9 罗文俊,李祥;多方安全矩阵乘积协议及应用[J];计算机学报;2005年07期
10 海老沼幸夫;罗国才;;情报检索系统和检索主题的亲和性[J];情报学刊;1981年01期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 孙小华;陈洪;孔繁胜;;在协同过滤中结合奇异值分解与最近邻方法[J];计算机应用研究;2006年09期
2 游文;叶水生;;电子商务推荐系统中的协同过滤推荐[J];计算机技术与发展;2006年09期
3 王恒;;基于协同过滤的电子农务推荐系统模型研究[J];宁夏大学学报(自然科学版);2009年04期
4 王景波;郑丽英;;混合推荐技术在Web挖掘中的研究[J];科技信息;2010年33期
5 胡慧蓉;;电子商务个性化推荐系统分析与设计[J];科技创新导报;2009年08期
6 赵宏霞;王新海;杨皎平;;基于用户和项目因子分析的混合协同推荐算法[J];计算机应用;2011年05期
7 刘雨;景青山;;一种用于VOD的推荐系统[J];煤炭技术;2009年10期
8 顾晔;吕红兵;;改进的增量奇异值分解协同过滤算法[J];计算机工程与应用;2011年11期
9 张丙奇;基于领域知识的个性化推荐算法研究[J];计算机工程;2005年21期
10 李超然,徐雁斐,张亮;协同推荐pLSA模型的动态修正[J];计算机工程;2005年20期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 谢科;刘奕群;岑荣伟;马少平;茹立云;杨磊;;基于维基百科层次分类框架的主题推荐系统的研究[A];中国计算语言学研究前沿进展(2009-2011)[C];2011年
2 靳绍聪;王建民;闻立杰;曹大海;;一种基于推荐系统的工作流资源分配机制[A];第二十三届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2006年
3 尤忠彬;陈越;张英;朱扬勇;;基于Web服务的技术转移平台推荐系统研究[A];第二十二届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2005年
4 潘宇;林鸿飞;杨志豪;;基于用户聚类的电子商务推荐系统[A];第三届学生计算语言学研讨会论文集[C];2006年
5 何发镁;冯勇;许榕生;王旭仁;;推荐系统安全问题研究综述[A];第13届全国计算机、网络在现代科学技术领域的应用学术会议论文集[C];2007年
6 张光卫;康建初;李鹤松;刘常昱;李德毅;;面向场景的协同过滤推荐算法[A];中国系统仿真学会第五次全国会员代表大会暨2006年全国学术年会论文集[C];2006年
7 王茜;张卫星;;基于分类树相似度加权的协同过滤算法[A];2008年计算机应用技术交流会论文集[C];2008年
8 汤显;郭景峰;高英飞;;基于类别相似性的增量协同过滤推荐算法[A];第二十三届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2006年
9 赵欣;寇纲;邬文帅;卢艳群;;基于时间密集性的推荐系统攻击检测[A];第六届(2011)中国管理学年会论文摘要集[C];2011年
10 李雪;左万利;赫枫龄;王英;;传统Item-Based协同过滤推荐算法改进[A];第26届中国数据库学术会议论文集(B辑)[C];2009年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 本报记者 冯卫东;网络导购:找出你的最爱[N];科技日报;2007年
2 林嘉澍;从搜索到发现[N];经济观察报;2007年
3 饶宇锋;微软策动互联网跨越搜索时代[N];财经时报;2007年
4 熊明华;九江人才市场打造就业“助推器”[N];中国人事报;2006年
5 镡立勇;2007年度省科技奖推荐工作启动[N];河北经济日报;2007年
6 本报记者  何小龙;委员履职:量化打分[N];江淮时报;2006年
7 商报记者 金朝力;奇艺推3套推荐引擎抢夺视频新制高点[N];北京商报;2011年
8 薛求知;我们需要准确地理解西点军校[N];上海证券报;2007年
9 CPW华南区记者 伍羡妮;开放平台 移动商务乍现商机[N];电脑商报;2003年
10 记者 温跃通讯员 朱锋 朱沙;农行山东省分行与省教育厅全面合作[N];金融时报;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 李涛;推荐系统中若干关键问题研究[D];南京航空航天大学;2009年
2 胡新明;基于商品属性的电子商务推荐系统研究[D];华中科技大学;2012年
3 任磊;推荐系统关键技术研究[D];华东师范大学;2012年
4 邓爱林;电子商务推荐系统关键技术研究[D];复旦大学;2003年
5 张寅;个性化技术及其在数字图书馆中应用的研究[D];浙江大学;2009年
6 张亮;推荐系统中协同过滤算法若干问题的研究[D];北京邮电大学;2009年
7 王立才;上下文感知推荐系统若干关键技术研究[D];北京邮电大学;2012年
8 孙小华;协同过滤系统的稀疏性与冷启动问题研究[D];浙江大学;2005年
9 王进;开放计算系统中基于DSmT的信任管理研究[D];南京理工大学;2009年
10 郭艳红;推荐系统的协同过滤算法与应用研究[D];大连理工大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 寇艳艳;电子商务推荐系统中用户聚类问题与用户兴趣变化问题研究[D];中国科学技术大学;2011年
2 章晋波;推荐系统中协同过滤算法的研究与实现[D];北京邮电大学;2010年
3 李惠民;电子商务推荐系统中协同过滤算法的研究[D];吉林大学;2011年
4 王霞;协同过滤在电子商务推荐系统中的应用研究[D];河海大学;2003年
5 闫祥雨;基于语义Web技术的推荐系统研究[D];太原理工大学;2010年
6 何克勤;基于标签的推荐系统模型及算法研究[D];华东师范大学;2011年
7 杨焱;基于项目聚类的协同过滤推荐算法的研究[D];东北师范大学;2005年
8 青海;电子商务推荐系统核心技术研究[D];北京工业大学;2009年
9 王昆;一种基于Bayesian CBR的推荐系统研究[D];河北师范大学;2011年
10 苏天斌;协同过滤的研究及引擎的实现[D];昆明理工大学;2005年
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