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《电子科技大学》 2017年
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基于协同过滤的个性化推荐算法研究

李昂  
【摘要】:随着互联网技术的研究与发展、互联网应用广泛推广,全球的数据量正在以指数级的速率增长,信息过载的现象越来越严重,为了更加有效地使用这些互联网数据,推荐系统已经广泛运用到网购、音像、电子书报杂志、信息检索、新闻等领域中。一个互联网应用或者说互联网产品的推荐系统的优劣,甚至会影响这款产品的用户粘性。作为推荐系统的核心组成部分,推荐算法在整个系统中举足轻重的地位也就不言而喻了。作为一种简单、高效的算法,协同过滤技术已经成为现在市场中最主流也是最成功的一种技术,但是该技术仍然存在许多待解决的问题,例如:用户稀疏性导致的推荐性能大幅下降、冷启动问题以及传统算法中没有考虑用户的偏好的变化等问题。针对上述传统协同过滤中的不足之处,本文对其进行深入学习与讨论,包括:传统基于用户和项目的算法的研究与分析、分析一种基于用户与内容项目的混合协同过滤技术以及基于逐步遗忘的协同过滤技术的研究等。在学习与分析前人的研究结果的前提下,作者对于该技术进行了更深入的研究,以下是本文研究内容概要:1.概述个性化推荐系统的研究背景;分别介绍个性化推荐相关的数据挖掘、信息过滤等技术;分析常用的几种协同过滤算法的推荐过程及各自的优缺点;最后比较分析不同个性化推荐算法的优缺点;最后论述现阶段推荐系统存在的问题,为下一步的改进算法实验做铺垫;2.对于传统协同过滤技术进行分析研究,并进行相应的工程实现,得到的数据留存,与接下来提出的改进算法的结果做比较分析;3.提出一种基于用户-项目的混合协同过滤改进技术,减少数据稀疏对相似度计算的影响,并与传统协同过滤结果进行比较分析,验证该算法在推荐结果上的改进之处;4.考虑逐渐遗忘对于用户评分的影响,研究遗忘曲线在个性化推荐中的作用提出一种基于逐步遗忘的协同过滤改进算法,并与传统协同过滤结果进行比较分析,验证该算法在推荐结果上的改进之处。
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP391.3

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 谭青;基于用户评论的音乐推荐系统的研究[D];安徽理工大学;2018年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前9条
1 李艳萍;于丽梅;刘国丽;鲁鹏;;协同过滤算法的改进研究[J];电脑知识与技术;2015年07期
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4 陈冬林;聂规划;刘平峰;;基于网页语义相似性的商品隐性评分算法[J];系统工程理论与实践;2006年11期
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 曹渝昆;基于神经网络和模糊逻辑的智能推荐系统研究[D];重庆大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李凌飞;基于服务网络和服务之间关系的云服务个性化推荐[D];北京邮电大学;2015年
2 王晓丽;基于协同过滤技术的个性化推荐研究[D];电子科技大学;2014年
3 尹作文;基于混合协同过滤的电子商务推荐系统的研究与应用[D];武汉理工大学;2014年
4 李丹;协同过滤系统中推荐算法与推荐策略研究[D];北京邮电大学;2014年
5 燕存;云计算环境下协同过滤推荐算法研究[D];南京师范大学;2014年
6 高斐;面向海量数据环境的个性化推荐机制应用研究[D];南京邮电大学;2014年
7 刘乾;基于社交网络和地理位置信息的好友推荐方法研究[D];浙江大学;2013年
8 雷琨;电子商务个性化推荐系统研究[D];电子科技大学;2012年
9 张学胜;面向数据稀疏的协同过滤推荐算法研究[D];中国科学技术大学;2011年
10 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
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 蔡宇辰;;一种基于负反馈的协同过滤推荐系统[J];电脑知识与技术;2015年26期
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5 叶川;马静;;多媒体微博评论信息的主题发现算法研究[J];现代图书情报技术;2015年11期
6 魏欢;陈建斌;张虎;;一种改进的协同过滤推荐算法[J];软件导刊;2015年11期
7 张国凯;;基于协同过滤的个性化服务推荐算法研究[J];软件导刊;2015年10期
8 杨锡慧;林鹏;周国强;;基于灰色关联度聚类的协同过滤推荐算法[J];软件导刊;2015年10期
9 归伟夏;刘一帝;陈华;李清健;;基于Hadoop协同过滤的电商数据推荐研究[J];软件导刊;2015年10期
10 顾凯;刘建明;;G-S模型下的协同过滤算法[J];桂林电子科技大学学报;2015年05期
中国博士学位论文全文数据库 前5条
1 谢琪;基于协同过滤与QoS的个性化Web服务推荐研究[D];重庆大学;2012年
2 张谆;施工振动风险评估模型及专家系统研究[D];大连理工大学;2011年
3 高旻;基于计算语用学和项目的资源协同过滤推荐研究[D];重庆大学;2010年
4 郁雪;基于协同过滤技术的推荐方法研究[D];天津大学;2009年
5 王一飞;离心式冷水机组智能故障诊断系统的研究与开发[D];天津大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 冯康;基于用户行为的电影推荐系统的设计与实现[D];安徽理工大学;2018年
2 李玲;基于信息熵的协同过滤算法研究[D];北京交通大学;2018年
3 王丽丽;基于用户偏好的服装个性化推荐[D];苏州大学;2018年
4 常栋杰;基于O2O的羽毛球移动教学平台的设计与实现[D];华中师范大学;2018年
5 孟璐;基于链路预测的微信用户好友推荐研究[D];华中师范大学;2018年
6 夏云露;图书推荐系统的设计与实现[D];内蒙古大学;2018年
7 黄迪;基于协同过滤算法数据稀疏性问题的研究[D];西南科技大学;2018年
8 严旗令;基于协同过滤的图书个性化推荐研究[D];西南科技大学;2018年
9 孙聪;基于docker的多电商综合推荐的设计与实现[D];北京邮电大学;2018年
10 凌涛;基于POI数据的城市热点分析[D];昆明理工大学;2018年
【同被引文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李昂;基于协同过滤的个性化推荐算法研究[D];电子科技大学;2017年
2 赵一昕;基于情感分析的公交舆情分析系统研发及应用[D];浙江大学;2017年
3 杨柯帆;中文微博短文本主题挖掘方法研究与原型系统开发[D];大连海事大学;2017年
4 马春平;面向推荐系统的评论分析研究[D];苏州大学;2016年
5 熊敏;基于情景感知的个性化音乐推荐算法的研究[D];浙江理工大学;2016年
6 黄明波;基于Slope One算法的增量音乐推荐系统的设计与实现[D];重庆大学;2016年
7 李姝;基于多属性动态权值调整的协同过滤技术研究[D];云南财经大学;2016年
8 王雪;协同过滤推荐算法的改进研究[D];辽宁科技大学;2016年
9 曹磊;基于移动上下文的音乐推荐系统[D];东南大学;2015年
10 解琰;主题优化过滤方法研究与应用[D];大连海事大学;2015年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 武金刚;;知识图谱——搜索引擎的进化[J];百科知识;2013年22期
2 姜维;庞秀丽;;面向数据稀疏问题的个性化组合推荐研究[J];计算机工程与应用;2012年21期
3 陈敏;余胜泉;杨现民;黄昆;;泛在学习的内容个性化推荐模型设计——以“学习元”平台为例[J];现代教育技术;2011年06期
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9 梁邦勇,李涓子,王克宏;基于语义Web的网页推荐模型[J];清华大学学报(自然科学版);2004年09期
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中国博士学位论文全文数据库 前1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
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 迟轩;基于协同过滤算法的推荐系统框架设计与实现[D];上海交通大学;2013年
2 黄晓凤;并行协同过滤推荐模型的研究[D];重庆大学;2013年
3 成军;面向电子商务的协同过滤推荐算法与推荐系统研究[D];南京理工大学;2013年
4 黄正;面向数据稀疏的协同过滤推荐算法研究与优化[D];华南理工大学;2012年
5 孙敏;改进用户模型的协同过滤推荐算法[D];重庆大学;2012年
6 栾培远;基于推荐子系统的电子商城设计与实现[D];电子科技大学;2012年
7 李文刚;奢侈品电子商务推荐的协同过滤算法研究与应用[D];复旦大学;2012年
8 汪永强;社会化网络中的推荐算法及其应用[D];上海交通大学;2012年
9 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
10 康雨洁;基于协同过滤的个性化社区推荐方法研究[D];中国科学技术大学;2011年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 高晨宇;;基于协同过滤的豆瓣电影推荐算法研究和实现[J];电子制作;2018年Z2期
2 柯秀文;;一种提升图书推荐精度的协同过滤改进算法[J];微型电脑应用;2018年08期
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4 张瑶;陈维斌;傅顺开;;协同过滤推荐研究综述[J];微型机与应用;2013年06期
5 石京京;肖迎元;郑文广;;改进的基于物品的协同过滤推荐算法[J];天津理工大学学报;2019年01期
6 黄琼;冯军焕;;混合协同过滤个性化推荐算法研究[J];计算机光盘软件与应用;2014年04期
7 周泽宇;王春玲;;基于协同过滤的个性化选课推荐与评论系统[J];信息记录材料;2018年10期
8 朱昆磊;黄佳进;;基于信念网络的协同过滤图模型的推荐算法[J];模式识别与人工智能;2016年02期
9 王晓堤;桑婧;;基于云模型的时间修正协同过滤推荐算法[J];计算机工程与科学;2012年12期
10 何光辉;鲍丽山;王蔚韬;周戈;;协同过滤推荐项目优化处理的初步研究[J];计算机科学;2004年10期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 骆正清;郑涛;;基于标签聚类的协同过滤推荐算法[A];第十三届(2018)中国管理学年会论文集[C];2018年
2 孙见山;徐东;姜元春;;融合人格信息的单分类协同过滤方法研究[A];第十二届(2017)中国管理学年会论文集[C];2017年
3 沈杰峰;杜亚军;唐俊;;一种基于项目分类的协同过滤算法[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 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 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
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
7 刘牧;杨智强;王衡;;基于普适计算的日程发现方法探讨[A];第七届和谐人机环境联合学术会议(HHME2011)论文集【poster】[C];2011年
8 潘崇伦;张弛;;协同过滤的自服务模式在水务信息基础架构管理中的研究[A];大数据时代的信息化建设——2015(第三届)中国水利信息化与数字水利技术论坛论文集[C];2015年
9 易芃;杨成;柴智;;基于重排序的新用户TOPN推荐方法研究[A];第十九届中国科协年会——分4信息新技术 东北新工业论坛论文集[C];2017年
10 高旻;吴中福;;基于个性化情境和项目的协同推荐研究[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第五分册)[东南大学学报(增刊)][C];2009年
中国重要报纸全文数据库 前6条
1 林嘉澍;从搜索到发现[N];经济观察报;2007年
2 本报记者 沈佳;数据大了 决策准了[N];山西日报;2014年
3 建行上海市分行 王慧;试析商业银行“协同过滤推荐算法”[N];上海金融报;2017年
4 记者 王李科;四川首个人工智能政策引擎在双流区正式上线[N];成都日报;2017年
5 记者 王夕;网络也会“读心术”[N];北京科技报;2011年
6 林嘉澍;若邻网络:发掘网上的真实人脉[N];经济观察报;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 顾梁;播存结构中基于协同过滤的内容推荐技术研究[D];东南大学;2017年
2 袁卫华;面向稀疏数据的多视图个性化推荐方法研究[D];山东师范大学;2018年
3 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
4 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
5 段锐;融合文本内容与情境信息的协同过滤推荐方法研究[D];合肥工业大学;2017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 钱付兰;基于商空间模型的协同过滤推荐算法研究[D];安徽大学;2016年
8 张雪洁;基于QoS的个性化云服务推荐方法研究[D];南京航空航天大学;2015年
9 姜邵巍;基于竞争关系的推荐技术研究[D];北京邮电大学;2014年
10 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
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李昂;基于协同过滤的个性化推荐算法研究[D];电子科技大学;2017年
2 李姝;基于复合信息的协同过滤推荐[D];大连理工大学;2017年
3 韩贤政;协同过滤个性化推荐技术研究与改进[D];上海师范大学;2016年
4 梁权;基于协同过滤的推荐模型研究与应用[D];北京邮电大学;2016年
5 欧鹏杰;模糊聚类算法及其在协同过滤推荐中的应用[D];中南大学;2013年
6 孙静;基于模糊聚类的电子商务协同过滤推荐研究[D];河北工业大学;2011年
7 李军平;基于社会网络分析的协同过滤推荐方法研究[D];辽宁大学;2013年
8 刘亭;隐私保持协同过滤推荐算法研究[D];燕山大学;2010年
9 李昕硕;电子商务协同过滤算法设计及实现[D];重庆大学;2017年
10 霍皓媛;基于时空上下文的统一协同过滤推荐算法研究[D];北京邮电大学;2017年
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