基于用户上下文信息的协同过滤算法研究

基于用户上下文信息的协同过滤算法研究

作者:师大云端图书馆 时间:2018-08-13 分类:参考文献 喜欢:3647
师大云端图书馆

【摘要】众所周知,随着Internet技术的飞速发展,我们已经从信息匮乏的时代过渡到了信息超载的时代。然而,信息超载时代人们反而越来越难以找到自己满意的信息。推荐系统被认为是解决信息超载问题最重要的方法之一,因为推荐系统会更加主动地向用户提供个性化的服务。一个完整的推荐系统由不同模块组成,其中最重要的部分就是推荐算法的设计。协同过滤被认为是最早也是应用最为广泛的推荐算法。该算法通过向目标用户推荐与其兴趣相似的用户喜欢过的而自己又没有接触过的物品来实现推荐功能。传统的协同过滤算法确实有很高的推荐精确度,但是它依然存在着很多值得改进的地方。比如,传统协同过滤算法无法有效解决用户兴趣漂移的问题。另一方面,传统协同过滤算法过分地强调用户之间的相似度,而忽略了用户本身的特性。用户上下文信息在推荐系统中扮演着很重要的角色。本文特地选择了用户时间信息和用户信任信息来分析用户上下文信息对协同过滤算法的影响。时间信息的利用主要体现在用户偏好随时间变化和用户兴趣随时间变化两个方面。用户偏好是从用户本身性格特征来考虑的,在评分方面上的体现就是不同用户使用数字表达对物品的喜欢程度的标准是不同的,并且同一个用户在不同时期的标准也会不同。用户兴趣随时间变化就是所谓的用户兴趣漂移问题。用户的兴趣一般是多样的且兴趣也是会随时间变化的,所以有用户的长期兴趣和短期兴趣之分,并且长期兴趣和短期兴趣对协同过滤的影响也会不同。因而本文设计了一个能很好反映用户兴趣随时间变化的模型,这个模型能调整用户长期兴趣和短期兴趣的权重。实验表明加入了用户时间上下文信息之后的协同过滤算法在推荐准确度上要优于传统的协同过滤算法。本论文同时证明了用户信任信息也是一种非常重要的信息。现实生活中,当我们需要向一些人寻求意见的时候,我们往往会去寻找那些与自己兴趣相似的用户。另一方面,这个兴趣相似的用户是不是一个值得信任的人也是需要衡量的。在本文中,我们认为信任也是可以被计算的,在这一基础上我们建立了一个计算用户信任值的信任模型。我们将这种信任模型融合到传统的协同过滤算法之中。实验证明这种方法在推荐准确度上得到了提高。最后,我们设计了将上面两种用户上下文信息混合在一起的混合推荐算法。利用常见的加权混合方式来将这两种上下文信息混合到传统协同过滤算法之中。实验证明同时考虑多种上下文信息要比单独考虑一种上下文信息效果更好。
【作者】杨旭;
【导师】赫枫龄;
【作者基本信息】吉林大学,计算机应用技术,2014,硕士
【关键词】推荐系统;协同过滤;信任模型;时间模型;上下文信息;

【参考文献】
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