【摘 要】
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随着信息技术的突飞猛进,互联网已成为人们生活生产不可或缺的一部分,而电子商务以其便捷实惠的优点吸引了全球各行各业各个年龄的人,网络交易已成为大众的交易方式。面对信
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随着信息技术的突飞猛进,互联网已成为人们生活生产不可或缺的一部分,而电子商务以其便捷实惠的优点吸引了全球各行各业各个年龄的人,网络交易已成为大众的交易方式。面对信息膨胀的情况,为用户提供有效的推荐成为用户与商家双赢的重要途径,因此推荐系统在电子商务领域的应用具有重要作用与广阔前景。本文主要研究内容如下:(1)数据是信息时代的重要元素,哈希学习是一种分析和挖掘数据的有效策略。本文将哈希学习与传统的协同过滤算法结合,提出了基于哈希学习的推荐方法。哈希学习通过投影阶段与量化阶段这两步骤处理数据,将原始空间中的数据映射到哈希二进制码空间,能有效地降低数据存储空间。本文通过两步骤哈希学习策略利用主成分分析(PCA)对原数据进行降维,再运用k-means聚类量化;之后运用协同过滤计算推荐项的预测评分,形成一个商品推荐列表,将推荐列表中的前N项作为最终的推荐项呈现给用户。本文以命中率(HR)与平均命中等级倒数(ARHR)作为推荐的评价方式,实验表明该方法能够有效地进行个性化推荐;(2)哈希学习中通常使用Hamming距离度量相似性,考虑到保持数据在原始空间的相似性结构,本文分析对比了 Hamming距离与二进制码对应实值的Manhattan距离dr对量化后的数据进行度量时的差异,说明了采用Manhattan距离的可行性,并通过数据实验证明采用dr比传统推荐系统中采用的余弦相似性及皮尔逊相关系数度量相似性的时间复杂度更低。(3)本文提出了在隐性反馈数据上改进基于哈希推荐算法的方式,实验表明该方法可以提升原算法在隐性反馈数据上的推荐效果。
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