【摘 要】
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随着网络信息技术的快速发展,信息过载成为大数据时代的一个普遍问题,推荐系统（Recommendation Systems）在解决信息过载问题上发挥着至关重要的作用。但网络上可访问的数据量急速增长导致数据稀疏问题,这意味着明确的评分反馈并不总是可用的,而且主流的推荐算法都忽略了近期偏好对用户相似性以及推荐结果排名的影响。这些问题都成为了影响协同过滤（Collaborative Filtering）推
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随着网络信息技术的快速发展,信息过载成为大数据时代的一个普遍问题,推荐系统（Recommendation Systems）在解决信息过载问题上发挥着至关重要的作用。但网络上可访问的数据量急速增长导致数据稀疏问题,这意味着明确的评分反馈并不总是可用的,而且主流的推荐算法都忽略了近期偏好对用户相似性以及推荐结果排名的影响。这些问题都成为了影响协同过滤（Collaborative Filtering）推荐算法推荐精度的因素。本文基于以上问题进行了深入研究,考虑与用户相关的更多信息,包括用户间的非联合评分项、项目在消费时的顺序或用户与项目之间的整个交互模式等,对协同过滤推荐算法的用户相似性计算以及矩阵分解方法进行改进。论文研究的主要内容如下:（1）对推荐系统的基本原理、分类进行了详细的阐述,并对传统相似性算法以及矩阵分解方法深入分析,研究了基于模型的协同过滤推荐算法的特点,并以此为根据给出了矩阵分解模型的基本求解流程。（2）针对传统协同过滤推荐方法中用户评分信息密度稀疏导致推荐准确度不高的问题,提出一种基于KL散度的概率矩阵分解推荐算法。该算法首先综合用户间的联合评分项以及非联合评分项,利用KL散度得到相似用户排名,使得相似用户间的特征向量更加接近。并在概率矩阵分解过程中维持这种关系,从而提高模型的预测精度。（3）针对用户评分信息密度稀疏以及推荐结果排序问题,提出一种基于最长公共子序列的深度神经网络矩阵分解推荐算法。该算法将用户信息作为类序列,采用最长公共子序列算法寻找相似用户,让近期更符合用户兴趣的推荐结果出现在更靠前的位置,使得相似用户间的隐藏特征向量更加接近。并在运用深度神经网络学习用户和项目之间的隐藏特征时结合相似用户,进一步提高模型的预测精度。最后在MovieLens 1M和Epinions数据集上进行对比实验,实验结果表明本文所提出的两种基于矩阵分解的协同过滤推荐算法在各项性能指标上均表现优秀,充分验证了本文所提出的算法在稀疏数据集上推荐效果的有效性。图[19]表[7]参[75]
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