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《山东师范大学》 2008年
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基于内容聚类的协同过滤推荐系统研究

葛润霞  
【摘要】: 现代远程网络教育的兴起与发展,使得教学资源数字化、网络化,信息资源膨胀化。现代远程教育作为新兴的一种教育模式,网络教育平台应该以学生求学的网络化服务为设计的出发点和最终目的,既要能够满足学生的一般学习需求又要能够针对学生的专业的类型、需求特征等信息来确定网络教育平台的资源和服务内容,从而实现向智能化知识网络方向发展。个性化推荐系统是解决这一问题的途径之一。 推荐系统是在信息过滤技术的基础上衍生的技术。信息过滤技术能够较好的解决“信息过载”和“资源迷向”问题,让人们能更充分的使用Internet资源。信息过滤技术是实现信息资源个性化推荐的基础。基于信息过滤技术的推荐系统具有良好的发展和应用前景。目前几乎所有的大型商务系统都使用了不同形式的推荐系统。但是,在现代远程教育教学网络平台中推荐系统的使用还是凤毛麟角。 本文以山东师范大学远程网络教育教学平台的建设为基础,提出了基于内容聚类的协同过滤推荐算法。在深入地研究了推荐系统所依赖的相关技术的基础上,对各种技术进行了分析和探讨,将个性化的推荐系统引入到远程教育网络平台中,设计并实现了一个为学生提供定制学习资源和学习项目的个性化推荐系统。本文的主要做了如下几个方面的工作: 1、对现有推荐系统的相关技术进行深入研究 探讨了推荐系统的关键技术,重点研究了基于协同过滤的推荐算法和基于内容过滤的推荐算法,并指出这两种推荐算法的优缺点。针对其优缺点找到使之较好结合的方法和系统实现方式。 2、在着重研究协同过滤算法的基础上提出基于最近邻聚类的协同过滤算法 基于最近邻的协同过滤算法考虑和强调的是最近点的重要性,因而忽视了整体用户间的相似性,而且如果训练样本太大则算法的计算量就很大,因此,该算法不适用于分类速度较高的文本分类。本文针对其缺点提出了基于最近邻聚类的系统过滤算法,该算法错误率较低,很大程度上减少分类量,从而在一定程度上加快了分类速度。 3、提出基于内容的蚁群聚类协同过滤推荐算法 由于基于最近聚类的协同过滤算法本身的局限性即只能保证搜索到目标项的大部分邻居,但并不能保证搜索到目标项的所有最近邻居,所以可能会降低推荐系统的推荐精度。因此本文在着重研究基于蚁群聚类算法的基础上提出了基于内容聚类的协同过滤推荐算法,该算法是将改进的蚁群组合聚类算法和协同过滤相融合,从而克服了单一使用内容聚类和协同过滤推荐算法的缺点。改进的蚁群组合聚类算法的优点是不用输入初始聚类中心和聚类中心间的最小距离等参数,避免了聚类算法对初始聚类中心等参数的敏感性和参数设置不当会影响聚类结果等问题,并通过实验详细的讨论和分析该算法。 4、基于内容聚类的协同过滤推荐算法应用在远程教育平台中 本文设计并实现了一个为学生提供定制学习资源的个性化推荐系统。采用改进的蚁群组合聚类算法同协同过滤技术相结合,通过挖掘学生定制学习信息资源的事务数据库得到学生定制内容的组合模式,即用户兴趣模型,对学生进行定制推荐提供个性化服务。系统可以根据学生的兴趣和目的不断变化将学生的访问活动实时捕获,再动态的将该学生划分到某一类兴趣模式,因而生成不同的推荐结果。本系统可以将数据库的更新及时的反应在学生所保存的推荐结果中,同时本系统通过对学生的访问历史进行统计为专业教师和系统管理员指引资源收集的方向。 5、设计并实现了具有个性化推荐功能的远程教育网络平台 本文就一个实例演示了推荐系统在远程教育网络平台中的应用效果,并详细介绍了山东师范大学网络教育教学平台的个性化推荐系统的设计和实现过程。最后,提出了对本推荐系统的改进意见,对推荐系统在远程教育平台中的发展作了展望。
【学位授予单位】:山东师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP319

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 王娟;方逵;;一种优化的基于协同过滤的农业信息推荐系统研究[J];农机化研究;2011年07期
2 马健;杜泽宇;李树青;;基于多兴趣特征分析的图书馆个性化图书推荐方法[J];现代图书情报技术;2012年06期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 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
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 李高敏;基于协同过滤的教学资源个性化推荐技术的研究及应用[D];北京交通大学;2011年
2 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
3 翟艳娣;基于内容过滤的企业建站审核系统[D];北京邮电大学;2010年
4 李娜;基于增量学习的精准广告投放系统研究[D];山西财经大学;2010年
5 常璐;高校图书馆E-learning支持服务研究[D];东华大学;2013年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前6条
1 张素兵,刘泽民;基于蚂蚁算法的分级QoS路由调度方法[J];北京邮电大学学报;2000年04期
2 张素兵,吕国英,刘泽民,周正;基于蚂蚁算法的QoS路由调度方法[J];电路与系统学报;2000年01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 吴斌,史忠植;一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法[J];计算机学报;2001年12期
5 吴斌,郑毅,傅伟鹏,史忠植;一种基于群体智能的客户行为分析算法[J];计算机学报;2003年08期
6 乔银锋,顾军华,张勇;蚂蚁算法建立度限制树在聚类中的应用[J];天津理工学院学报;2004年01期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 冀俊忠;黄振;刘椿年;;基于聚类和分段优化的蚁群算法[J];北京工业大学学报;2008年04期
2 许剑;吕志民;徐金梧;;带有侦察子群的蚁群系统[J];北京科技大学学报;2006年08期
3 陈云飞,刘玉树,钱越英,赵基海;一种基于密度的启发性群体智能聚类算法[J];北京理工大学学报;2005年01期
4 李彬;毛一之;李新;;改进蚂蚁算法在电力变压器优化设计中的应用[J];变压器;2006年03期
5 刘佶鑫;赵英凯;;贝叶斯决策在传感器识别中的应用[J];传感器与微系统;2009年04期
6 陈曦;;基于免疫粒子群优化算法的多约束路由选择算法[J];长沙交通学院学报;2006年02期
7 李盛欣;;基于蚁群优化和遗传操作的混合方法[J];湘南学院学报;2008年05期
8 谷文祥;李向涛;王春颖;李国媛;殷明浩;;一种求解TSP问题的混合算法[J];东北师大学报(自然科学版);2011年03期
9 王开宇;基于蚂蚁算法的通信网络QoS路由方法[J];燕山大学学报;2005年04期
10 蒋兴波;许开云;刘晓荣;;基于单亲遗传算法求解卫勤保障最短回路问题[J];第二军医大学学报;2010年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 ;A Quantum-Inspired Ant Colony Optimization for Robot Coalition Formation[A];2009中国控制与决策会议论文集(1)[C];2009年
2 刘心报;叶强;;基于模块设计的蚁群算法研究综述[A];'2008系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2008年
3 孙艳歌;刘明;许芷岩;;Ad Hoc网络中基于双向收敛蚁群算法的QoS路由算法[A];2006年全国开放式分布与并行计算学术会议论文集(二)[C];2006年
4 葛菊萍;;层次聚类算法和免疫算法对TSP问题的求解[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集[C];2007年
5 叶晓曦;;多态蚁群聚类算法[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集[C];2007年
6 李彬;毛一之;庞小东;;蚂蚁算法在电力变压器优化设计中的应用研究[A];电工理论与新技术学术年会论文集[C];2005年
7 许耀华;胡艳军;;一种基于蚁群算法的CDMA多用户检测方法[A];现代通信理论与信号处理进展——2003年通信理论与信号处理年会论文集[C];2003年
8 丁建立;陈增强;袁著祉;;基于混合蚂蚁算法的网络资源均衡与优化[A];中国仪器仪表学会第五届青年学术会议论文集[C];2003年
9 彭敏晶;林健;肖健华;;基于蚁群算法的MAS路网容量仿真模型[A];2005年中国智能自动化会议论文集[C];2005年
10 徐锋;杜军平;;旅游景区导航系统的研究与实现[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第七分册)[南京理工大学学报(增刊)][C];2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张进;地震叠前数据的弹性阻抗非线性反演方法研究[D];中国海洋大学;2009年
2 曲建华;基于群体智能的聚类分析[D];山东师范大学;2010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 张凌云;高密度电阻率勘探反演的非线性方法研究[D];太原理工大学;2011年
5 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
6 沈巍;建立股指波动预测模型的方法研究及应用[D];华北电力大学(北京);2011年
7 蒋丽;以工位为中心的生产物流配送优化研究[D];中国科学技术大学;2011年
8 万淼;基于群智能和随机索引的网络聚类算法研究[D];北京邮电大学;2011年
9 邸书灵;Agent联盟和流形学习在中文问答系统中的应用研究[D];天津大学;2010年
10 孟志刚;蚁群觅食仿真和动画的研究[D];中南大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李颖;用蚁群算法求解最小极大流问题[D];河南理工大学;2010年
2 邵晓路;蚁群群体智能网络可视化试验平台研制[D];浙江理工大学;2010年
3 赵丹丹;基于QoS路由路径优化的网络拥塞控制[D];郑州大学;2010年
4 唐晓寒;基于最大最小蚁群算法的多配送中心智能物流调度研究[D];河南工业大学;2010年
5 徐辉;基于多Agent的供应链协调机制研究[D];哈尔滨理工大学;2010年
6 张容闻;基于分组蚁群算法的机器人路径规划研究[D];南昌大学;2010年
7 朱百成;基于改进蚁群算法的Ad Hoc网络路由算法研究[D];南昌大学;2010年
8 刘波;改进蚁群算法的研究[D];浙江大学;2010年
9 杨振宇;基于群智能算法的图像分割方法研究[D];电子科技大学;2010年
10 胡鹏博;数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用[D];西安电子科技大学;2009年
【同被引文献】
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 宋丽哲,牛振东,宋瀚涛,余正涛,师雪霖;数字图书馆个性化服务用户模型研究[J];北京理工大学学报;2005年01期
3 崔林,宋瀚涛,陆玉昌;基于语义相似性的资源协同过滤技术研究[J];北京理工大学学报;2005年05期
4 明均仁;张帆;;网络文本信息过滤的意义及其模型初探[J];图书与情报;2007年04期
5 周珍妮;夏南强;;浅议因特网个性化信息服务存在的问题及其对策[J];图书与情报;2008年05期
6 鲍玉斌,王大玲,于戈;关联规则和聚类分析在个性化推荐中的应用[J];东北大学学报;2003年12期
7 曲宏毅;韩锡斌;张明;武祥村;;网络教学平台的研究进展[J];中国远程教育;2006年05期
8 黄永中;赵国栋;张捷;;美国大学开源软件项目概述[J];中国远程教育;2007年04期
9 何玲;高琳琦;;网络环境中学习资料的个性化推荐方法[J];中国远程教育;2009年02期
10 何克抗;e-Learning的本质——信息技术与学科课程的整合[J];电化教育研究;2002年01期
中国重要会议论文全文数据库 前2条
1 孙铁利;杨焱;邱春艳;;基于内容预测的协同过滤推荐[A];2005年全国理论计算机科学学术年会论文集[C];2005年
2 李振星;徐泽平;;基于兴趣模型的WEB信息预测采集过滤方法[A];第一届学生计算语言学研讨会论文集[C];2002年
中国博士学位论文全文数据库 前7条
1 李广建;个性化网络信息检索系统的研究与实现[D];中国科学院研究生院(文献情报中心);2002年
2 吴江;基于本体的知识管理系统关键技术研究[D];西北大学;2007年
3 李强;基于本体论的个性化和社会化元搜索引擎的研究[D];浙江大学;2006年
4 沈斌;关联规则相关技术研究[D];浙江大学;2007年
5 史旻昱;基于RSS的个性化网络广告推荐系统研究[D];华中科技大学;2008年
6 郁雪;基于协同过滤技术的推荐方法研究[D];天津大学;2009年
7 任磊;推荐系统关键技术研究[D];华东师范大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 陈玉;Web2.0的社会性对网络用户信息行为的影响研究[D];郑州大学;2011年
2 商雪晶;基于内容的相关书籍推荐技术研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
3 张迎峰;面向数字图书馆的个性化推荐算法研究[D];中国科学技术大学;2011年
4 翟蕾;Web文档分类及信息抽取的研究与开发[D];西北工业大学;2001年
5 李勇;智能检索中基于本体的个性化用户建模技术及应用[D];国防科学技术大学;2002年
6 丁一;基于Web挖掘的个性化推荐服务研究[D];华中科技大学;2004年
7 王琳;结合内容预测和Item-based协同过滤的推荐系统研究[D];山东大学;2005年
8 林冬雪;基于改进向量空间模型的网络信息检索技术研究[D];重庆大学;2005年
9 李伟;基于关联规则B2C图书销售网站个性化推荐系统研究[D];对外经济贸易大学;2007年
10 李爱明;个性化搜索引擎用户模型研究[D];华中师范大学;2007年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前3条
1 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
2 刘平峰;朱孔真;聂规划;;中文数字家庭语义词典的构建与应用研究[J];武汉理工大学学报(信息与管理工程版);2013年02期
3 李树青;徐侠;许敏佳;;基于读者借阅二分网络的图书可推荐质量测度方法及个性化图书推荐服务[J];中国图书馆学报;2013年03期
中国硕士学位论文全文数据库 前9条
1 黄合鑫;电子商务协同过滤算法的研究与实现[D];北京交通大学;2011年
2 韩李侠;网络资源个性化推荐技术研究及应用[D];西北大学;2012年
3 张进;电子商务推荐系统中协同过滤算法的分析与研究[D];首都经济贸易大学;2012年
4 王彦涛;面向移动音乐的协同过滤算法的研究与改进[D];首都经济贸易大学;2012年
5 朱萍;楼宇电子商务平台的设计与实现[D];浙江工业大学;2012年
6 吴兴浩;基于.net的标准化模板自助建站系统的设计和实现[D];山东大学;2012年
7 段小康;基于用户信息的个性化图书推荐[D];华南理工大学;2012年
8 魏家宾;基于Hadoop的海量交易记录查询系统研究[D];南京邮电大学;2013年
9 岳亚杰;微博协同过滤推荐系统的设计与实现[D];华中科技大学;2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前5条
1 邓志成,赵建英,周旗,徐惠民;一种QoS保证的路由算法[J];北京邮电大学学报;1999年04期
2 张素兵,吕国英,刘泽民,周正;基于蚂蚁算法的QoS路由调度方法[J];电路与系统学报;2000年01期
3 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
4 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
5 吴斌,史忠植;一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法[J];计算机学报;2001年12期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 程岩,肖小云,吴洁倩;基于聚类分析的电子商务推荐系统[J];计算机工程与应用;2005年24期
2 张富国;;基于协同过滤技术的电子商务推荐系统初探[J];科技广场;2006年08期
3 杨怀珍;丛晓琪;刘枚莲;;基于协同过滤的电子商务推荐系统建模研究[J];中国管理信息化;2008年21期
4 高虎明;李伟丽;;基于协同过滤和Rankboost算法的酒店推荐系统[J];微计算机信息;2010年36期
5 张捷;;浅析电子商务推荐系统技术[J];山西经济管理干部学院学报;2010年04期
6 王辉;高利军;王听忠;;个性化服务中基于用户聚类的协同过滤推荐[J];计算机应用;2007年05期
7 李姣燕;徐选华;;一种基于协同过滤技术的在线交友推荐系统的设计与实现[J];电脑知识与技术(学术交流);2007年19期
8 于俊洋;沈夏炯;;个性化搜索服务策略研究[J];教育信息化;2006年21期
9 孙守义;王蔚;;一种基于用户聚类的协同过滤个性化图书推荐系统[J];现代情报;2007年11期
10 田伟;彭玉青;;基于电子商务应用的协同过滤技术改进综述[J];计算机工程与科学;2008年10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 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
3 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
4 马凯;苏一丹;;一种基于序列相似性的蚁群聚类算法[A];广西计算机学会2009年年会论文集[C];2009年
5 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
6 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
7 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
8 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
9 王君;许洁萍;;层次音乐推荐系统的研究[A];第18届全国多媒体学术会议(NCMT2009)、第5届全国人机交互学术会议(CHCI2009)、第5届全国普适计算学术会议(PCC2009)论文集[C];2009年
10 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
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 薛求知;我们需要准确地理解西点军校[N];上海证券报;2007年
8 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
9 孙海冰 王海波 丁玉萍;打造科技创新的助推器和风向标[N];东营日报;2006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 郁雪;基于协同过滤技术的推荐方法研究[D];天津大学;2009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 张富国;基于信任的电子商务个性化推荐关键问题研究[D];江西财经大学;2009年
4 任磊;推荐系统关键技术研究[D];华东师范大学;2012年
5 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
6 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
7 邓爱林;电子商务推荐系统关键技术研究[D];复旦大学;2003年
8 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
9 史旻昱;基于RSS的个性化网络广告推荐系统研究[D];华中科技大学;2008年
10 刘平峰;基于知识网格的电子商务智能推荐理论方法研究[D];武汉理工大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 葛润霞;基于内容聚类的协同过滤推荐系统研究[D];山东师范大学;2008年
2 吴彬;基于双重聚类推荐系统的设计与实现[D];华东师范大学;2008年
3 庄永龙;基于项目特征模型的协同过滤推荐算法研究[D];南京理工大学;2008年
4 张强;安全推荐系统中基于信任的检测模型研究[D];上海交通大学;2009年
5 王立军;基于协同过滤推荐系统的数据稀疏性问题研究[D];东北师范大学;2009年
6 周凤林;电子商务下的柔性推荐系统[D];华中科技大学;2007年
7 赵伟;基于评分预测和概率融合的协同过滤研究[D];河南大学;2007年
8 盖亮;电子商务推荐系统的研究与实现[D];天津大学;2007年
9 杨智奇;协同过滤技术在电子商务个性化推荐系统中的研究与应用[D];电子科技大学;2009年
10 施华;基于项目和用户双重聚类的协同过滤推荐算法[D];东北师范大学;2009年
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