基于多视图锚点图哈希技术的推荐算法研究

发布时间：2017-05-03 21:01

  本文关键词：基于多视图锚点图哈希技术的推荐算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着信息技术和网络技术的发展,互联网上的信息和资源出现了爆炸性的增长。为了提高用户的有效信息获取能力,个性化推荐系统将会发挥越来越重要的作用。传统的协同过滤推荐技术往往只能利用单一视图下的用户信息,且需通过高维向量之间的运算才能够计算出对用户偏好的预测评分,需要很高的计算和存储代价。我们提出了一种基于多视图锚点图哈希技术的协同过滤推荐算法,融合了不同视图下的用户信息,并利用基于哈希学习的近似最近邻搜索技术,实现了高效、高质量的推荐结果计算。本文的主要工作有：首先,针对多视图数据,我们提出了一种利用多视图局部锚点嵌入的锚点图构建方法,实现了不同视图数据的融合,既保留了不同视图内的原始信息,又保留了视图之间的原有结构,同时得到了用户总体相似度矩阵的一个低秩近似。其次,利用构建得到的多视图锚点图,我们提出了一种多视图数据下的哈希算法,为多视图数据学习具有相似度保留特性的二进制哈希编码。此外,对于训练样本外数据点,我们也提出了一种二进制编码的快速计算方法。最后,在所提出的多视图哈希方法的基础上,我们利用二进制编码的特性以及近似最近邻搜索的方法,提出了一种快速生成查询用户的相似用户集合的方法。通过将相似用户的快速搜索与传统的基于用户协同过滤方法相结合,我们最终提出了一种基于多视图锚点图哈希技术的协同过滤推荐算法。通过在不同数据集上的实验,我们证明了所提出的推荐算法的效果。
【关键词】：多视图学习 哈希学习 协同过滤 锚点图 个性化推荐
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.3
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-15
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 本文主要工作12-13
• 1.3 本文组织结构13-14
• 1.4 本章小结14-15
• 第2章 相关研究现状15-27
• 2.1 个性化推荐系统15-20
• 2.1.1 基于内容的推荐技术16-17
• 2.1.2 基于协同过滤的推荐技术17-19
• 2.1.3 基于混合技术的推荐19-20
• 2.2 最近邻搜索技术20-21
• 2.3 哈希学习技术21-23
• 2.4 多视图学习23-26
• 2.5 本章小结26-27
• 第3章 基于多视图锚点图的离散哈希算法27-56
• 3.1 问题描述27-29
• 3.2 基于多视图数据的锚点图构建29-38
• 3.3 基于多视图锚点图的哈希编码学习38-40
• 3.4 基于离散哈希的编码量化方法40-50
• 3.5 样本外数据点的编码生成方法50-51
• 3.6 基于多视图锚点图的离散哈希算法51-52
• 3.7 算法复杂度分析52-54
• 3.8 本章小结54-56
• 第4章 基于多视图哈希技术的推荐算法56-62
• 4.1 问题描述56-57
• 4.2 相似用户搜索57-58
• 4.3 推荐结果生成58-60
• 4.4 算法整体结构60-61
• 4.5 本章小结61-62
• 第5章 实验结果及分析62-81
• 5.1 实验环境62
• 5.2 实验数据集62-63
• 5.3 实验结果度量方法63-65
• 5.4 作为基准的现有方法65-66
• 5.5 算法参数影响及策略选择66-77
• 5.5.1 锚点选择66-68
• 5.5.2 最近邻锚点数的选择68-70
• 5.5.3 平衡参数的选择70-71
• 5.5.4 相似用户数量的选择71-73
• 5.5.5 编码量化的初始化策略选择73-75
• 5.5.6 编码量化的收敛速度75-77
• 5.6 与基准方法的比较77-80
• 5.6.1 单视图数据下的比较77-78
• 5.6.2 多视图数据下的比较78-80
• 5.7 本章小结80-81
• 第6章 总结与展望81-83
• 6.1 本文总结81
• 6.2 未来研究方向81-83
• 参考文献83-88
• 致谢88-89
• 作者简历89

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