基于二部图网络结构的推荐算法研究

发布时间：2019-09-29 01:53

【摘要】：随着网络技术和电子商务的不断发展,信息量也随之呈现过剩状态,这就使得用户很难从膨胀的信息中找到符合自己需求的信息。在这样的背景下推荐系统应运而生,推荐算法是推荐系统的核心,其中二部图网络结构推荐算法因其推荐复杂性低、推荐内容不受限制且多样化而受到广大学者的关注。本文通过分析二部图网络结构推荐算法的优劣势,对其进行改进,主要工作如下:首先,针对二部图网络结构分配资源过程中仅判断是否对项目有过选择,没有考虑用户显式偏好对资源分配的影响,而且过于依赖用户和项目节点的度的大小,导致推荐项目单一的问题,提出了一种基于用户偏好和相似性的二部图推荐算法。在基于二部图网络结构推荐的基础上引入用户显式评分,采用最大最小值方法将评分值标准化,并将其作为用户的原始资源值和网络结构的权值,在第一次资源分配过程中引入项目度与权值的比值,增强权值和较小项目的推荐能力,在第二次资源分配过程中引入用户评分相似性,提高相似性大的用户间资源分配比率,通过两次资源分配,将符合用户偏好的项目优先纳入推荐列表的前端。其次,针对二部图网络结构推荐中存在的冷启动问题,利用用户间信任关系,提出了一种基于信任网络的二部图推荐算法。根据用户间的显式信任值计算用户间相似性,提取出与每个用户相似性高的近邻用户集,并对近邻用户的信任度作区分,利用区分后的信任度和近邻用户集预测新的显式信任值。将二部图网络结构推荐算法中用户间相似性作为隐式信任值,通过对两种信任值进行归一化处理,缓解了新用户冷启动问题。最后,对两种改进推荐算法做了详细的仿真实验,通过实验证明,两种改进的推荐算法在准确性、多样性方面都表现出明显优势,彰显了本文研究价值。
【学位授予单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.3

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本文编号：2543604