2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡(jiǎn)介

1、隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和設(shè)備的提高,網(wǎng)絡(luò)用戶已不僅僅是信息的獲取者,還是信息的發(fā)布者。網(wǎng)絡(luò)上的信息資源越來越多,要從大量的信息中獲取有用的信息變得越來越難。推薦系統(tǒng)能為網(wǎng)絡(luò)用戶提供最相關(guān)的和感興趣的信息,從而滿足網(wǎng)絡(luò)用戶的需求。在推薦系統(tǒng)中,使用最廣泛的算法是協(xié)同過濾推薦算法,特別是在電子商務(wù)領(lǐng)域中,協(xié)同過濾推薦算法獲得了很大的成功。由于協(xié)同過濾推薦算法是利用其它用戶的信息來進(jìn)行推薦的,它能為用戶推薦任何類型的內(nèi)容,所以相較于基于內(nèi)容的推薦算法,

2、協(xié)同過濾推薦算法具有更大的優(yōu)勢(shì)。
  協(xié)同過濾推薦算法主要是利用用戶在網(wǎng)站上留下的評(píng)分信息為用戶提供個(gè)性化的推薦。由于用戶和項(xiàng)目的數(shù)量非常大,而用戶對(duì)項(xiàng)目的評(píng)分?jǐn)?shù)量十分有限,使得協(xié)同過濾推薦算法面臨著數(shù)據(jù)稀疏性的問題。數(shù)據(jù)稀疏性問題是造成傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦算法評(píng)分預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度和推薦質(zhì)量不高的一個(gè)主要原因。
  本文主要研究了面向數(shù)據(jù)稀疏性的協(xié)同過濾推薦算法,提出基于用戶隱性背景信息和非鄰居用戶的協(xié)同過濾推薦算法。本文首先提出了用

3、戶隱性背景信息的概念,將用戶隱性背景信息引入到協(xié)同過濾推薦算法中,利用用戶-項(xiàng)目評(píng)分矩陣和用戶背景信息,得出項(xiàng)目屬性值,根據(jù)項(xiàng)目屬性值和項(xiàng)目類別,計(jì)算得到每個(gè)項(xiàng)目類別下的用戶隱性背景信息;再將用戶隱性背景信息與多屬性決策方法進(jìn)行結(jié)合,對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行過濾,對(duì)初始評(píng)分矩陣進(jìn)行降維,形成初始項(xiàng)目集;接著在初始項(xiàng)目集中,用傳統(tǒng)相似度算法進(jìn)行相似度計(jì)算,選出目標(biāo)用戶的鄰居用戶,余下的作為目標(biāo)用戶的非鄰居用戶,對(duì)于鄰居用戶用傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦算法預(yù)測(cè)評(píng)

4、分,對(duì)于非鄰居用戶,用概率來表示與目標(biāo)用戶的評(píng)分模式關(guān)系,預(yù)測(cè)出項(xiàng)目的評(píng)分;然后分別賦予鄰居用戶預(yù)測(cè)評(píng)分和非鄰居用戶預(yù)測(cè)評(píng)分的權(quán)重,將這兩種預(yù)測(cè)評(píng)分結(jié)合起來,得到最終的項(xiàng)目預(yù)測(cè)評(píng)分及推薦項(xiàng)目集,為目標(biāo)用戶提供推薦。本文提出的方法用MovieLens數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)和評(píng)估,實(shí)驗(yàn)證明相較于傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦算法,本文提出的方法在數(shù)據(jù)稀疏性、項(xiàng)目評(píng)分預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和項(xiàng)目分類準(zhǔn)確性這三個(gè)方面有更好的表現(xiàn)。在文章的最后,本文總結(jié)了研究工作內(nèi)容

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