基于情境感知的個(gè)性化推薦算法研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，在帶給人們生活巨大便利的同時(shí)，也帶來(lái)嚴(yán)重的信息過(guò)載問(wèn)題?，F(xiàn)如今，個(gè)性化推薦已成為解決信息過(guò)載問(wèn)題的重要手段之一，其應(yīng)用也滲透于各個(gè)領(lǐng)域中，滲透于人們生活的各個(gè)方面?；谇榫掣兄膫€(gè)性化推薦技術(shù)已成為研究的重點(diǎn)，充分考慮情境信息所起的作用，將用戶和商品的情境信息融入到推薦算法中，可以使得推薦更為有效，使得用戶對(duì)推薦結(jié)果更為滿意。本文將傳統(tǒng)推薦算法和情境感知作為研究前提，從實(shí)際應(yīng)用的角度考慮，針對(duì)當(dāng)前在各種情境下推

2、薦系統(tǒng)存在的問(wèn)題，提出一種推薦精度和用戶滿意度較高的改進(jìn)推薦算法并加以應(yīng)用，本文的主要工作內(nèi)容有:
　　(1)對(duì)已有的推薦算法、情境感知理論和情境感知推薦技術(shù)進(jìn)行了簡(jiǎn)單介紹，并對(duì)它們的研究現(xiàn)狀和存在問(wèn)題做出了具體分析。
　　(2)針對(duì)目前推薦算法存在推薦精度不高、用戶滿意度低等問(wèn)題，提出一種基于情境相似的協(xié)同過(guò)濾改進(jìn)推薦算法。該算法依據(jù)物理學(xué)點(diǎn)電荷間存在磁力的作用，引入情境因子，構(gòu)建新的用戶-情境-商品模型;然后依據(jù)庫(kù)侖定律

3、，在添加磁力概念后，重新定義一個(gè)用戶相似度公式;最后根據(jù)新的評(píng)分聚合函數(shù)計(jì)算得出更為準(zhǔn)確的評(píng)分預(yù)測(cè)，從而進(jìn)行推薦;最終從理論和實(shí)驗(yàn)上驗(yàn)證了改進(jìn)算法的良好性能。
　　(3)在改進(jìn)推薦算法基礎(chǔ)上，將其應(yīng)用于系統(tǒng)中，對(duì)基于情境感知的就餐推薦系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)的設(shè)計(jì)。首先對(duì)設(shè)計(jì)就餐推薦系統(tǒng)進(jìn)行了包括業(yè)務(wù)需求和性能需求在內(nèi)的需求分析;接著對(duì)系統(tǒng)功能各模塊進(jìn)行了詳細(xì)的設(shè)計(jì)，尤其是核心算法所在推薦模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn);最后將傳統(tǒng)算法下和改進(jìn)算法下就餐推