【摘 要】
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随着网络与信息技术的飞速发展,互联网为用户提供越来越多的信息和服务,但是随之而来的是Web用户面临的信息超载问题日趋严重。面对海量的网络资源,推荐系统能够及时跟踪用户
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随着网络与信息技术的飞速发展,互联网为用户提供越来越多的信息和服务,但是随之而来的是Web用户面临的信息超载问题日趋严重。面对海量的网络资源,推荐系统能够及时跟踪用户的需求变化来自动调整信息服务的方式和内容,是一种极具潜力的解决信息超载的个性化服务技术。协同过滤技术是推荐系统中最广泛使用和最成功的技术之一,在理论研究和实践中都取得了快速的发展。但是随着用户数量和系统规模的不断扩大,协同过滤推荐技术将面临严重的数据稀疏性、超高维、冷启动和扩展性等方面的挑战。本文应用数据挖掘系统中的聚类算法解决传统协同过滤算法的稀疏性问题,并提出了一种基于用户聚类和基于项目聚类的混合协同过滤算法。主要研究成果如下:
本文首先分析了协同过滤算法中存在的稀疏性问题,并给出了目前解决这一问题的三种技术,并着重分析了其中的聚类技术,接着在研究了以前的专家学者们解决稀疏性问题上取得的成果的基础上提出了一种新的基于用户聚类和基于项目聚类的协同过滤算法。该算法首先在原始的用户.项目原始评分矩阵上基于用户进行聚类,随后在聚类形成的用户簇中根据其他相关用户的评分对未评分项的分值进行预测,在得到一个预填充了平滑值的未知项、有效缓解了数据稀疏性问题的用户-项目评分矩阵上再次基于项目聚类,并在聚类的过程中使用改进的Pearson相关系数算法计算项目之间的相似度,最后在得到的项目簇中为用户产生推荐。实验对MovieLens数据集进行了测试,证明该算法比原有的协同过滤算法在精确度上有明显的提高,对目前的协同过滤技术研究有一定的参考价值。
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