| 【中文题名】 | 基于评分预测和概率融合的协同过滤研究 |
| 【英文题名】 | Research on Collaborative Filtering Based on Rating Prediction and Probabilistic Fusion |
| 【学科专业】 | 应用数学 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-11-7 |
| 【中关键词】 | 推荐系统,协同过滤,场景,BP神经网络,概率融合框架, |
| 【英关键词】 | recommender system,collaborative filtering,scene,backpropagation neural network,probabilistic fusion framework, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>> |
| 【论文摘要】 |
随着互联网的普及和网络技术的不断发展,电子商务因其成本低廉、快捷、不受时空限制等优点在全球范围内得到普及和发展。而在这种虚拟环境下,商家所提供的产品种类和数量非常多,而且,从现实经验来看,用户的需求经常是不明确的、模糊的,可能会对某类产品有着潜在的需求,但并不清楚什么产品能满足自己的模糊需求,所以,如何向用户进行个性化产品推荐,将电子商务网站的浏览者转变为购买者,提高电子商务网站的交叉销售能力以及客户对电子商务网站的忠诚度,使得企业获得尽可能多的效益,成为电子商务的一个重要研究内容。推荐系统就是在这样的背景下与电子商务结合在一起的。协同过滤是目前在电子商务推荐系统中应用最早和最为成功的个性化推荐技术。但是,随着站点结构、内容复杂度、产品数量、产品种类和用户人数的不断增加,推荐系统中的协同过滤技术发展面临着诸如推荐质量不高、扩展性差等严峻的挑战。面对这些挑战,针对如何提高对用户推荐信息的质量、提高协同过滤算法的可扩展性等问题,国内外进行了很多研究,其成果也在实际中得到了一定的应用。
论文首先简要介绍了电子商务推荐系统产生的背景。论文对推荐系统的概念、作用,以及常用的方法等进行了详细的阐述。在推... |
| 【论文题纲】 |
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中文摘要 |
3-5 |
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英文摘要 |
5-10 |
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第1章 绪论 |
10-13 |
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1.1 研究背景 |
10-11 |
|
1.2 本文的主要研究内容 |
11 |
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1.3 本文的组织 |
11-13 |
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第二章 电子商务推荐系统及协同过滤技术 |
13-26 |
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2.1 电子商务推荐系统简介 |
13-15 |
|
2.1.1 概念 |
13-14 |
|
2.1.2 作用 |
14 |
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2.1.3 现有推荐系统 |
14-15 |
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2.2 电子商务推荐系统推荐方法 |
15-18 |
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2.2.1 基于内容推荐 |
15-16 |
|
2.2.2 协同过滤推荐 |
16 |
|
2.2.3 基于关联规则推荐 |
16-17 |
|
2.2.4 基于效用推荐 |
17 |
|
2.2.5 基于知识推荐 |
17 |
|
2.2.6 组合推荐 |
17-18 |
|
2.2.7 主要推荐方法的对比 |
18 |
|
2.3 协同过滤技术 |
18-25 |
|
2.3.1 协同过滤的优缺点 |
18-19 |
|
2.3.2 协同过滤的实现 |
19-23 |
|
2.3.3 协同过滤算法 |
23-25 |
|
2.4 小结 |
25-26 |
|
第三章 协同过滤算法存在的问题及解决方法 |
26-36 |
|
3.1 协同过滤在应用中存在的问题 |
26-28 |
|
3.1.1 稀疏性问题 |
26-27 |
|
3.1.2 冷开始问题 |
27 |
|
3.1.3 可扩展性问题 |
27-28 |
|
3.2 现有的解决方法 |
28-35 |
|
3.2.1 LSI/SVD 降维 |
28-30 |
|
3.2.2 特征加权 |
30-32 |
|
3.2.3 用户的筛选 |
32-34 |
|
3.2.4 其它方法 |
34-35 |
|
3.3 小结 |
35-36 |
|
第四章 基于评分预测和概率融合的协同过滤 |
36-48 |
|
4.1 算法的理论依据 |
36-40 |
|
4.1.1 基于用户和项的协同过滤算法 |
37-39 |
|
4.1.2 算法提出的依据 |
39-40 |
|
4.2 算法描述 |
40-41 |
|
4.3 单个场景下的推荐算法 |
41-47 |
|
4.3.1 数据预处理 |
41 |
|
4.3.2 最近邻居集的选取 |
41-44 |
|
4.3.3 概率融合框架 |
44-46 |
|
4.3.4 概率的计算 |
46-47 |
|
4.4 小结 |
47-48 |
|
第五章 实验与评价 |
48-55 |
|
5.1 实验目的 |
48 |
|
5.2 实验数据集及实验环境 |
48-49 |
|
5.3 实验评价标准 |
49-50 |
|
5.4 实验方案 |
50 |
|
5.5 实验结果及性能比较 |
50-54 |
|
5.6 小结 |
54-55 |
|
结论 |
55-57 |
|
1.本文的主要工作 |
55 |
|
2.未来的工作 |
55-57 |
|
致谢 |
57-58 |
|
参考文献 |
58-62 |
|
攻读学位期间的论文及科研成果 |
62 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389082 |
