基于網(wǎng)絡(luò)的個(gè)性化推薦算法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)科技的飛速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品在世界范圍內(nèi)得到了極大的普及。人們的使用伴隨著大量歷史記錄的產(chǎn)生。如何有效利用用戶的歷史記錄,挖掘用戶的偏好成為一個(gè)大的課題。推薦系統(tǒng)的誕生就是為了給用戶推薦用戶喜歡的實(shí)體。經(jīng)過十幾年的發(fā)展,如今推薦系統(tǒng)已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到了成功的應(yīng)用。
　　傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)主要基于用戶和實(shí)體的歷史關(guān)系進(jìn)行挖掘。近些年來,隨著社交媒體和社交網(wǎng)絡(luò)的興起,互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中人與人的關(guān)系挖掘也得到了更大的重視。在本文中,提出了

2、一種在信任網(wǎng)絡(luò)中基于隨機(jī)游走的推薦算法,這種算法能夠有效利用人與人的信任關(guān)系,進(jìn)而提升推薦效果。同時(shí),提出了一種基于隨機(jī)游走的最近鄰算法,最后將其推廣在信用網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中。本人主要工作如下:
　　1.設(shè)計(jì)了一種基于隨機(jī)游走的社交網(wǎng)絡(luò)推薦算法。該算法能夠有效利用用戶實(shí)體關(guān)系和用戶之間的信任關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法在推薦結(jié)果的準(zhǔn)確率、召回率、等指標(biāo)上較基準(zhǔn)算法都有一定提高。同時(shí),該算法能在一定程度上解決冷啟動用戶的推薦難題。
　　2.

3、提出了一種基于隨機(jī)游走的最近鄰?fù)扑]算法。傳統(tǒng)的協(xié)同過濾能通過選取最近鄰參數(shù)來調(diào)整算法的表現(xiàn)。在基于隨機(jī)游走或者熱傳導(dǎo)的推薦算法當(dāng)中,先通過物理學(xué)方法構(gòu)建實(shí)體之間的相似度網(wǎng)絡(luò)關(guān)系,然后通過調(diào)整相似度網(wǎng)絡(luò)來調(diào)整算法表現(xiàn)。通過在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的仿真實(shí)驗(yàn),該算法能夠有效提高準(zhǔn)確率、多樣性等推薦系統(tǒng)各項(xiàng)指標(biāo)。
　　3.提出了一種基于文本語義分析的用戶興趣建模方法,并基于該方法提出了基于用戶興趣模型的協(xié)同過濾算法。同時(shí)為了有效挖掘冷門事物,提出了