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《宁夏大学》 2017年
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基于用户协同过滤推荐技术的研究与实现

郎鹏程  
【摘要】:随着网络信息的爆炸式增长,给信息的使用者带来了极大的困难。目前解决信息过载问题可通过一种信息过滤的方法即智能推荐技术。目前比较重要的几种推荐算法是基于协同过滤的推荐、基于内容的推荐和基于知识的推荐。基于协同过滤的推荐算法是基于用户对商品的评分或者购买收藏等行为模式来为用户提供个性化的推荐。基于用户协同过滤的推荐方法有几个关键步骤。一是计算相似度,相似度的计算可以根据情况不同选择不同的计算方法。常用的方法有Pearson相关系数法、余弦相似度法、Spearman法等。二是选择用户近邻,在选择时首先应该通过阈值过滤、负值过滤等方法过滤预选近邻,然后确定合适的用于预测的近邻数。最后本文在系统的需求下提出了一种带价格因子的改进型推荐策略,本推荐策略在计算相似度时引进了价格因子来权衡购买能力对用户相似度的影响,从而使相似用户群体和推荐列表更加匹配用户的购买能力。之后使用web技术对基于用户的协同过滤推荐系统进行了实现,实现了对酒品的管理、用户的管理、用户收藏的管理等前后端功能,用户在登录系统并表达兴趣后会获得系统为其推荐的酒品。
【学位授予单位】:宁夏大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP391.3

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 齐婷;佟国香;;基于改进的混合模式个性化选课推荐技术研究[J];电子科技;2016年01期
2 高鹏;;协同过滤推荐方法在新媒体领域中的应用[J];广播与电视技术;2015年11期
3 师秦龙;陈伟;魏浩;;基于物品协同过滤推荐系统的研究[J];福建电脑;2015年07期
4 潘澄;陈宏;;我国学习资源个性化推荐研究进展[J];现代教育科学;2015年04期
5 张献忠;;基于商品流行度和用户活跃度的推荐算法研究[J];电脑知识与技术;2014年32期
6 李贵;陈召新;李征宇;韩子扬;孙平;孙焕良;;基于谱聚类群组发现的协同过滤推荐算法[J];计算机科学;2014年S2期
7 顾立志;;电子商务推荐系统主要推荐技术研究[J];计算机光盘软件与应用;2014年08期
8 蒋盛益;杨博泓;吴美玲;;基于快速社区检测的协同过滤推荐算法[J];广西大学学报(自然科学版);2013年06期
9 王苏;马革新;刘丰年;唐伟;;关于个性化搜索引擎中用户兴趣模型的研究[J];长沙大学学报;2013年05期
10 刘霄宇;;用户兴趣模型的构建方法[J];现代商业;2013年23期
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 丁建军;面向电子商务个性化推荐系统的Web数据挖掘应用研究[D];浙江理工大学;2015年
2 孙斌;个性化智能推荐引擎算法研究及应用[D];华中科技大学;2012年
3 邓先箴;基于关联规则的推荐算法研究与应用[D];华东师范大学;2010年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前8条
1 葛琦;;数据挖掘技术在个性化课程推荐中的应用探析[J];现代商贸工业;2017年32期
2 朱耀磷;蔡延光;;知识推荐的协同过滤算法[J];软件;2017年08期
3 张巍;张思勤;宋静静;滕少华;刘艳;;基于E-CARGO的在线社区多对多好友推荐机制研究[J];广东工业大学学报;2017年03期
4 梁向阳;张博伦;;协同过滤推荐技术归类分析与探讨[J];计算机与现代化;2016年12期
5 蒋盛益;杨博泓;姚娟娜;吴美玲;张钰莎;;一种基于增广网络的快速微博社区检测算法[J];中文信息学报;2016年05期
6 曾安;谢杰民;潘丹;;基于项目候选集的协同过滤算法[J];计算机应用研究;2016年12期
7 刘冬宁;刘艳;滕少华;朱海滨;梁路;;基于角色协同的在线社交网络好友推荐机制[J];广西大学学报(自然科学版);2014年06期
8 詹天晟;陈德华;乐嘉锦;王梅;;基于海量搜索历史数据的用户兴趣模型[J];计算机应用;2014年S2期
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 徐萍;校园绿色出行APP的设计与实现[D];山东师范大学;2017年
2 潘强强;面向推荐系统的数据稀疏问题研究[D];吉林大学;2017年
3 郎鹏程;基于用户协同过滤推荐技术的研究与实现[D];宁夏大学;2017年
4 蔡贞亮;移动互联网的文件分类审计系统研究与实现[D];北京交通大学;2017年
5 李宁;面向农资交易的推荐系统设计与实现[D];河南大学;2016年
6 魏同;农产品电子商务语义推荐方法研究[D];安徽农业大学;2016年
7 张华薇;基于标签和可信邻域的协同过滤推荐算法研究[D];南昌大学;2016年
8 胡碧康;冷轧带钢表面缺陷匹配信息推荐算法设计与实现[D];武汉科技大学;2016年
9 王垚;基于改进的三维马尔可夫模型推荐系统的研究与实现[D];天津财经大学;2016年
10 贺嘉楠;基于权重调节的矩阵补全协同过滤算法研究[D];吉林大学;2016年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张海东;倪晚成;赵美静;杨一平;;面向基础教育阶段的教学资源推荐系统[J];计算机应用;2014年11期
2 叶海智;程清杰;黄宏涛;;K-均值算法支持的优质网络学习资源筛选方法研究[J];中国远程教育;2014年10期
3 孙众;骆力明;綦欣;;数字教材中个性化学习资源的推送策略与技术实现[J];电化教育研究;2014年09期
4 冷亚军;陆青;梁昌勇;;协同过滤推荐技术综述[J];模式识别与人工智能;2014年08期
5 杨丽娜;;数字学习资源的个性化推荐效果提升研究——以学习元平台资源推荐设计为例[J];现代教育技术;2014年06期
6 白雪;赵蔚;姜强;张赛男;;基于标签的教育资源管理与推荐模型构建——来自社会化标注网站的启示[J];现代教育技术;2014年05期
7 杨超;;基于粒子群优化算法的学习资源推荐方法[J];计算机应用;2014年05期
8 徐守坤;孙德超;石林;李宁;;基于语义推理的学习资源推荐[J];计算机工程与设计;2014年04期
9 唐瑶;余胜泉;杨现民;;基于学习元平台的教育内容策展工具设计与实现[J];中国电化教育;2014年04期
10 张佳乐;梁吉业;庞继芳;王宝丽;;基于行为和评分相似性的关联规则群推荐算法[J];计算机科学;2014年03期
中国硕士学位论文全文数据库 前9条
1 成晓;基于本体的旅游网站站内检索研究[D];南京理工大学;2008年
2 张炜;个性化推荐系统中基于本体的用户建模研究[D];南京理工大学;2007年
3 何安;协同过滤技术在电子商务推荐系统中的应用研究[D];浙江大学;2007年
4 盖亮;电子商务推荐系统的研究与实现[D];天津大学;2007年
5 林森;基于Tag技术的知识个性化推荐及系统[D];华中科技大学;2006年
6 欧立奇;协同过滤在电子商务推荐系统中的应用研究[D];西北大学;2006年
7 边小勇;面向电子商务的Web数据挖掘技术的研究[D];武汉科技大学;2005年
8 苏林萍;基于数据挖掘技术的电子商务模式研究[D];华北电力大学(北京);2003年
9 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
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