【摘 要】
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协同过滤算法在电子商务中是一种有效推荐项目或服务的方法,比如天猫,亚马逊等平台.推荐算法的主要目的是提高推荐精度的同时,使用户快速地发现心仪的项目.研究发现,信息过载、信息过期、有效信息稀少等因素是导致推荐不准确的重要因素.为了更好找到用户感兴趣的项目,本文以提高推荐精度为目标,通过引入取整的遗忘函数模拟兴趣随时间的变化规律并解决信息过期问题.此外,通过多层网络动态聚类模型深度挖掘有效信息解决信息
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协同过滤算法在电子商务中是一种有效推荐项目或服务的方法,比如天猫,亚马逊等平台.推荐算法的主要目的是提高推荐精度的同时,使用户快速地发现心仪的项目.研究发现,信息过载、信息过期、有效信息稀少等因素是导致推荐不准确的重要因素.为了更好找到用户感兴趣的项目,本文以提高推荐精度为目标,通过引入取整的遗忘函数模拟兴趣随时间的变化规律并解决信息过期问题.此外,通过多层网络动态聚类模型深度挖掘有效信息解决信息稀少和信息过期问题.(1)基于用户兴趣社区的个性化动态推荐算法.随着时间的流逝,用户兴趣渐渐发生变化.和近期的信息相比,过时的信息对用户目前兴趣的影响微弱,但合理地利用这些过期信息可以降低数据的稀疏度进而提高推荐精度.基于此,本章提出一种基于用户兴趣社区的个性化推荐算法.该算法较好反映了兴趣随时间的变化规律及其对推荐精度的影响.首先,我们建立一个新的原始的评分矩阵,将取整的遗忘函数融入评分矩阵.其次,利用差分方程组将高相似度的用户或项目聚到相同社区并且给出了该聚类算法的Lyapunov稳定性分析.最后,通过计算相似度,实时预测未知的信息.在各个真实数据集上进行大量的实验,不同的评价指标都证明了该算法的有效性.(2)基于多层网络动态聚类的协同过滤推荐算法.互联网经济飞速发展,推荐算法吸引着越来越多的学者投入其中.传统的推荐算法有的仅仅依赖用户对项目的评分信息,有的结合属性信息考虑,但大部分从单层网络的角度去推荐,破坏了数据原有的层次结构,致使矩阵稀疏,时效性差,推荐不准确.为了解决这些问题,进一步提高推荐算法的准确率,本文提出了多层网络动态聚类推荐算法.首先,利用用户的属性特征构建用户网络;并利用项目属性特征建立项目网络.层内利用属性权重连接,层间结合时间和评分信息的新评分连接,这样就建立一个融合属性、时间和评分的多层网络.其次,提出基于该多层网络动态的聚类算法,将用户分为几个社区,在每个社区中计算用户之间的相似度.最后,基于协同过滤算法,进行Top-N推荐.在MovieLens集进行了大量的仿真实验,与多种已有较优的算法进行对比,实验结果证明了该算法的有效性.
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