【摘 要】
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伴随大数据时代的到来,人们每天面临着海量数字信息,信息过载问题日益严重。传统的获取信息的方式是传统的门户网站和通过搜索引擎主动搜索,这已经不能及时满足人们对有效信
【出 处】
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华北电力大学(北京) 华北电力大学
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伴随大数据时代的到来,人们每天面临着海量数字信息,信息过载问题日益严重。传统的获取信息的方式是传统的门户网站和通过搜索引擎主动搜索,这已经不能及时满足人们对有效信息的获取。推荐系统的出现和发展带来了获取信息方式的改变。最初的推荐技术被用在电子商务网站中,如亚马逊,淘宝网的购物推荐。随着Web发展,推荐技术被用到新闻,视频,音乐,问答等各种Web应用中,帮助人们从海量信息中及时获取所需信息。随着网络中推荐应用越来越广泛,推荐算法的研究也在逐渐深入。学术界研究最多的是协同过滤算法,包括基于记忆的方法,如基于用户的KNN算法,基于物品KNN算法等,基于模型的方法,比如矩阵分解MF算法,SVD++算法,基于社交因素约束的矩阵分解(SocailRegular-FM)算法等。单一模型及其变种的研究很多而且成熟。改进模型的研究仍为今后研究重点。但是,单一的模型算法仅仅能抓住函数假设空间的部分特征,混合几种模型来做推荐的研究方向越来越受重视。本课题对以上单个模型和模型混合技术均做出了研究。本课题的主要工作如下,我们对已有基础模型做出研究和实现,将代码组合起来最终实现一推荐引擎库,我们称为JRSLib库。课题改进利用辅助信息改进了物品相似度公式。社交因素越来越被推荐系统重视,课题对基于社交因素约束模型做出研究,之后提出了基于社交兴趣组约束的模型,通过概率潜语义分析模型(PLSA)学习兴趣组,使兴趣组内的成员的兴趣向量尽可能的相似。对模型混合技术,线性回归和梯度提升决策树(GBDT)做出研究,分析了混合模型的优势,比较了模型混合后与单一模型推荐效果。课题最后设计和实现了个性化移动新闻推荐原型系统,将推荐系统算法在文本推荐领域做出具体应用。
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