基于协同过滤的推荐系统的设计与实现
这是一篇关于稀疏性,相似度,混合协同过滤,推荐系统,SpringMVC的论文, 主要内容为信息技术的快速发展正不断使人们逐渐步入信息过载的时代,推荐系统的产生是解决该问题的有效方法之一。而协同过滤是推荐系统中常用的方法,它最大的优点是不用考虑被推荐物品的内容,只是根据群体的相似度对目标用户做出社会化推荐。尽管协同过滤已经广泛应用于生活中的各个领域中,但其仍存在着冷启动、稀疏性、准确性和扩展性等问题。本文首先对推荐系统做了一个整体的介绍,研究和分析了一些常用的推荐技术和协同过滤算法,设计并实现了一个基于B/S结构的电影推荐系统。文章首先提出了新的相似度计算方法,结合了用户兴趣相似度以及活跃用户和热门物品对个性化推荐的影响,提高了相似度计算的准确性。然后引入了相似度过滤参数,对最近邻居集合的选取做了进一步的优化,同时在算法的评分预测模块引入了评价因子和控制因子对基于用户和基于项目的预测评分进行了加权混合,最后设计和实现了一种基于用户-项目的混合协同过滤算法。将其与基于用户和基于项目的协同过滤方法在所选数据集上做了实验对比,实验表明,该混合算法能够在一定程度上缓解稀疏性问题,并能够大幅度提升推荐准确率。以此混合算法为基础,本文实现了一个电影推荐系统,先从功能需求、模块划分、系统架构等方面对系统进行了总体设计,然后详细阐述了使用J2EE三层架构思想和SpringMVC、MyBatis框架构建系统的整个设计和实现过程。系统可以很好的为用户提供个性化的电影推荐,进一步说明了该混合算法的有效性。
基于协同过滤的推荐系统的设计与实现
这是一篇关于稀疏性,相似度,混合协同过滤,推荐系统,SpringMVC的论文, 主要内容为信息技术的快速发展正不断使人们逐渐步入信息过载的时代,推荐系统的产生是解决该问题的有效方法之一。而协同过滤是推荐系统中常用的方法,它最大的优点是不用考虑被推荐物品的内容,只是根据群体的相似度对目标用户做出社会化推荐。尽管协同过滤已经广泛应用于生活中的各个领域中,但其仍存在着冷启动、稀疏性、准确性和扩展性等问题。本文首先对推荐系统做了一个整体的介绍,研究和分析了一些常用的推荐技术和协同过滤算法,设计并实现了一个基于B/S结构的电影推荐系统。文章首先提出了新的相似度计算方法,结合了用户兴趣相似度以及活跃用户和热门物品对个性化推荐的影响,提高了相似度计算的准确性。然后引入了相似度过滤参数,对最近邻居集合的选取做了进一步的优化,同时在算法的评分预测模块引入了评价因子和控制因子对基于用户和基于项目的预测评分进行了加权混合,最后设计和实现了一种基于用户-项目的混合协同过滤算法。将其与基于用户和基于项目的协同过滤方法在所选数据集上做了实验对比,实验表明,该混合算法能够在一定程度上缓解稀疏性问题,并能够大幅度提升推荐准确率。以此混合算法为基础,本文实现了一个电影推荐系统,先从功能需求、模块划分、系统架构等方面对系统进行了总体设计,然后详细阐述了使用J2EE三层架构思想和SpringMVC、MyBatis框架构建系统的整个设计和实现过程。系统可以很好的为用户提供个性化的电影推荐,进一步说明了该混合算法的有效性。
基于混合协同过滤的个性化电影推荐系统研究
这是一篇关于混合协同过滤,个性化推荐,评分预测,电影系统的论文, 主要内容为随着互联网和信息技术的快速发展,互联网中的资源呈现指数级别的增长态势,“信息过载”问题日趋突出。推荐系统通过构建用户兴趣模型来为用户提供个性化服务,有效地缓解了“信息过载”问题。电影作为网民信息获取和文化消费的主要形态之一,已然成为人们追求精神文化的重要渠道之一。而通常人们较难准确地表达自己的需求,其次互联网上的电影资源日趋庞大,使得海量电影的供给和用户多样化的需求之间的矛盾日益突出,此时个性化推荐技术与电影系统的有机结合显得尤为重要,既能帮助用户快速地发现其喜爱的电影;同时用户对电影推荐系统的忠诚度的提升又能助力运营商以VIP付费服务、广告投放等手段增加经济收益。本课题以电影推荐系统为研究对象,从个性化推荐技术的算法和应用两个方面展开研究,提出了基于混合协同过滤的个性化电影推荐算法,在Movielens数据集上验证了其有效性;同时,设计并实现了一个基于混合协同过滤的个性化电影推荐系统。依此目的,本课题的主要研究内容和研究成果如下:(1)从协同过滤算法、个性化电影推荐两方面对国内外的相关文献进行了梳理和分析,指出现有研究的不足;(2)引入共同评分权重函数改进了相似度的计算方法,有效地缓解了因数据稀疏而导致的相似度过度估计的问题;引入时间权重函数改进了预测评分的计算方法,对用户不同时间的评分赋予不同的时间权重,更好地解决了推荐的时效性问题。实验结果表明改进的协同过滤算法在推荐准确度上较传统的协同过滤有明显的提升;(3)在改进的协同过滤的算法的基础上,提出了基于用户——电影的混合协同过滤推荐算法,采取加权式的混合策略混合基于用户和基于电影的的预测评分。不同于传统的线性加权方式,本课题从近邻集合的相似度权重出发,对权重因子进行了分解,减少了人为确定权重的不准确性,实验结果表明混合协同过滤算法较传统的协同过滤算法有更高的推荐准确度;(4)从实际应用的角度出发,实现了基于混合协同过滤算法的推荐引擎,并且构建了一个基于B/S架构的个性化电影推荐系统,实现了电影搜索、电影评分、个性化推荐、用户个人中心、查看电影详情等功能。
基于协同过滤的推荐系统的设计与实现
这是一篇关于稀疏性,相似度,混合协同过滤,推荐系统,SpringMVC的论文, 主要内容为信息技术的快速发展正不断使人们逐渐步入信息过载的时代,推荐系统的产生是解决该问题的有效方法之一。而协同过滤是推荐系统中常用的方法,它最大的优点是不用考虑被推荐物品的内容,只是根据群体的相似度对目标用户做出社会化推荐。尽管协同过滤已经广泛应用于生活中的各个领域中,但其仍存在着冷启动、稀疏性、准确性和扩展性等问题。本文首先对推荐系统做了一个整体的介绍,研究和分析了一些常用的推荐技术和协同过滤算法,设计并实现了一个基于B/S结构的电影推荐系统。文章首先提出了新的相似度计算方法,结合了用户兴趣相似度以及活跃用户和热门物品对个性化推荐的影响,提高了相似度计算的准确性。然后引入了相似度过滤参数,对最近邻居集合的选取做了进一步的优化,同时在算法的评分预测模块引入了评价因子和控制因子对基于用户和基于项目的预测评分进行了加权混合,最后设计和实现了一种基于用户-项目的混合协同过滤算法。将其与基于用户和基于项目的协同过滤方法在所选数据集上做了实验对比,实验表明,该混合算法能够在一定程度上缓解稀疏性问题,并能够大幅度提升推荐准确率。以此混合算法为基础,本文实现了一个电影推荐系统,先从功能需求、模块划分、系统架构等方面对系统进行了总体设计,然后详细阐述了使用J2EE三层架构思想和SpringMVC、MyBatis框架构建系统的整个设计和实现过程。系统可以很好的为用户提供个性化的电影推荐,进一步说明了该混合算法的有效性。
基于混合协同过滤的个性化电影推荐系统研究
这是一篇关于混合协同过滤,个性化推荐,评分预测,电影系统的论文, 主要内容为随着互联网和信息技术的快速发展,互联网中的资源呈现指数级别的增长态势,“信息过载”问题日趋突出。推荐系统通过构建用户兴趣模型来为用户提供个性化服务,有效地缓解了“信息过载”问题。电影作为网民信息获取和文化消费的主要形态之一,已然成为人们追求精神文化的重要渠道之一。而通常人们较难准确地表达自己的需求,其次互联网上的电影资源日趋庞大,使得海量电影的供给和用户多样化的需求之间的矛盾日益突出,此时个性化推荐技术与电影系统的有机结合显得尤为重要,既能帮助用户快速地发现其喜爱的电影;同时用户对电影推荐系统的忠诚度的提升又能助力运营商以VIP付费服务、广告投放等手段增加经济收益。本课题以电影推荐系统为研究对象,从个性化推荐技术的算法和应用两个方面展开研究,提出了基于混合协同过滤的个性化电影推荐算法,在Movielens数据集上验证了其有效性;同时,设计并实现了一个基于混合协同过滤的个性化电影推荐系统。依此目的,本课题的主要研究内容和研究成果如下:(1)从协同过滤算法、个性化电影推荐两方面对国内外的相关文献进行了梳理和分析,指出现有研究的不足;(2)引入共同评分权重函数改进了相似度的计算方法,有效地缓解了因数据稀疏而导致的相似度过度估计的问题;引入时间权重函数改进了预测评分的计算方法,对用户不同时间的评分赋予不同的时间权重,更好地解决了推荐的时效性问题。实验结果表明改进的协同过滤算法在推荐准确度上较传统的协同过滤有明显的提升;(3)在改进的协同过滤的算法的基础上,提出了基于用户——电影的混合协同过滤推荐算法,采取加权式的混合策略混合基于用户和基于电影的的预测评分。不同于传统的线性加权方式,本课题从近邻集合的相似度权重出发,对权重因子进行了分解,减少了人为确定权重的不准确性,实验结果表明混合协同过滤算法较传统的协同过滤算法有更高的推荐准确度;(4)从实际应用的角度出发,实现了基于混合协同过滤算法的推荐引擎,并且构建了一个基于B/S架构的个性化电影推荐系统,实现了电影搜索、电影评分、个性化推荐、用户个人中心、查看电影详情等功能。
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