【摘 要】
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现代网络信息技术的快速迭代更新,使得信息流量增长迅猛。当前消费者很难从庞大的商品信息中找到符合自己的商品。推荐系统针对此问题被提出,并且诸多学者考虑了不同因素对推荐算法进行改进。之后提出传统的矩阵分解算法从用户和商品之间的交互行为挖掘出商品和用户之间隐含的关系。但是,传统的矩阵分解技术也有先天性的不足。基于矩阵分解的评分预测算法更多的关注商品和用户之间隐含的关系,而忽略其他因素对评分预测的影响。本
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现代网络信息技术的快速迭代更新,使得信息流量增长迅猛。当前消费者很难从庞大的商品信息中找到符合自己的商品。推荐系统针对此问题被提出,并且诸多学者考虑了不同因素对推荐算法进行改进。之后提出传统的矩阵分解算法从用户和商品之间的交互行为挖掘出商品和用户之间隐含的关系。但是,传统的矩阵分解技术也有先天性的不足。基于矩阵分解的评分预测算法更多的关注商品和用户之间隐含的关系,而忽略其他因素对评分预测的影响。本文在传统的矩阵分解算法基础上结合前景理论,并添加商品历史评分因素、历史评分数量以及用户自身偏好的影响,对算法进行改进。首先,通过统计分析用户购买商品的行为数据,得出了商品的历史评分对用户评分的影响规律,通过前景理论的损失规避效应描述该影响规律。其次,分析商品历史评分数量对用户决策购买的影响,并且通过回归分析,拟合出相应的规律曲线。再次,将商品历史评分因素和商品历史评分数量与基于偏置项的矩阵分解模型相结合,并且分析了在这两个因素的影响下对商品推荐的影响。最终,本文通过实验验证了考虑商品历史评分因素和商品历史评分数量的评分预测算法,评分预测结果准确率高于传统矩阵分解模型。
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