【摘 要】
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近年来,由于经济和互联网的高速发展,出现了“数据爆炸”现象,造成了信息过载,由此引出了推荐系统。本文主要针对推荐系统中基于用户的协同过滤（user-CF）算法进行改进。首先,学习了一些较成熟的推荐算法,对各个算法的研究思路及优缺点分别进行概述。其次,针对user-CF算法中用户冷启动的问题,建立基于用户画像的相似度计算模型。最后,针对用户-评分矩阵高维稀疏的问题,建立基于内容的推荐与user-CF
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近年来,由于经济和互联网的高速发展,出现了“数据爆炸”现象,造成了信息过载,由此引出了推荐系统。本文主要针对推荐系统中基于用户的协同过滤（user-CF）算法进行改进。首先,学习了一些较成熟的推荐算法,对各个算法的研究思路及优缺点分别进行概述。其次,针对user-CF算法中用户冷启动的问题,建立基于用户画像的相似度计算模型。最后,针对用户-评分矩阵高维稀疏的问题,建立基于内容的推荐与user-CF混合推荐模型,将项目转化项目特征。本文使用五折交叉法在Movie Lens-100k数据集上实验,推荐形式为预测评分,根据准确性指标MAE和RMSE验证可行性。在实验部分,首先实现了经典user-CF算法。探究不同相似用户数6)对推荐效果的影响,发现当6)=20时能达到较好效果,令该实验结果为对照组。其次,实现了基于用户画像的相似度计算模型,比较推荐电影名称和推荐电影特征时的预测准确性。与对照组相比,当推荐电影名称时结果稍差,当推荐电影特征时结果明显更好,证明了该算法的可行性。最后,实现了基于内容的推荐与user-CF混合模型,尝试了余弦、Pearson、Manhattan距离、Canberra距离、Kendall等相似度方法,不同相似度下的推荐结果的准确度几乎都好于对照组,证明了该算法的可行性。除此以外,通过比较多种相似度下的推荐结果,总结各公式的适用场景
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