基于協(xié)同過濾技術的推薦算法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，用戶與網(wǎng)站的交互也越來越頻繁，向用戶提出合理的推薦成為了很多網(wǎng)絡公司的追求商業(yè)利潤的關鍵條件。推薦技術是個綜合性的研究領域，它涉及機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計學、人工智能和模式識別等領域。這項技術通過處理和分析用戶的數(shù)據(jù)來找出有用的信息，并且向用戶做出推薦。它是目前最熱門的技術之一。
　　本文首先對傳統(tǒng)的基于用戶的協(xié)同過濾算法和基于物品的協(xié)同過濾算法進行了系統(tǒng)的分析和研究。本文在前人研究的基礎上，提出了有關于傳統(tǒng)

2、基于用戶的協(xié)同過濾算法的改進。本文的研究和驗證全部是基于實驗完成，通過兩組實驗對幾個算法取得的不同結果進行了全面的實現(xiàn)和分析。本文采用被廣泛接受的三個不同的測評標準對幾個算法進行了全面的評估。在實驗的數(shù)據(jù)集上，本文通過實驗證明了改進的基于用戶的協(xié)同過濾算法在推薦的準確率和召回率上優(yōu)于其他算法。本文分析了經(jīng)修改的基于用戶的協(xié)同過濾算法只在覆蓋率上取得良好效果的原因，并總結了提供用戶行為數(shù)據(jù)集的特點。
　　本文使用在實驗中取得較好效果

3、的算法搭建了一個電影推薦系統(tǒng)，并從數(shù)據(jù)庫到推薦引擎構成以及推薦流程等多角度闡述了系統(tǒng)構成。系統(tǒng)從實際角度出發(fā)，全面的分析了用戶行為特征，并為每個用戶構建與其興趣愛好相似的人群集合。在經(jīng)過推薦引擎預測出用戶對系統(tǒng)中所有物品可能的喜好程度后，根據(jù)預測值大小排名，組成一個評分最高的TopN個商品推薦給用戶，系統(tǒng)有效地迎合了電影網(wǎng)站用戶群的特點。
　　基于用戶的協(xié)同過濾算法和基于物品的協(xié)同過濾算法雖然出現(xiàn)的時間很早，但現(xiàn)在仍然被很多著名的