基于时间因子的分布式协同过滤系统研究

发布时间：2020-03-15 20:56

【摘要】：随着信息过载的现象的出现,一种有效解决信息过载,向用户提供他们感兴趣或有需求的信息的引擎被迫切需要。个性化推荐技术应运而生,推荐系统通过分析用户历史行为,为用户画像,建立用户的兴趣模型,以此来为用户推荐满足他们需求和兴趣的信息,一个好的推荐系统是能在短时间内为用户提供感兴趣的信息的系统。协同过滤推荐算法虽然是最成功的推荐算法之一,数据量不断以指数级增长,传统的协同过滤推荐算法面临着精度、扩展性、冷启动等挑战。本文提出了基于时间因子的分布式协同过滤推荐系统,系统主要在两个方面进行了优化。一个是算法优化,一个是速度优化。整个系统流程分为三个部分:用户的登录预测部分,推荐部分,个性化推荐的评估部分。1)在用户的登录预测部分,根据对用户的历史登录数据的分析,预测用户在某一天的登录情况。该部分将用户分为两种类型:当天将会登录的用户和当天不会登录的用户。对预测将登录的用户做出个性化推荐,对预测不登录的用户推荐热门项目。2)推荐部分分为个性化推荐和热门项目推荐。个性化推荐中采用基于项目的协同过滤推荐,推荐过程主要分为:两种相似度加权融合的相似度计算、评分的时间衰减和生成推荐列表。热门推荐中,将项目按受欢迎程度排序,直接向用户推荐最受欢迎的若干个项目。3)基于时间因子的分布式协同过滤系统在实际场景中的应用,使用相关数据集对系统完成具体实现,从电影推荐系统的业务需求入手,分析系统在实际业务场景下的工作性能,并对其推荐性能进行评估。通过相似度计算的优化和对旧数据的时间衰减,推荐的精度得到了提高。同时,系统的扩展性问题得到了很大的改善。
【学位授予单位】：北京理工大学
【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：2587266