基于异构信息网络的协同过滤推荐技术研究

基于异构信息网络的协同过滤推荐技术研究

作者:师大云端图书馆 时间:2021-06-30 分类:参考文献 喜欢:1809
师大云端图书馆

【摘要】随着电子商务中信息过载问题的日益严重,协同过滤推荐技术逐渐被广泛关注及研究。然而推荐系统中的信息资源具有动态复杂的特性,协同过滤推荐技术仍面临着一些关键问题。近年来,基于网络结构的推荐技术研究逐渐受到学者们的关注。异构信息网络成为一个活跃的研究领域,其模型中包含更多对象之间的关系和语义信息,表达更丰富,为研究推荐技术提供了一个新的解决方案。本文深入研究了协同过滤推荐技术和异构信息网络的相关内容,介绍了本文的研究思路,提出基于异构信息网络的协同过滤推荐技术的研究框架,针对协同过滤推荐技术面临的关键问题,明确本文的研究内容。具体包括以下几项工作:(1)从信息网络的角度出发,综合多维度的信息构建异构推荐网络模型,通过链接的关联特性预测用户对项目的兴趣程度,并动态更新推荐网络,实现最终预测,生成推荐结果,有效改善数据稀疏性和可扩展性问题,提高了推荐的效果。(2)针对数据稀疏性以及用户行为随机性等问题,从相似性度量标准出发,提出根据当前数据环境动态生成相似度影响因子修正相似性度量,在此基础上,实现综合用户和项目维度的协同过滤推荐,提升算法推荐结果的精确性。(3)讨论真实网络与预测网络间的交互问题,提出基于异构信息网络的协同过滤推荐算法,根据真实网络中实时的用户行为数据及预测结果更新异构推荐网络,通过动态生成相似度影响因子来自适应修正近邻关系,采用基于异构信息网络的推荐算法实现推荐,该方法能够适用于大规模、动态更新的真实网络,且具有较强的灵活性。本文选用数据集MovieLens对文中所提出的算法完成实验,并对实验数据进行分析,验证了本文所提方法的准确性和有效性。
【作者】冒九妹;
【导师】崔志明;
【作者基本信息】苏州大学,管理科学与工程,2014,硕士
【关键词】协同过滤;异构信息网络;相似性度量;推荐网络;

【参考文献】
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