收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

结构相似度及其在推荐系统中的应用研究

陈勇  
【摘要】:互联网技术和电子商务的迅猛发展已经将我们带入信息爆炸时代,用户可获取的信息量的急增使得人们生活和选择日益多元化,但是与此同时,也带来了信息过载的问题。海量数据的同时呈现,一方面造成用户很难获取到自己感兴趣的信息,另一方面也使得大量少人问津的信息被淹没。在这种情况下,个性化推荐系统应运而生。 个性化推荐系统的宗旨是在海量数据中直接为用户提供符合其兴趣爱好的内容与信息,其本质即是信息过滤。尤其是在电子商务领域,个性化推荐服务占据着极其重要的地位。而协同过滤系统是目前应用最为广泛的个性化推荐系统,它可以根据用户的历史信息对其未来的兴趣和爱好进行有效的预测和推荐。其中,协同过滤系统的核心问题是如何度量用户与用户之间的相似度。本文的主要任务即是对推荐系统中各种用户间相似度计算算法进行研究和分析,以达到最大限度的提高推荐效果的目的。 论文的主要工作如下: 第一,对个性化推荐系统进行了较深入的研究,详细分析了各种个性化推荐技术的内容、应用范围及现状,并重点研究了协同过滤推荐这一应用最为广泛的推荐系统。并对数据挖掘、复杂网络以及链路预测等相关技术基础进行了介绍。 第二,文章在将传统的基于打分信息的余弦相似度和Pearson相关系数应用于推荐系统的基础上,将六种基于结构的相似度算法引入到推荐系统中。基于结构的相似度算法是利用网络结构中节点个体以及节点与节点之间的链接来分析计算用户与用户之间或项目与项目之间的相似性关系。同时针对这两种类型的相似度算法,文章从不同的角度进行了多组推荐实验,分析比较二者的推荐效果。 第三,在基于打分信息以及网络结构这两种类型的相似度算法的基础上,论文提出一种新的基于结构的相似度计算方法,其同时融合了网络结构分析与用户对项目打分信息这两个因素,从而有效的避免了这两类相似度算法各自的局限性。最后,文章通过大量的实验数据结果验证了这种新的基于结构的相似度算法能够比较有效的提高个性化推荐系统的质量和效果。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 和博涛;李震雄;;面向电子商务的协同过滤推荐系统研究与设计[J];数字技术与应用;2011年03期
2 游文;叶水生;;电子商务推荐系统中的协同过滤推荐[J];计算机技术与发展;2006年09期
3 王钟庄;邓伦丹;石文兵;;数据挖掘技术在电子商务推荐系统中的应用研究[J];微电子学与计算机;2007年04期
4 王晗;夏自谦;;基于蚁群算法和浏览路径的推荐算法研究[J];中国科技信息;2009年07期
5 战昱楠;;在线信誉管理系统中推荐子系统相关技术综述[J];科技信息;2009年15期
6 胡炜;;协同过滤算法在推荐系统中的应用[J];计算机时代;2009年11期
7 王恒;;基于协同过滤的电子农务推荐系统模型研究[J];宁夏大学学报(自然科学版);2009年04期
8 王志军;岳训;付冬菊;苗良;;基于Web投票机制的免疫协同过滤推荐技术研究[J];农业网络信息;2010年01期
9 黄晓斌;张海娟;;国外数字图书馆推荐系统评述[J];情报理论与实践;2010年08期
10 崔春生;吴祈宗;王莹;;用于推荐系统聚类分析的用户兴趣度研究[J];计算机工程与应用;2011年07期
11 王进;;一种使用DSmTrust信任模型的推荐系统[J];计算机工程与应用;2011年13期
12 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
13 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
14 谢芳;王波;;基于关联规则个性化推荐的改进算法[J];计算机应用;2006年S2期
15 刘燕权;;推荐系统在数字图书馆的应用:研究与技术现状(英文)[J];图书情报工作;2007年12期
16 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
17 蒋紫艳;;基于B/S构架的零售业个性化推荐系统分析[J];现代商业;2008年36期
18 胡慧蓉;;电子商务个性化推荐系统分析与设计[J];科技创新导报;2009年08期
19 朱国玮;杨玲;;基于遗传算法的群体推荐系统研究[J];情报学报;2009年06期
20 刘小燕;陈艳丽;贾宗璞;沈记全;;基于增强学习的旅行计划推荐系统[J];计算机工程;2010年21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 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
5 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
6 张勇;金伟其;;基于结构相似度与感兴趣区域的图像融合评价方法[A];中国光学学会2010年光学大会论文集[C];2010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
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 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
2 任磊;推荐系统关键技术研究[D];华东师范大学;2012年
3 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
4 邓爱林;电子商务推荐系统关键技术研究[D];复旦大学;2003年
5 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
6 俞唯仁;普适的结构相似度在大规模网络中的计算优化技术研究[D];东华大学;2012年
7 张亮;推荐系统中协同过滤算法若干问题的研究[D];北京邮电大学;2009年
8 许敏;[D];西南师范大学;2003年
9 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
10 王宏宇;商务推荐系统的设计研究[D];中国科学技术大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 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
2 章晋波;推荐系统中协同过滤算法的研究与实现[D];北京邮电大学;2010年
3 寇艳艳;电子商务推荐系统中用户聚类问题与用户兴趣变化问题研究[D];中国科学技术大学;2011年
4 陈勇;结构相似度及其在推荐系统中的应用研究[D];电子科技大学;2011年
5 王昆;一种基于Bayesian CBR的推荐系统研究[D];河北师范大学;2011年
6 何克勤;基于标签的推荐系统模型及算法研究[D];华东师范大学;2011年
7 林源;英文短文本相似性研究及在图书推荐中的应用[D];北京林业大学;2010年
8 林佳雄;关联规则挖掘在电子商务推荐系统中的应用研究[D];暨南大学;2011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
10 段利君;基于Web挖掘的网页动态推荐系统研究[D];复旦大学;2010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 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
10 人造天堂;论语的长尾营销[N];21世纪经济报道;2007年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978