【摘 要】
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伴随互联网的飞速发展,网络上的资源日益增多,并呈现出爆炸式的增长态势。丰富的信息带给我们便利的同时,也使得信息的精确查找变得越发困难。我们已正式步入了“信息过载”
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伴随互联网的飞速发展,网络上的资源日益增多,并呈现出爆炸式的增长态势。丰富的信息带给我们便利的同时,也使得信息的精确查找变得越发困难。我们已正式步入了“信息过载”的时代,在这样的背景下,推荐系统作为有效解决此问题的手段受到了越来越多的关注。推荐系统是一种新型的专家系统,它通过分析用户的历史行为,帮助用户查找其可能感兴趣的事物,最后经过一定的筛选排序将推荐结果反馈给用户。虽然目前推荐算法已经被应用到很多领域,但发展还并不完善,现实应用中仍然存在推荐精度不高、冷启动、数据稀疏性严重以及推荐实时性差等问题。在这种情况下,使用单一的推荐算法已经显得捉襟见肘,而能够将各推荐算法融合取长补短的混合推荐算法成为发展的必然趋势。为了有效解决推荐精度低的问题,本文以基础推荐算法知识为基础,以混合推荐算法为研究对象,以提高推荐精度为目的,进行了如下的工作:1.研究并归纳了现有的混合推荐算法,并从中选定加权混合推荐算法作为研究重点。2.为了更智能的确定加权混合推荐算法中的加权系数,同时优化推荐算法的多个指标,引入了自然计算中的多目标优化遗传算法,在此基础上实现了新的加权混合推荐算法。3.在Movie Lens公开数据集上,对所涉及的传统的协同过滤推荐算法及新的加权混合推荐算法进行了测试,实验表明新的加权混合推荐算法在准确率与召回率两个指标上获得了明显提升,从而验证了算法思路的正确性。4.针对IT书籍遴选困难的问题,本文基于LAMP环境搭建了一个简易的IT书籍推荐系统。通过用户满意度调查,证明此推荐系统在IT书籍遴选方面能够提供有效的帮助。5.针对本文设计的简易IT书籍推荐系统在实际应用中遇到的问题,提出了改进方案。
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