基于项目流行度加权的协同过滤推荐系统研究与开发

发布时间：2024-06-02 00:44

　　随着互联网信息技术的飞速发展,多种多样的在线课程大量涌现,为众多学习者提供了丰富的学习资源和灵活选择。与此同时,这种互联网平台信息“超载”现象的日益加剧,导致学习者需要花费大量时间和精力搜索、选择适合自身的学习资源,且往往效果也不尽如人意,这就大大削弱了在线学习平台的辅助作用。为解决这一问题,可采用协同过滤推荐方法给用户推荐个性化学习课程资源。在分析流行度推荐算法的基础上提出加入用户分群的流行度推荐算法,解决新注册用户在协同过滤推荐技术中存在的冷启动的难题。对于老用户,流行度和流行度差异对协同过滤中相似度的计算影响很大,提出结合自适应流行度阈值的项目流行度加权的协同过滤推荐算法,通过设置自适应的流行度阈值和流行度惩罚和补偿的权重,并将其引入到相似度计算公式中,对于流行度大于阈值的课程进行惩罚,对于流行度小于阈值的课程进行补偿,由此,减轻了流行度和流行度的差异对协同过滤项目相似度的计算影响,并且提升了个性化课程推荐系统的覆盖率。主要工作如下:1.基于个性化推荐系统国内和国外的研究背景,论文介绍了基于关联规则和协同过滤的推荐算法理论思想和实现过程,以及他们各自的优缺点。2.针对协同过滤推荐...

【文章页数】：50 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－１传统推荐算法的分类??

性化课程推荐系统的出现解决了这一问题，该技术利用用户行为数据，选择合适的推荐算法来实??现这个过程。传统的推荐技术主要有：基于内容的、基于关联规则的、基于协同过滤的和混合推??荐，如图２－１所示：??，？，一：：．．．．．．：竺?．．．．．！??Ｚ?????／?一．＿一一一一基子....

图２－３推荐过程示意图??基于用户的协同过滤算法的详细过程如下：??（１）构建用户一项目评分矩阵??

的朋友那里得到推荐项目。比如你的朋友们喜欢电影哈利波特，那么你自己看哈利波特电影的概??率就很大，我们把你最近邻朋友的兴趣爱好推荐给你，这就是基于用户的协同过滤推荐算法的推??荐思想［１５］，其过程如图２－２所示：??（构建用户一项目１?计算用户相似度１?预测未评价１??＾?评分....

图２－４推荐过程示意图??２．２．３基于模型的协同过滤推荐方法??

推疔—＊??图２－３推荐过程示意图??基于用户的协同过滤算法的详细过程如下：??（１）

图２－５程序执行流程图??２．６本章小结??

宁夏大学硕士学位论文?第二章相关理论技术及开发工具??２．４．２相似度计算公式差异??佘弦相似度计算的过程中包括了用户所有信息，包括缺省的打分信息。而皮尔森相关系数与??修正余弦相似度计算只涵盖了两个用户都进行评分的项目信息，皮尔森相关系数的标准是该项目??的评分均值，修正余弦相....

本文编号：3986610