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《中国科学技术大学》 2011年
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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

寇艳艳  
【摘要】:协同过滤推荐技术是推荐系统中应用最广泛的一种技术,然而随着系统规模的逐步扩大,该技术使推荐系统的实时性与推荐精确性面临极大的挑战。针对实时性问题,基于K-Means用户聚类的协同过滤技术将算法分为离线和在线两个部分,离线部分将用户进行K-Means聚类形成簇,在线部分寻找用户所在簇并进行推荐。该方法使系统的实时性得到改善,但是本身却存在缺陷:算法需要初始划分并且初始划分的优劣直接决定聚类结果的好坏,另外算法聚类结果存在局部最优性,而这些缺陷势必影响算法的性能。于是,为了克服这些问题,本文提出了使用AntClass蚁群算法对用户进行聚类,该算法不仅不需要任何初始信息,而且算法参数设置简单,所以规避了算法本身的复杂性,使聚类过程更符合实际应用情况,聚类结果更合理。 系统规模扩大给系统带来的另一个问题是用户的兴趣爱好可能会随着时间推移而发生变化。如果像传统协同过滤推荐技术那样使用所有历史评分数据,可能会影响推荐的质量,因为用户在很久之前的评分可能不再具有预测价值。针对这个问题,本文提出了将系统中的评分数据看成数据流,利用金字塔时间框架存储方式对其进行数据筛选,从而使历史信息中离当前时间越远的数据利用率越低,离当前时间越近的数据利用率越高。 综上所述,本文针对系统中的数据流利用金字塔时间框架进行存储,再利用AntClass蚁群算法对用户进行聚类,形成基于AntStream用户聚类的协同过滤推荐系统。通过对比性实验证明,该算法能在保证实时性的基础上,明显的提高推荐质量。
【学位授予单位】:中国科学技术大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:F724.6;F224

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前6条
1 杨丹;曹俊;;基于Web2.0的社会性标签推荐系统[J];重庆工学院学报(自然科学版);2008年07期
2 张锋;常会友;;使用BP神经网络缓解协同过滤推荐算法的稀疏性问题[J];计算机研究与发展;2006年04期
3 高尚,杨静宇,吴小俊;聚类问题的蚁群算法[J];计算机工程与应用;2004年08期
4 许海玲;吴潇;李晓东;阎保平;;互联网推荐系统比较研究[J];软件学报;2009年02期
5 李涛;王建东;叶飞跃;冯新宇;张有东;;一种基于用户聚类的协同过滤推荐算法[J];系统工程与电子技术;2007年07期
6 邓爱林,左子叶,朱扬勇;基于项目聚类的协同过滤推荐算法[J];小型微型计算机系统;2004年09期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 孙多;;基于兴趣度的聚类协同过滤推荐系统的设计[J];安徽大学学报(自然科学版);2007年05期
2 冀俊忠,沙志强,刘椿年,郎青;B2C电子商务站点中知识发现的研究[J];北京工业大学学报;2003年02期
3 张帆;林建;;智能搜索引擎信息过滤机制研究[J];图书与情报;2007年04期
4 高灵渲;张巍;霍颖翔;滕少华;;改进的聚类模式过滤推荐算法[J];江西师范大学学报(自然科学版);2012年01期
5 李大学;谢名亮;赵学斌;;结合项目类别信息的协同过滤推荐算法[J];重庆邮电大学学报(自然科学版);2010年06期
6 陈燕;牟向伟;;语义环境下个性化推荐系统建模[J];吉林大学学报(信息科学版);2010年06期
7 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
8 曹毅;罗新星;;电子商务推荐系统关键技术研究[J];湘南学院学报;2008年05期
9 朱郁筱;吕琳媛;;推荐系统评价指标综述[J];电子科技大学学报;2012年02期
10 陈渊;林磊;孙承杰;刘秉权;;一种面向微博用户的标签推荐方法[J];智能计算机与应用;2011年05期
中国重要会议论文全文数据库 前6条
1 王茹;郭晓;曹雪珊;;国内视频网站精准投放技术分析[A];2011年通信与信息技术新进展——第八届中国通信学会学术年会论文集[C];2011年
2 赵琦;骆志刚;田文颖;李聪;丁凡;;一种基于负反馈信息的用户兴趣模型修正方法[A];中国通信学会第六届学术年会论文集(下)[C];2009年
3 王明文;陶红亮;熊小勇;;双向聚类迭代的协同过滤推荐算法[A];第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集[C];2007年
4 陶红亮;王明文;曹瑛;;基于项目平滑和聚类的协同过滤推荐算法[A];第二十三届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2006年
5 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
6 胡必云;李舟军;王君;;基于心理测量学的协同过滤相似度方法(英文)[A];NDBC2010第27届中国数据库学术会议论文集(B辑)[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张宇;个性化移动内容服务的模型和支持技术研究[D];华中科技大学;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 张开广;郑州地区仰韶文化遗址空间模式研究[D];解放军信息工程大学;2010年
4 张晓峰;井中裂缝的定量表征及其应用研究[D];吉林大学;2011年
5 靳延安;社会标签推荐技术与方法研究[D];华中科技大学;2011年
6 谭婷婷;网络微内容推荐方法及支持系统研究[D];华中科技大学;2011年
7 胡慕海;面向动态情境的信息推荐方法及系统研究[D];华中科技大学;2011年
8 刘毅捷;视频社区中海量数据管理方法研究[D];中国科学技术大学;2011年
9 熊回香;面向Web3.0的大众分类研究[D];华中师范大学;2011年
10 刘玉国;基于内容的互联网舆情信息挖掘关键技术研究[D];山东大学;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 宋超臣;基于推荐网络的服务搜索技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 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
4 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
5 吴迪;高校毕业生就业推荐系统的设计与开发[D];大连理工大学;2010年
6 庞军;双聚类算法及其在协同过滤中的应用研究[D];大连理工大学;2010年
7 李春;协同过滤推荐算法的研究[D];湘潭大学;2010年
8 潘拓宇;融入用户行为上下文的个性化推荐模型[D];湘潭大学;2010年
9 董全德;基于双信息源的协同过滤算法及其应用研究[D];合肥工业大学;2010年
10 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
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前3条
1 马良,项培军;蚂蚁算法在组合优化中的应用[J];管理科学学报;2001年02期
2 吴庆洪,张纪会,徐心和;具有变异特征的蚁群算法[J];计算机研究与发展;1999年10期
3 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
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 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
2 李聪;;电子商务协同过滤可扩展性研究综述[J];现代图书情报技术;2010年11期
3 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
4 郭黎明;何艳娟;;电子商务中的协同过滤推荐系统[J];商场现代化;2009年17期
5 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
6 赵晓煜;丁延玲;;基于顾客交易数据的电子商务推荐方法研究[J];现代管理科学;2006年03期
7 汪婧;潘郁;;基于模糊聚类的WRFM导购方法研究[J];计算机仿真;2007年06期
8 夏建勋;;基于用户的协同过滤推荐技术[J];商场现代化;2009年09期
9 龚松杰;;电子商务推荐系统中推荐技术研究[J];商场现代化;2008年08期
10 赵超超;;基于用户和基于项目结合的个性化推荐算法[J];内蒙古农业大学学报(社会科学版);2007年06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 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
3 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
4 武森;金海燕;高学东;;数据挖掘中CABOSFV聚类算法的实现与应用[A];全国第八届工业工程与企业信息化学术会议论文集[C];2004年
5 杜方键;杨宏晖;;K均值聚类优化集成学习[A];2011'中国西部声学学术交流会论文集[C];2011年
6 穆向禹;浦剑涛;张树武;徐波;;基于状态子空间聚类的多层MLLR自适应算法[A];第七届全国人机语音通讯学术会议(NCMMSC7)论文集[C];2003年
7 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
8 饶鲜;李斌;杨绍全;;用核聚类法进行异常检测[A];信号与信息处理技术第三届信号与信息处理全国联合学术会议论文集[C];2004年
9 杨广林;赵云峰;王书理;;Gabor滤波器及其在图像特征提取方面的优化算法[A];2005年中国智能自动化会议论文集[C];2005年
10 冯又层;蔡勖;;基于自组织特征映射的证券市场聚类[A];第二届全国复杂动态网络学术论坛论文集[C];2005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 王云鹤 熊立;武汉电信直销中心剑指聚类市场[N];人民邮电;2009年
3 记者 肖卓;聚类市场:想挖金矿不容易[N];人民邮电;2009年
4 张秋;突破聚类市场的信息化盲区[N];中国计算机报;2007年
5 林嘉澍;从搜索到发现[N];经济观察报;2007年
6 中国科学院计算技术研究所 王 斌;内容为王[N];计算机世界;2004年
7 符信;30个指标评价社会发展水平[N];南方日报;2005年
8 记者 李远治 通讯员 邹超 敖翔;重庆号百传媒探索聚类市场新模式[N];人民邮电;2009年
9 饶宇锋;微软策动互联网跨越搜索时代[N];财经时报;2007年
10 本报记者 薛海滨;四大概念技术秀[N];计算机世界;2005年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 邓爱林;电子商务推荐系统关键技术研究[D];复旦大学;2003年
2 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
3 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
4 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
5 任磊;推荐系统关键技术研究[D];华东师范大学;2012年
6 沈磊;心理学模型与协同过滤集成的算法研究[D];北京航空航天大学;2010年
7 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
8 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
9 孙慧峰;基于协同过滤的个性化Web推荐[D];北京邮电大学;2012年
10 薛福亮;电子商务协同过滤推荐质量影响因素及其改进机制研究[D];天津大学;2012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 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
3 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
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 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
6 孙守义;基于聚类的教育资源个性化信息服务[D];南京师范大学;2008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 杨晨醒;数字图书馆协同过滤及GPU计算技术研究[D];浙江大学;2010年
9 曾小波;基于协同过滤的推荐系统的研究[D];电子科技大学;2010年
10 王集思;基于协同过滤的电子商务推荐系统研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
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