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基于似然关系模型的个性化推荐研究

徐益  
【摘要】: 近年来,个性化推荐系统在电子商务网站获得普遍的应用。但是,网上有效信息的数量和商品种类的急速增长对推荐系统提出了新的要求,个性化推荐算法中存在的冷启动、用户评价数据稀疏和推荐实时性等问题亟待解决。 本文将统计关系学习中的似然关系模型(PRM)应用于个性化推荐,基于项目特征、用户特征和协同过滤技术,提出三种用于个性化推荐的似然关系模型,并将这三种推荐模型进行加权、切换,提出一种基于PRM的组合推荐模型。上述模型充分利用项目信息、用户信息以及用户对项目的评分数据建立模型,具有一阶特性,使推荐过程不依赖于具体的用户及项目,解决了推荐算法的冷启动问题;一旦模型构造完毕,推荐效率较高,且能保证算法的实时性要求。在MovieLens数据集上验证了算法的推荐性能,其平均绝对偏差(MAE)相对较低。将基于PRM的推荐模型应用于网络教育资源管理系统(NERMS),设计并实现了个性化推荐子系统,为用户提供资源主动推荐服务,达到了预期效果。


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