基于鄰域的協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)相似度研究.pdf

1、在當(dāng)今這個(gè)信息過(guò)載的時(shí)代，如何有效地選擇和推薦滿足用戶需求的信息，已經(jīng)成為服務(wù)計(jì)算領(lǐng)域的關(guān)鍵問(wèn)題之一。推薦系統(tǒng)能有效地減輕用戶的認(rèn)知負(fù)擔(dān)，為其提供個(gè)性化的服務(wù)和信息。協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)是現(xiàn)有推薦系統(tǒng)中最流行，應(yīng)用最廣泛一種?；卩徲虻膮f(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)是最早出現(xiàn)的協(xié)同過(guò)濾系統(tǒng)，因其簡(jiǎn)單、高效及可解釋性好，可擴(kuò)展性和穩(wěn)定性強(qiáng)等特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于商業(yè)系統(tǒng)之中。其主要思想是根據(jù)近鄰的喜好來(lái)產(chǎn)生推薦，沒有近鄰就無(wú)法進(jìn)行推薦。近鄰的選擇是通過(guò)度量彼此

2、之間的相似度來(lái)完成的?，F(xiàn)有的相似度計(jì)算方法是通過(guò)比較評(píng)價(jià)矩陣中兩個(gè)向量的共同評(píng)價(jià)部分得到的。沒有共同評(píng)價(jià)就無(wú)法度量相似度，從而導(dǎo)致無(wú)法推薦。在實(shí)際應(yīng)用中，評(píng)價(jià)矩陣的稀疏性往往導(dǎo)致共同評(píng)價(jià)部分過(guò)少甚至沒有，造成現(xiàn)有的相似度度量方法會(huì)出現(xiàn)計(jì)算不準(zhǔn)確甚至無(wú)法計(jì)算的問(wèn)題。
　　本文針對(duì)現(xiàn)有的相似度計(jì)算方法中存在的計(jì)算不準(zhǔn)確，不完整，以及無(wú)法計(jì)算的問(wèn)題，展開一系列研究工作，主要的研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新性可以歸納為以下幾個(gè)方面:
　　(1)本文

3、提出了一種整體性相似度計(jì)算方法?，F(xiàn)有的相似度計(jì)算方法是通過(guò)比較共同評(píng)價(jià)而不是所有評(píng)價(jià)得到的。評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的稀疏性會(huì)導(dǎo)致共同評(píng)價(jià)部分往往較少，由此造成所得到的相似度只能反映出局部的相似性，而與其實(shí)際整體的相似性存在偏差。用戶和物品評(píng)價(jià)矩陣越稀疏，共同評(píng)價(jià)就越少，相似度偏差也越大。為此，我們將所有評(píng)價(jià)的整體相似度和原有的共同評(píng)價(jià)的局部相似度相結(jié)合，提出一種新的相似度度量方法，并在此基礎(chǔ)上對(duì)其準(zhǔn)確性做出進(jìn)一步改進(jìn)。該方法能保持其原有方法的簡(jiǎn)單性和

4、高效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，新的相似度計(jì)算方法產(chǎn)生的推薦結(jié)果比現(xiàn)有方法更準(zhǔn)確。
　　(2)本文提出了一種傳遞相似度計(jì)算方法。基于鄰域的推薦方法是依靠相似的近鄰來(lái)產(chǎn)生推薦的，而近鄰的選擇則是根據(jù)相似度來(lái)篩選的。用戶和物品評(píng)價(jià)矩陣的稀疏性會(huì)導(dǎo)致共同評(píng)價(jià)部分非常稀少甚至沒有。沒有共同評(píng)價(jià)部分就意味著相似度無(wú)法度量，無(wú)法度量相似度也就無(wú)法選擇近鄰，最終導(dǎo)致無(wú)法產(chǎn)生推薦結(jié)果。對(duì)此，我們采用“朋友的朋友是朋友”的策略，將兩個(gè)無(wú)法直接度量相似性的用戶

5、或物品，通過(guò)與第三方的相似關(guān)系，間接地計(jì)算出雙方之間的相似性。該方法不僅可以處理因?yàn)闆]有共同評(píng)價(jià)而無(wú)法度量相似度問(wèn)題，還可以修正因共同評(píng)價(jià)過(guò)少而造成相似度不準(zhǔn)確的情況。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，傳遞相似度計(jì)算方法是有效的，尤其是在評(píng)價(jià)非常稀疏時(shí)，能產(chǎn)生更多的推薦結(jié)果，對(duì)現(xiàn)有相似度計(jì)算方法是一個(gè)很好的補(bǔ)充。
　　(3)本文提出了一種基于負(fù)相關(guān)的相似度計(jì)算方法?；卩徲虻膮f(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)中通常都是采用基于相關(guān)性的相似度計(jì)算方法，由此得到相關(guān)性有正

6、相關(guān)和負(fù)相關(guān)。正相關(guān)可以直接反映出兩個(gè)用戶或兩個(gè)物品之間的相似關(guān)系相似度，因此被認(rèn)為是可靠的相似度。而負(fù)相關(guān)由于不能直接反映出相似關(guān)系而往往被過(guò)濾掉。沒有正相關(guān)就意味著相似性無(wú)法計(jì)算。對(duì)此，在兩個(gè)用戶或物品因?yàn)闆]有正相關(guān)而無(wú)法度量其相似性的時(shí)候，我們采用“敵人的敵人是朋友”的策略，通過(guò)負(fù)相關(guān)找到“敵人”的“敵人”，并將其作為自己的朋友來(lái)產(chǎn)生推薦。該方法可以應(yīng)對(duì)因沒有正相關(guān)性而無(wú)法度量相似度的問(wèn)題，同時(shí)也可以修正因共同評(píng)價(jià)過(guò)少而正相關(guān)相似