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《重庆大学》 2015年
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协同过滤算法中冷启动问题的研究

申辉繁  
【摘要】:随着互联网应用的普及,电子商务获得了快速的发展,网络购物已经融入到人们的生活当中。用户信息和商品信息都在高速的增长带来了“信息过载”现象,用户无法在有限的时间和精力里获取自己所需要的信息。个性化推荐系统作为处理信息过载问题的重要工具成为了关注的焦点,而推荐系统中最为成功的基于协同过滤的推荐算法得到了大量的应用与研究。协同过滤算法虽然应用广泛,但是它还是存在数据稀疏性、可扩展性、冷启动等问题,使得推荐质量受到严重制约,因此协同过滤算法面临着诸多挑战。本文主要针对冷启动问题和数据稀疏性问题进行深入研究,在传统的协同过滤算法基础上,通过分析用户特征与项目语义相似性来缓解冷启动问题。论文的主要工作有以下几方面:第一,针对传统的基于用户和基于项目的协同过滤算法相似性度量的不足,提出了针对不同项目的用户间相似性计算方法以及针对不同用户的项目间相似性计算方法,能够为用户和项目找到合适的最近邻集合。第二,针对用户冷启动问题,在改进的用户间相似性计算方法的基础上,通过引入用户特征属性相似性计算模型来缓解新用户问题。引入动态平衡参数将用户特征属性相似性与改进的用户间相似性有效结合,能够根据评分矩阵的特征动态调整两者所占的比重。由于考虑了用户特征的因素,当新用户进入系统时,能够通过用户间的特征属性相似性为新用户找到最近邻集合,产生推荐。第三,针对用户冷启动和项目冷启动问题,提出了结合项目语义与用户特征的协同过滤推荐算法,该方法首先将用户评分相似性与用户特征属性相似性结合起来选取用户的邻居产生用户预测评分,然后将项目评分相似性与项目语义相似性结合起来选取项目的邻居产生项目预测评分,最终将用户预测评分与项目预测评分结合得到最终的推荐结果。由于该算法同时考虑了用户特征与项目语义的因素,用户冷启动和项目冷启动问题均得到了缓解。最后,采用Movielens站点提供的公开数据集进行实验。实验结果表明:改进的相似性度量方法效果更好;结合项目语义与用户特征的协同过滤推荐算法有效的解决了冷启动问题,缓解了数据稀疏性问题,并且得到了较高的准确度。
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP391.3

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