学位论文之电子商务推荐系统中协同过滤技术的研究(pdf 65页)

学位论文之电子商务推荐系统中协同过滤技术的研究内容提要：
个性化推荐系统在电子商务领域具有良好的应用前景，是电子商务技术中
重要的研究内容。推荐系统通过预测用户的喜好对用户做出推荐，为用户进行
信息过滤。协同过滤是经常被采用的解决信息过载问题的方法，是个性化推荐
的主要方法之一。传统的协同过滤主要存在着：精确性、数据稀疏与冷启动的
问题。
本文首先介绍了电子商务与电子商务中个性化推荐的相关概念，接着对传
统协同过滤方法中存在的问题进行进一步的分析，在分析的基础上，对传统协
同过滤方法提出相应的改进方法。
传统协同过滤算法在构建用户评估矩阵时，对用户未评分的项目简单填充
固定值。本文利用电子商务系统中商品属于不同层次的特点，通过计算商品所
属层次的RF／IRF值，将RF／IRF值高层次中商品填入特定值。从而在一定程度
上解决数据稀疏性和冷启动问题。通过对传统协同过滤项目推荐公式的扩展，
不再局限于最近邻居用户对某个商品的评价，而是将所有用户评价整体考虑到
推荐当中。对于协同过滤技术面临的扩展性问题，对Sarwar等人提出的基于奇
异值分解的协同过滤进行改进。最后通过实验，分析新提出的算法在各个评价
指标上的表现。
本文还将新提出的算法应用到实际的环境中，在江西省新华书店的基于
Agent的个性化出版物信息服务系统的课题中使用该算法。
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