【摘 要】
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21世纪是信息时代,面对各种各样的数据,人们对于信息的选择与要求也越来越严格,既要求是自己想要的信息又要求获得的信息是准确的,因此推荐系统的研究显得格外重要.推荐系统可以有效的帮助用户找到自己需要并且准确率高的信息,节省用户的搜索时间,同时提高用户的体验感.然而现阶段的推荐系统在算法的研究上也出现了许多问题,例如为用户推荐信息的准确率低,误推荐损失大,流行度低的项目很少被推荐等,使得推荐系统算法成
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21世纪是信息时代,面对各种各样的数据,人们对于信息的选择与要求也越来越严格,既要求是自己想要的信息又要求获得的信息是准确的,因此推荐系统的研究显得格外重要.推荐系统可以有效的帮助用户找到自己需要并且准确率高的信息,节省用户的搜索时间,同时提高用户的体验感.然而现阶段的推荐系统在算法的研究上也出现了许多问题,例如为用户推荐信息的准确率低,误推荐损失大,流行度低的项目很少被推荐等,使得推荐系统算法成为当代研究的热点之一.在大数据时代背景下,三支决策在处理推荐系统的推荐决策方面有着非常大的作用.为减少误推荐损失,本文将推荐系统与三支决策相结合,提出基于项目的三支决策推荐系统和基于用户的三支决策推荐系统.对于推荐系统很少推荐流行度低的项目的问题,本文将项目流行度与误推荐损失联系起来,提出基于动态损失函数的三支决策推荐系统.本文主要研究工作如下:（1）提出了基于项目和用户的三支决策推荐系统及对应的推荐算法.将三支决策思想引入推荐系统,改变了原有的推荐与不推荐两种结果,增加了延迟推荐的决策,减少了推荐系统的误推荐损失.在Movielens-1M的经典数据集上的实验结果表明,该算法的误推荐损失相较于传统的推荐算法和二支决策推荐算法有明显的减少,且提高了推荐系统的准确率、召回率、覆盖率和F1值,推荐性能明显提高.（2）引入项目流行度,提出基于动态损失函数的三支决策推荐系统.将项目流行度与损失函数建立联系,引入了动态损失函数,提出了基于动态损失函数的三支决策推荐系统,并给出了相应的推荐算法.进一步定义了随项目流行度变化的误推荐损失,解决了推荐系统很少推荐流行度低的项目的问题.在Movielens-1M的经典数据上的实验结果表明,该算法的误推荐损失相较于传统推荐算法、二支推荐算法、三支推荐算法以及基于动态损失函数的二支决策推荐算法有明显的减少,推荐的准确率、召回率、F1值有很明显的改观,特别是覆盖率的提高表明该推荐系统算法推荐的项目覆盖了大部分,使得流行度低的项目得以被推荐.
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