基于物品类别和置信矩阵填充的协同过滤算法研究

发布时间：2022-02-04 19:09

　　近年来随着互联网的迅猛发展,所带来的问题也越来越明显了,其中最突出的问题便是“信息过载”问题。虽然分类目录、搜索引擎等技术能在一定程度上缓解该问题,但是大多数用户都不能明确知道自己所需要的是什么,也就难以利用这些技术进行搜索了。但是,个性化推荐不仅能根据用户的历史信息发现用户的兴趣偏好,还能在海量的数据之中分析出用户的潜在兴趣,因而备受瞩目。个性化推荐推荐系统在发展过程中,也遇到了越来越多的问题,如:数据稀疏性、冷启动、可扩展性等等。本文就数据稀疏性问题,首先采用了图网络算法在稀疏数据集上计算得出物品关联矩阵;接着就所得物品关联矩阵存在关联程度弱的问题引入了一个k维的物品类别向量矩阵,每个物品都是该类别向量上的一个概率分布,并且该类别向量矩阵通过在物品关联图上随机游走来更新自身,更新后的类别向量矩阵体现出更强的物品关联程度,从而计算物品间的相似度,进而对评分矩阵进行首次填充;最后引入用户集合分类、评分置信度等概念,对传统的基于物品的协同过滤算法进行相关的改进并对评分矩阵进行第二次填充。本文实验中以基于物品的协同过滤算法作为基准算法,在Movielens数据集上进行对比实验,结果表明,本... 

【文章来源】：广州大学广东省

【文章页数】：50 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

用户—物品二分图

图 2-2 U 方向的映射图 2-3 I 方向的映射看出两类顶点的内部各节点间的性；在图 2-3 中，I1和 I3之间有而受该思想的启发，有学者开的推荐效果。二分图推荐算法的，已经有研究者如 Zhou 等将

和 u2之间有着最高的相关性；在图 2-3 中，I1和 I3之间有着最高的相关性。二分图是一个无向图，而受该思想的启发，有学者开始将资源分配、加权等概念引入其中，并且获得了较好的推荐效果。2.3.2 基于资源分配的二分图推荐算法就如 2.3.1 小节所提到的，已经有研究者如 Zhou 等将原本无向二分图往有向二分图的方向进行考虑，并成功地运用两步资源分配的方式，充分地利用两类顶点间的内在联系，将边与边之间的关系直观地表示出来[26，50]。资源分配方案的基本思想是：先为初始顶点的各节点分配资源

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于矩阵填充和物品可预测性的协同过滤算法[J]. 潘涛涛,文锋,刘勤让.  自动化学报. 2017(09)
[2]融合“用户-项目-用户兴趣标签图”的协同好友推荐算法[J]. 陈洁敏,李建国,汤非易,汤庸,陈笑凡,唐婷芳.  计算机科学与探索. 2018(01)
[3]基于时间加权三部图的分众分类标签推荐算法[J]. 李贵,王爽,李征宇,韩子扬,孙平,孙焕良.  小型微型计算机系统. 2016(02)
[4]基于用户兴趣模糊聚类的协同过滤算法[J]. 刘占兵,肖诗斌.  现代图书情报技术. 2015(11)
[5]基于时间加权连接的完全三部图推荐算法[J]. 朱永华,林举,吴志国,沈熠.  计算机技术与发展. 2015(10)
[6]基于标签权重评分的推荐模型及算法研究[J]. 孔欣欣,苏本昌,王宏志,高宏,李建中.  计算机学报. 2017(06)
[7]基于偏好的二分图网络模型Top-N推荐[J]. 陈添辉,林世平,郭昆,廖寿福.  计算机系统应用. 2015(04)
[8]基于用户-标签-项目语义挖掘的个性化音乐推荐[J]. 李瑞敏,林鸿飞,闫俊.  计算机研究与发展. 2014(10)
[9]面向微博系统的实时个性化推荐[J]. 高明,金澈清,钱卫宁,王晓玲,周傲英.  计算机学报. 2014(04)
[10]张量分解的标签推荐及新用户标签推荐算法[J]. 廖志芳,王超群,李小庆,张苗.  小型微型计算机系统. 2013(11)

博士论文
[1]基于协同过滤的推荐算法研究[D]. 刘青文.中国科学技术大学 2013

硕士论文
[1]基于用户个人特征的多内容项目协同过滤推荐[D]. 彭玉.西南大学 2007



本文编号：3613779