基于時間和空間的推薦方法研究以及應(yīng)用.pdf

1、隨著計算機網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)和Internet的飛速發(fā)展，信息過載是互聯(lián)網(wǎng)面臨的主要挑戰(zhàn)。隨著電子商務(wù)的發(fā)展，商家提供的商品種類和數(shù)量急劇增長，具有明確需求的用戶可通過搜索查找想購買的商品。然而，用戶需求通常具有不確定性和模糊性。隨著人們生活水平的提高，汽車的使用也越來越普遍。龐大的汽車使用人群，使得汽車的維修需求量日益增大。如何實時并且準(zhǔn)確地向汽車維修用戶提供最專業(yè)的服務(wù)，為他們提供汽車維修店的完整的、具體的信息是汽車維修商和車主共同面臨的

2、問題。個性化推薦系統(tǒng)是解決這一問題的有效手段。
　　本文作者參加了陽揚車診APP設(shè)計與開發(fā)的部分工作，根據(jù)項目的需要，針對汽車的流動性和汽車維修數(shù)據(jù)以及動態(tài)性特點，從時間和空間的角度研究了對汽車維修的個性化推薦方法，并設(shè)計了相應(yīng)的論文推薦系統(tǒng)，主要研究工作和成果如下:
　　(1)提出了基于時間的推薦算法。將用戶-項目的評分矩陣中加入時間這個因素，將久遠的評分影響力降低，最近的評分影響力提高。對用戶之間的相似度考慮時間因子，找

3、出用戶對其尚未表達的項目的潛在興趣度，用協(xié)同過濾的算法來解決推薦問題。實驗結(jié)果說明該算法的推薦結(jié)果比較其他相類似的推薦算法具有較高的精度。
　　(2)提出了基于地理信息的推薦算法。將相似度和地理信息相結(jié)合進行推薦，不僅計算用戶與用戶之間的地理相似度，還計算用戶與項目之間的地理相似度。為了推薦的效果更好，該算法還將地理距離過大的用戶與項目之間的相似度默認為零。實驗結(jié)果說明，該算法的推薦結(jié)果的準(zhǔn)確性有所提升。
　　(3)根據(jù)陽揚