基于混合协同过滤的电影推荐系统的设计与实现
这是一篇关于协同过滤,项目属性,信息熵,兴趣变化,JSP技术的论文, 主要内容为信息过载是由Web2.0互联网时代信息急速增长带来的严重消极影响,而个性化推荐技术是解决该问题的有力武器。协同过滤是目前应用最广泛和最成功的推荐技术。但是传统的协同过滤算法存在数据稀疏和用户兴趣变化问题,算法精度受限。为了解决上述问题,本文在前人研究基础上提出了一种融合项目属性和时间因素的混合协同过滤算法。此外,考虑到每一天、每个时间段都会有大量的新电影上映,这些电影数量多、种类广、质量层次不齐,用户面临着电影信息过载问题。为此,本文将改进的算法应用到解决实际问题当中,设计并实现了一个以B/S架构为基础的电影推荐系统。所做的工作涵盖以下几点:第一、针对数据稀疏性问题,提出一种基于信息熵的综合相似度计算方法。该方法利用项目属性信息比较稳定、不受评分稀疏性影响的优势,在计算评分相似度的同时,进行项目属性相似度的计算,从而深刻挖掘项目之间的内在联系,提高项目相似度计算的准确性。第二、为了解决用户兴趣变化问题,构建了一种适应于不同用户群体的兴趣变化模型。该模型包括两种权重,第一种时间权重是受艾宾浩斯记忆曲线启发,通过指数衰减函数来模拟用户兴趣的变化过程,并为不同用户群体设置不同的衰减系数,从而突出近期用户行为数据的重要性。第二种权重是基于项目相似度的数据权重,通过计算历史访问项目与近期时间窗口T内的相关性,旨在克服单纯依靠第一种权重带来的弊端:削弱所有早期行为数据包括有价值的。第三、根据设计的改进算法,构建了一个基于B/S架构的电影推荐系统,包括数据库模块、离线计算模块、在线智能推荐模块、系统信息管理模块等。系统在Java Web开发环境下使用jsp和servlet相关技术实现,这不仅可以提供一种高效、简洁的编程手段,而且能够增强网页的独立性和可重用性。第四、通过实验分析比较所设计的算法与传统推荐算法在性能和效果上的差异,讨论融合项目属性和时间因素对推荐算法的影响。实验结果表明,改进后的算法能够缓解数据稀疏问题,而适应于不同用户群体兴趣变化模型的引入,增强了算法对时间因素的敏感性,从而提高了算法的准确率。设计与实现的电影推荐系统在对电影信息进行有效管理的同时,还能够为用户提供有针对性的电影资讯推荐服务。
基于改进融合模型的电影推荐系统的研究与实现
这是一篇关于隐语义模型,k近邻模型,信息熵,兴趣变化,年龄分组,B/S架构的论文, 主要内容为随着互联网技术的广泛应用,人们被海量信息淹没,从而很难有效的找到自己所需要的内容,面临着信息过载带来的诸多问题。在电影视频网站中此类问题尤其明显,人们很难快速找到自己可能感兴趣的电影信息,并在寻找电影的过程中耗费了大量的精力。推荐系统技术通过直接向用户推送可能感兴趣的内容解决了该问题,并弥补了搜索引擎的不足,该技术正在受到越来越多学者以及工业界的关注。首先,介绍了协同过滤算法的核心理论及其实现,其主要分为基于邻域的协同过滤和基于模型的协同过滤。基于邻域的协同过滤主要通过评分矩阵计算相似度,再通过邻居集预测评分形成推荐,但是矩阵稀疏性、用户兴趣变化、冷启动是该技术很难解决的问题。基于模型的协同过滤,如聚类模型、贝叶斯网络模型等通过机器学习的方法解决了以上部分问题,并得到了更好的预测准确性,但同时也存在自身的不足。其次,介绍了奇异值分解的原理与方法,并针对其需要存储空间大、效率低等问题,引出了基于梯度下降的隐语义模型。此后在原始隐语义模型模型中加入了偏置项,并通过实验与原始隐语义模型进行了RMSE的比较。从多角度将隐语义模型与基于邻域的协同过滤的特点与局限性进行了对比。然后,提出了一种改进的k近邻模型,针对相似度单一问题,提出基于信息熵的项目属性相似度与原始余弦相似度进行线性加权融合。针对不同用户兴趣变化的问题,以艾宾浩斯记忆曲线为理论基础,设计出一个兴趣衰减权重,并将用户按年龄分组设置衰减系数,从而强化近期行为对推荐结果的影响。利用改进的k近邻模型对biasedSVD隐语义模型进行误差修正,实现两种模型的有效融合。通过在movielens数据集上进行试验对比,我们发现改进融合模型拥有较高的预测准确性。最后,应用了改进的融合算法开发了基于B/S架构的电影推荐系统,该系统应用JSP以及Servlet技术实现了个性化推荐、热门电影推荐、用户打分、电影管理等基础功能,达到了针对不同用户个性化推荐的目标,证实了算法的实用性。
基于改进融合模型的电影推荐系统的研究与实现
这是一篇关于隐语义模型,k近邻模型,信息熵,兴趣变化,年龄分组,B/S架构的论文, 主要内容为随着互联网技术的广泛应用,人们被海量信息淹没,从而很难有效的找到自己所需要的内容,面临着信息过载带来的诸多问题。在电影视频网站中此类问题尤其明显,人们很难快速找到自己可能感兴趣的电影信息,并在寻找电影的过程中耗费了大量的精力。推荐系统技术通过直接向用户推送可能感兴趣的内容解决了该问题,并弥补了搜索引擎的不足,该技术正在受到越来越多学者以及工业界的关注。首先,介绍了协同过滤算法的核心理论及其实现,其主要分为基于邻域的协同过滤和基于模型的协同过滤。基于邻域的协同过滤主要通过评分矩阵计算相似度,再通过邻居集预测评分形成推荐,但是矩阵稀疏性、用户兴趣变化、冷启动是该技术很难解决的问题。基于模型的协同过滤,如聚类模型、贝叶斯网络模型等通过机器学习的方法解决了以上部分问题,并得到了更好的预测准确性,但同时也存在自身的不足。其次,介绍了奇异值分解的原理与方法,并针对其需要存储空间大、效率低等问题,引出了基于梯度下降的隐语义模型。此后在原始隐语义模型模型中加入了偏置项,并通过实验与原始隐语义模型进行了RMSE的比较。从多角度将隐语义模型与基于邻域的协同过滤的特点与局限性进行了对比。然后,提出了一种改进的k近邻模型,针对相似度单一问题,提出基于信息熵的项目属性相似度与原始余弦相似度进行线性加权融合。针对不同用户兴趣变化的问题,以艾宾浩斯记忆曲线为理论基础,设计出一个兴趣衰减权重,并将用户按年龄分组设置衰减系数,从而强化近期行为对推荐结果的影响。利用改进的k近邻模型对biasedSVD隐语义模型进行误差修正,实现两种模型的有效融合。通过在movielens数据集上进行试验对比,我们发现改进融合模型拥有较高的预测准确性。最后,应用了改进的融合算法开发了基于B/S架构的电影推荐系统,该系统应用JSP以及Servlet技术实现了个性化推荐、热门电影推荐、用户打分、电影管理等基础功能,达到了针对不同用户个性化推荐的目标,证实了算法的实用性。
基于改进融合模型的电影推荐系统的研究与实现
这是一篇关于隐语义模型,k近邻模型,信息熵,兴趣变化,年龄分组,B/S架构的论文, 主要内容为随着互联网技术的广泛应用,人们被海量信息淹没,从而很难有效的找到自己所需要的内容,面临着信息过载带来的诸多问题。在电影视频网站中此类问题尤其明显,人们很难快速找到自己可能感兴趣的电影信息,并在寻找电影的过程中耗费了大量的精力。推荐系统技术通过直接向用户推送可能感兴趣的内容解决了该问题,并弥补了搜索引擎的不足,该技术正在受到越来越多学者以及工业界的关注。首先,介绍了协同过滤算法的核心理论及其实现,其主要分为基于邻域的协同过滤和基于模型的协同过滤。基于邻域的协同过滤主要通过评分矩阵计算相似度,再通过邻居集预测评分形成推荐,但是矩阵稀疏性、用户兴趣变化、冷启动是该技术很难解决的问题。基于模型的协同过滤,如聚类模型、贝叶斯网络模型等通过机器学习的方法解决了以上部分问题,并得到了更好的预测准确性,但同时也存在自身的不足。其次,介绍了奇异值分解的原理与方法,并针对其需要存储空间大、效率低等问题,引出了基于梯度下降的隐语义模型。此后在原始隐语义模型模型中加入了偏置项,并通过实验与原始隐语义模型进行了RMSE的比较。从多角度将隐语义模型与基于邻域的协同过滤的特点与局限性进行了对比。然后,提出了一种改进的k近邻模型,针对相似度单一问题,提出基于信息熵的项目属性相似度与原始余弦相似度进行线性加权融合。针对不同用户兴趣变化的问题,以艾宾浩斯记忆曲线为理论基础,设计出一个兴趣衰减权重,并将用户按年龄分组设置衰减系数,从而强化近期行为对推荐结果的影响。利用改进的k近邻模型对biasedSVD隐语义模型进行误差修正,实现两种模型的有效融合。通过在movielens数据集上进行试验对比,我们发现改进融合模型拥有较高的预测准确性。最后,应用了改进的融合算法开发了基于B/S架构的电影推荐系统,该系统应用JSP以及Servlet技术实现了个性化推荐、热门电影推荐、用户打分、电影管理等基础功能,达到了针对不同用户个性化推荐的目标,证实了算法的实用性。
基于标签和隐私保护的聚类推荐算法的研究与应用
这是一篇关于推荐算法,模糊c均值聚类,差分隐私保护,标签权重,兴趣变化的论文, 主要内容为推荐系统作为当下信息检索的重要工具,在电子商务等诸多领域得到了广泛的应用和发展。随着2004年web2.0概念的提出,互联网进入了用户自由标注产生内容的时代。社会化标签在电子商务领域被普遍使用,用户通过自由标注能够更好的对资源按自己喜好分类,推荐系统也能够根据标签进行用户兴趣预测,进行高效的推荐。推荐算法根据用户的信息、资源的信息和浏览信息等内容进行偏好预测推荐,使得推荐系统面临着以下几方面的问题:数据量的膨胀使其面临着数据稀疏性的问题,根据用户的信息和浏览记录预测兴趣偏好时的隐私泄露问题,用户兴趣随时间迁移改变的问题等等。针对以上情况进行相应的研究和改进,主要内容如下。(1)针对数据稀疏性问题进行了研究,提出利用Slope one算法对用户没有评价过的资源进行评分预测填充,缓解稀疏性问题。标签作为连接用户和资源之间的桥梁,通过评分更能反应用户在使用标签时对资源的态度,因此将评分和标签融合。通过评分矩阵对标签进行加权更有利于提高推荐准确性。(2)针对隐私泄露问题进行了研究,提出在对用户进行模糊c均值聚类时引入差分隐私保护思想的方法;在聚类过程中加入Laplace噪声,保护聚类中心点,产生带有隐私保护的聚类中心点和带有隐私保护的相似用户,达到保护隐私的目的。(3)针对模糊c均值聚类算法初始中心随机问题进行了研究,提出把密度思想和最大最小距离思想进行融合的方法,解决隶属度矩阵和聚类中心初始化随机的问题。达到有更高的准确率和更快的收敛速度的目的。(4)针对用户兴趣随时间迁移改变的问题进行了研究,提出改进的指数遗忘函数,用其对标签进行加权反应用户的短期兴趣变化;并引入时间窗口的概念,兼顾每个人的长期爱好进行评分预测;达到动态模拟用户的兴趣随着时间变化的目的。(5)使用上面的研究成果,从需求分析、架构设计、模块设计、数据库设计等多方面进行设计并实现电影推荐系统。从而将基于标签和隐私保护的聚类推荐方法应用到个性化电影推荐系统中。达到针对不同用户“私人定制,隐私安全”的推荐目标。
基于时空因素的推荐算法研究与实现
这是一篇关于推荐算法,时空因素,新闻推荐,冷启动,兴趣变化,遗忘曲线的论文, 主要内容为随着科技的不断进步,人们可以更加便捷迅速地获取到新闻信息。新闻的时效性相当重要,促使着媒体必须在短时间内将新闻传播出去,将其推送给相应的用户群体。新闻类的推荐算法应运而生。目前的推荐算法主要包括几个主体的方面,基于内容的推荐、协同过滤推荐还有混合型推荐等,并取得了很好的效果且已经应用到现实系统里。现阶段的多数推荐算法在考虑用户兴趣的层面上并没有充分考虑时间和空间带来的影响,使得推荐结果的准确率不均衡。本文结合时空因素,提出了两种推荐算法很好地解决了用户冷启动问题以及用户兴趣动态变化的问题。实验表明,两种算法在召回率方面有优异表现,准确率也有着显著的提高。最后,在Android平台实现了新闻推荐系统。具体主要研究工作如下:(1)针对目前的推荐算法未能很好的处理新用户的冷启动问题和用户签到数据稀疏的问题,本文提出了一种结合专家信任的POI推荐算法。专家用户为信任度最高,最具参考价值的用户。第一步利用用户的签到信息,选取特定的时间和空间范围内的用户签到数据以得到候选专家用户集合。然后,结合候选专家用户的签到次数和签到范围的影响,对候选专家用户集合进行过滤,得到一位专家用户,并且根据专家用户的兴趣点得到Top-N推荐列表并推荐给新用户。对于数据稀疏的用户,可以结合该用户其余签到数据的地理位置信息并通过核函数计算地理分布影响来对推荐列表进行优化,得到最终的推荐列表。(2)针对现存的基于标签的个性化推荐算法在构建用户兴趣模型时未考虑到时间因素尤其是短时间内的近期兴趣给推荐结果带来影响的问题,本文提出了一种考虑用户近期兴趣变化的个性化推荐算法。该算法首先利用用户和物品的数据,分别计算出用户和物品的标签权重。然后结合遗忘曲线和近期用户兴趣变化,对用户标签权重进行更新,然后计算相似度,之后进行k近邻的寻找,填充稀疏矩阵,输出Top-N推荐列表。相较而言,该算法具有一定的改善效果,在提升推荐结果准确度的同时增加了可解释性。(3)本文通过对两种改进算法的融合同时利用Android设计并实现了新闻推荐系统。该系统利用用户地理位置信息对新用户进行推荐,缓解了冷启动问题;利用用户对新闻的收藏,评论,分享和删除等操作,分析用户的兴趣变化,以实现更加准确的新闻推荐。该系统不仅提高了用户浏览新闻时的体验,而且在应用后也具备很高的经济价值。通过以上研究,我们论文通过利用时空因素提出了两种推荐算法,缓解了冷启动问题,提高了推荐效果,并应用到新闻推荐系统中。
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