基于混淆用户模型的协同过滤推荐算法研究

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基于混淆用户模型的协同过滤推荐算法研究

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毕业论文范文题目：基于混淆用户模型的协同过滤推荐算法研究，论文范文关键词：基于混淆用户模型的协同过滤推荐算法研究
基于混淆用户模型的协同过滤推荐算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：互联网的遍及跟电子商务的敏捷发展造成了信息的过载,用户在大量的产品信息中难以找到须要的商品,由此,电子商务推荐体系应运而生。当前,电子商务推荐体系在实际应用中还不成熟,仍然存在很多问题,如推荐品质受到宏大而稀少的用户评估数据的重大影响、体系的可扩大机能差、推荐实时性差等。论文针对推荐体系存在的重要问题,对电子商务个性化推荐体系中的用户模（本文此处忽略..）型跟协同过滤推荐算法进行了有利的摸索跟研究。协同过滤是个性化推荐体系中利用最广泛跟最成功的推荐技巧,然而它也面临着推荐正确度跟可扩大性两大挑衅。协同过滤技巧分为基于内存跟基于模型两种,前者的推荐正确度更高,但可扩大性比后者低。论文提出了混淆用户模型,基于该模型的协同过滤推荐体系既存在基于内存协同过滤的推荐正确度,又存在基于模型协同过滤的（略..）可扩大性。在用户模型层面,论文分析了目前的协同过滤推荐中经典用户模型存在的缺点,利用商品组合特点跟人口统计信息构建了混淆用户模型。混淆用户模型稀释了名目内容描述信息、用户人口统计信息跟用户-名目评分矩阵,进步了用户模型的信息浓度,在必定程度上解决了稀少性跟冷开端问题。混淆用户模型引入的特点兴趣度,反应了用户对特点的偏好程度,在打算用户之（文章此处忽略..）间类似度时更为正确。在协同过滤算法层面,论文分析了当前电子商务个性化推荐体系中常用的协同过滤推荐算法存在的稀少性、可扩大性、实时性跟推荐正确度等问题,提出了基于混淆用户模型的协同过滤推荐算法。该方法采取基于内容的过滤跟基于人口统计信息的过滤离线构建用户模型,而后基于该模型应用协同过滤在线产生推荐。在特点层、模型层、协同过滤算法层三个不同（本文此处忽略..）品位引入组合,降落了体系的复杂性跟打算时光,进步了可扩大性跟推荐正确度。协同过滤算法层引入了遗传算法学惯用户模型中每个特点的权重取值,使体系对用户偏好的描述更加正确。采取MovieLens数据集对论文提出的改进算法进行了仿实在验。实验成果表明:基于混淆用户模型的协同过滤推荐算法在推荐的正确性、完全性、可扩大性等方面均优于实验对比算法。

以上为本篇毕业论文范文基于混淆用户模型的协同过滤推荐算法研究的介绍部分。

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