收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于协同过滤的推荐系统的研究

曾小波  
【摘要】: 随着互联网的快速发展,电子商务得到了广泛的应用。系统规模也变得越来越大。面对如此多的信息量,传统的推荐系统已经无法满足向人们进行个性化推荐的需求。协同过滤做为一种常用的减少信息过载的技术,已经成为个性化推荐系统的一种主要工具,然而现有的大多数协同过滤算法都存在数据稀疏的问题。如何在数据稀疏的情况下提高推荐系统预测的精确率成为本文需要研究的主要问题。 本文以协同过滤系统中的数据稀疏问题为主要研究对象。在深入分析常见的推荐算法的基础上,提出了结合奇异值分解、基于用户和项目的协同过滤算法的混合型推荐算法。在数据稀疏的情况下,该算法可以提高推荐系统的预测精确率。主要工作包括: 1.论述了推荐系统的研究意义以及国内外研究现状。 2.深入介绍了基于内容的过滤技术与协同过滤技术,并对这两种技术的优缺点进行了探讨。 3.介绍了奇异值分解的有关概念与评价个性化推荐系统性能的各种指标。 4.深入研究了协同过滤系统中的数据稀疏问题和相似度计算存在的问题的解决方法,先分析了现有的解决方法,然后提出了HybridSVD方法。HybridSVD方法先用奇异值分解来获得活动用户的邻居,然后利用修正的相似度计算方法和基于用户与项目的协同过滤技术来预测活动用户的评分。 5.对常用的推荐算法与HybridSVD方法在两个数据集上的实验结果进行了对比分析。结果显示本文的方法比其它方法有更好的性能。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 杨风召;;一种基于特征表的协同过滤算法[J];计算机工程与应用;2007年06期
2 王岚;翟正军;;基于时间加权的协同过滤算法[J];计算机应用;2007年09期
3 曾子明;张李义;;基于多属性决策和协同过滤的智能导购系统[J];武汉大学学报(工学版);2008年02期
4 张富国;;用户多兴趣下基于信任的协同过滤算法研究[J];小型微型计算机系统;2008年08期
5 侯翠琴;焦李成;张文革;;一种压缩稀疏用户评分矩阵的协同过滤算法[J];西安电子科技大学学报;2009年04期
6 廖新考;;基于用户特征和项目属性的混合协同过滤推荐[J];福建电脑;2010年07期
7 沈磊;周一民;李舟军;;基于心理学模型的协同过滤推荐方法[J];计算机工程;2010年20期
8 徐红;彭黎;郭艾寅;徐云剑;;基于用户多兴趣的协同过滤策略改进研究[J];计算机技术与发展;2011年04期
9 焦晨斌;王世卿;;基于模型填充的混合协同过滤算法[J];微计算机信息;2011年11期
10 郑婕;鲍海琴;;基于协同过滤推荐技术的个性化网络教学平台研究[J];科技风;2012年06期
11 宋纬华;田元;;基于蚁群算法的协同过滤推荐技术[J];农业图书情报学刊;2013年08期
12 康钟荣;;基于项目特征分类与填充的协同过滤算法研究[J];河南科技;2013年12期
13 李改;李磊;;基于双向主题模型的协同过滤算法[J];中山大学学报(自然科学版);2013年05期
14 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
15 卢竹兵;唐雁;;一种基于信任网络的协同过滤推荐策略[J];西南师范大学学报(自然科学版);2008年02期
16 张付志;张启凤;;融合多系统用户信息的协同过滤算法[J];计算机工程;2009年21期
17 陈逸;于洪;;一种基于相同评分矩阵的协同过滤补值算法[J];计算机应用研究;2009年12期
18 周丽娟;徐明升;张研研;张璋;;基于协同过滤的课程推荐模型[J];计算机应用研究;2010年04期
19 刘淇;陈恩红;;结合二部图投影与排序的协同过滤[J];小型微型计算机系统;2010年05期
20 董全德;;基于双信息源的协同过滤算法研究[J];合肥工业大学学报(自然科学版);2010年07期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 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
2 周军锋;汤显;郭景峰;;一种优化的协同过滤推荐算法[A];第二十一届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2004年
3 董全德;;基于双信息源的协同过滤算法研究[A];全国第20届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2009)暨全国第1届安全关键技术与应用学术会议论文集(上册)[C];2009年
4 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
5 李建国;姚良超;汤庸;郭欢;;基于认知度的协同过滤推荐算法[A];第26届中国数据库学术会议论文集(B辑)[C];2009年
6 王明文;陶红亮;熊小勇;;双向聚类迭代的协同过滤推荐算法[A];第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集[C];2007年
7 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
8 林丽冰;师瑞峰;周一民;李月雷;;基于双聚类的协同过滤推荐算法[A];2008'中国信息技术与应用学术论坛论文集(一)[C];2008年
9 罗喜军;王韬丞;杜小勇;刘红岩;何军;;基于类别的推荐——一种解决协同推荐中冷启动问题的方法[A];第二十四届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2007年
10 黄创光;印鉴;汪静;刘玉葆;王甲海;;不确定近邻的协同过滤推荐算法[A];NDBC2010第27届中国数据库学术会议论文集A辑一[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 纪科;融合上下文信息的混合协同过滤推荐算法研究[D];北京交通大学;2016年
2 程殿虎;基于协同过滤的社会网络推荐系统关键技术研究[D];中国海洋大学;2015年
3 于程远;基于QoS的Web服务推荐技术研究[D];上海交通大学;2015年
4 李聪;电子商务推荐系统中协同过滤瓶颈问题研究[D];合肥工业大学;2009年
5 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
6 罗恒;基于协同过滤视角的受限玻尔兹曼机研究[D];上海交通大学;2011年
7 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
8 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
9 孔维梁;协同过滤推荐系统关键问题研究[D];华中师范大学;2013年
10 沈磊;心理学模型与协同过滤集成的算法研究[D];北京航空航天大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 邹腾飞;基于多特征融合的混合协同过滤算法研究[D];西南大学;2015年
2 于钰雯;基于项目凝聚层次聚类的协同过滤推荐算法研究[D];辽宁大学;2015年
3 杜文刚;基于多属性评分的协同过滤推荐算法研究[D];辽宁大学;2015年
4 揭正梅;基于协同过滤的高校个性化就业推荐系统研究[D];昆明理工大学;2015年
5 高慧敏;融合占有度的时间遗忘协同过滤混合推荐算法研究[D];燕山大学;2015年
6 苏靖涵;面向SaaS多租户的动态推荐方法研究[D];辽宁大学;2015年
7 徐晓妮;基于人工鱼群算法的协同过滤推荐算法研究[D];辽宁大学;2015年
8 罗培;移动购物导购关键技术的研究与系统实现[D];西南交通大学;2015年
9 李婧;融合用户差异度及信息熵的协同过滤推荐算法[D];西安建筑科技大学;2015年
10 乐柱;基于误差反馈的协同过滤算法[D];华南理工大学;2015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