基于用户行为序列的推荐算法研究

发布时间：2022-12-10 22:36

　　推荐系统是使用用户已经存在的挑选过程或项目间相似关系,来发掘目标用户隐藏的偏好信息或物品,因此具有缓解日益严重的“信息过载”问题的能力,导致获得学术界和工业界的广泛关注并在电子商务、在线学习和数字图书馆等领域加以应用。推荐系统的核心是推荐算法,在目前流行的推荐算中,用户兴趣的预测需要大量用户评分、评论、信任值等这类明确反应用户兴趣爱好的主观性数据。但主观性数据常常比较稀疏,会制约推荐算法的推荐质量,这要求研究人员挖掘更多的用户行为中的存在的隐藏信息来优化推荐算法。本文针对用户历史行为中隐藏的上下序关系展开研究,在用户的历史行为记录中,行为与行为存在一定的关联性,本文经由提取行为间的语意关系来映射行为间的相似性。语意关系的提取采用目前自然语言处理中效果最好的Word2vec技术。Word2vec以内容语义计算行为间相似度,其中作为单词的行为内容被映射到向量空间中,并且向量之间的欧几里德距离被描述为行为之间的相似度。在基于Word2vec的项目语意特征提取中,本文提出融合内容语义和用户评分的推荐模型,在该模型中,首先收集用户的历史行为,将所有用户行为添加进空白词典来建立用户行为词典,然后由... 

【文章页数】：53 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 本文研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文的主要研究内容及创新
    1.4 论文组织结构
第二章 推荐算法及相关理论
    2.1 引言
    2.2 基于内容的推荐
    2.3 基于协同过滤的推荐
        2.3.1 基于用户的协同过滤算法
        2.3.2 基于项目的协同过滤算法
    2.4 推荐系统评价指标
        2.4.1 准确度
        2.4.2 覆盖率
        2.4.3 多样性
    2.5 本章小结
第三章 Word2vec技术介绍
    3.1 引言
    3.2 Word2vec技术原理
    3.3 CBOW模型流程举例
        3.3.1 One-hot向量
        3.3.2 激活函数
        3.3.3 CBOW模型训练实例
    3.4 Word2vec的优化框架
        3.4.1 基于层次Softmax框架的CBOW模型
        3.4.2 基于负采样框架的CBOW模型
    3.5 本章小结
第四章 基于Word2vec的推荐模型
    4.1 引言
    4.2 模型推荐原理
    4.3 模型设计
        4.3.1 基于用户行为序列的推荐
        4.3.2 基于评分和模型的推荐
    4.4 实验设计及结果分析
        4.4.1 数据集选取
        4.4.2 评价指标
        4.4.3 参数调优过程
        4.4.4 Word2vec优化框架选择
        4.4.5 Word2vec模型选择
        4.4.6 基于评分的推荐效果
        4.4.7 数据稀疏问题缓解作用
        4.4.8 基于模型的推荐效果
        4.4.9 实验结果对比分析
    4.5 本章小结
第五章 基于关键词的推荐
    5.1 算法原理及设计
    5.2 实验结果
    5.3 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 本文总结
    6.2 研究展望
参考文献
硕士期间取得的研究成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据环境下的推荐系统[J]. 孟祥武,纪威宇,张玉洁.  北京邮电大学学报. 2015(02)
[2]一种结合推荐对象间关联关系的社会化推荐算法[J]. 郭磊,马军,陈竹敏,姜浩然.  计算机学报. 2014(01)
[3]基于时序行为的协同过滤推荐算法[J]. 孙光福,吴乐,刘淇,朱琛,陈恩红.  软件学报. 2013(11)
[4]社会网络环境下的协同推荐方法[J]. 李慧,胡云,施珺.  计算机应用. 2013(11)
[5]基于社会网络分析的协同推荐方法改进[J]. 冯勇,李军平,徐红艳,党晓婉.  计算机应用. 2013(03)
[6]基于用户聚类的异构社交网络推荐算法[J]. 陈克寒,韩盼盼,吴健.  计算机学报. 2013(02)
[7]推荐系统评价指标综述[J]. 朱郁筱,吕琳媛.  电子科技大学学报. 2012(02)
[8]基于动态k近邻的SlopeOne协同过滤推荐算法[J]. 孙丽梅,李晶皎,孙焕良.  计算机科学与探索. 2011(09)
[9]不确定近邻的协同过滤推荐算法[J]. 黄创光,印鉴,汪静,刘玉葆,王甲海.  计算机学报. 2010(08)
[10]个性化服务技术综述[J]. 曾春,邢春晓,周立柱.  软件学报. 2002(10)



本文编号：3717644