基于可信相似用户的服务推荐方法

发布时间：2017-09-16 01:04

  本文关键词：基于可信相似用户的服务推荐方法

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【摘要】：服务计算吸引了越来越多的用户,服务商发布的服务也呈显出海量增长的趋势,人们迫切希望服务推荐系统能够为用户从海量服务中准确推荐出满足其喜好的服务。然而,大多数的服务推荐系统都是建立在用户对服务的总体单一评分基础之上,忽略了用户对服务各个属性的具体感受,这严重影响了服务推荐的准确性。同时,出于各种原因出现的虚假评价也会极大地影响推荐结果的可信性。为了解决以上问题,本文提出基于可信相似用户的服务推荐方法。首先,将各用户对各服务的评价信息表示为包含多个属性值的多个评价向量,对原始的用户历史评价信息进行横向纵向的综合处理,计算出用户可信度,从而将恶意用户的历史评价信息从服务推荐系统中剔除。其次,在所得可信用户的评价信息基础上计算某目标用户与其他可信用户之间的相似度,得到目标用户的最近邻居用户集合。然后,基于最近邻居用户集合得出候选服务集并基于相应历史评价信息和目标用户的偏好权重信息来对各候选服务进行综合评分,并最终确定综合评分值最高的候选服务以完成推荐。本文通过具体的实例验证了方法的可行性,同时通过仿真实验说明了不同参数设置下恶意用户的剔除效果,并将剔除与不剔除恶意用户两种情况下的推荐结果进行对比,验证了本文基于可信用户的服务推荐方法的有效性。
【关键词】：用户可信度 可信用户 用户偏好 服务推荐
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 研究的背景和意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-11
• 1.3 研究内容与创新点11-12
• 1.4 论文组织12-14
• 第二章 相关知识及概念14-25
• 2.1 服务推荐14-15
• 2.2 服务推荐算法的分类15-16
• 2.3 基于协同过滤的推荐算法16-22
• 2.3.1 基于用户的协同过滤推荐算法17-22
• 2.3.2 基于服务的协同过滤算法22
• 2.4 衡量推荐系统质量的评价标准22-23
• 2.5 本章小结23-25
• 第三章 基于用户历史评价信息的可信用户获取25-35
• 3.1 用户历史评价信息的描述26-27
• 3.2 可疑历史评价的获取27-32
• 3.2.1 服务的总体评价向量27-28
• 3.2.2 用户某服务评价向量与该服务总体评价向量的偏离大小28-29
• 3.2.3 基于偏离大小的各服务评价可信区间获取29-30
• 3.2.4 基于服务可信区间的各评价向量恶意度计算30-31
• 3.2.5 基于各评价向量恶意度的用户恶意度计算31-32
• 3.3 可信用户获取32-34
• 3.3.1 用户的可信度32-33
• 3.3.2 获取可信用户33-34
• 3.4 本章小结34-35
• 第四章 基于可信相似用户的服务推荐35-43
• 4.1 基于可信用户的相似用户获取35-38
• 4.2 基于可信相似用户的服务推荐38-41
• 4.3 恶意用户对服务推荐结果影响的分析41-42
• 4.4 本章小结42-43
• 第五章 仿真实验43-55
• 5.1 实验建立43-47
• 5.1.1 数据集与实验环境43-45
• 5.1.2 实验评价标准45-47
• 5.2 实验结果与分析47-54
• 5.2.1 恶意用户剔除效果47-51
• 5.2.2 服务推荐效果51-54
• 5.3 本章小结54-55
• 第六章 总结与展望55-58
• 6.1 总结55-56
• 6.2 展望56-58
• 参考文献58-61
• 附录1 程序清单61-62
• 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文62-63
• 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目63-64
• 致谢64

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