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《基于稀缺性和冷啟動問題的個性化協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。
1、學校代碼：10036碩士學位論文基于稀缺性和冷啟動問題的個性化協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)研究培養(yǎng)單位：信息學院專業(yè)名稱：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學研究方向：金融信息化和現(xiàn)代服務業(yè)方向作者：何亮指導教師：趙星秋論文日期：二。一三年五月乎一聲～易一貿(mào)一節(jié)刪爹一l∥卜吖矽時榭～，、，0。+o二，j．。。，．，一．．rr一”‘一瓢％匣．，、鬈，，。=．‰-IL．．奪。爹¨1．《嗲I=UPersonalizedcollaborativefilteringrecommendationsystemresearchbasedonScarcityandcoldstar
2、tproblem學位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學位論文，是本人在導師的指導下，獨立進行研究工作所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品成果。對本文所涉及的研究工作做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式標明。本人完全意識到本聲明的法律責任由本人承擔。特此聲明，，．／一學位論文作者簽名彳川、記2。侈年鄉(xiāng)月弓)日學位論文版權(quán)使用授權(quán)書本人完全了解對外經(jīng)濟貿(mào)易大學關于收集、保存、使用學位論文的規(guī)定，同意如下各項內(nèi)容：按照學校要求提交學位論文的印刷本和電子版本；學校
3、有權(quán)保存學位論文的印刷本和電子版，并采用影印、縮印、掃描、數(shù)字化或其它手段保存論文；學校有權(quán)提供目錄檢索以及提供本學位論文全文或部分的閱覽服務；學校有權(quán)按照有關規(guī)定向國家有關部門或者機構(gòu)送交論文；學校可以采用影印、縮印或者其它方式合理使用學位論文，或?qū)W位論文的內(nèi)容編入相關數(shù)據(jù)庫供檢索；保密的學位論文在解密后遵守此規(guī)定。學位論文作者簽名：“17’1、彳雹，口、一—7一導師簽名：Z。f多年歲月弓fEl。鄉(xiāng)9
4、；年F其弓fEt摘要隨著電子商務的快速發(fā)展，電子商務推薦系統(tǒng)為用戶和企業(yè)帶來了很大的便利，協(xié)同過濾推薦是電子商務推薦系統(tǒng)
5、中應用最廣泛的個性化推薦技術(shù)。但是網(wǎng)站信息量的激增，如用戶數(shù)量的增加和網(wǎng)站商品種類和數(shù)量的快速增長對推薦系統(tǒng)產(chǎn)生了嚴重影響，使得協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)為用戶推薦出來的商品誤差較大，目前協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)中存在的稀缺性和冷啟動問題嚴重影響著推薦商品的準確性。本文首先對電子商務推薦系統(tǒng)進行了研究，對其中的輸入模塊，預測引擎，輸出模塊詳細闡述了內(nèi)容。然后對電子商務推薦系統(tǒng)中應用最為成功的協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)進行了介紹和分析，詳細介紹了協(xié)同過濾推薦算法的原理，并指出了協(xié)同過濾推薦在應用的過程中出現(xiàn)的問題，對其中的稀缺性和冷啟動問題進行了研究，并
6、針對稀缺性和冷啟動問題提出了屬性相似性算法，分別針對用戶的屬性特征和商品的屬性特征，將用戶的相似性和商品的相似性作為參數(shù)，通過實驗得出了屬性相似性算法在協(xié)同過濾推薦過程中降低了誤差，證明了算法的合理性。在協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)設計上，以電影商品為例，在MyEclipse平臺上設計了個性化協(xié)同過濾電影推薦系統(tǒng)。關鍵詞：稀缺性，冷啟動，相似性，協(xié)同過濾AbstractWiththerapiddevelopmentofe-commerce，e-commercerecommendationsystemforusersandbusincss
7、estobringalotofconvenience，collaborativefilteringrecommendationisthemostwidelyusede-commercerecommendationsystemforpersonalizedrecommendationtechnology．Butthewebsiteinformativesurge,suchastheincreaseinthenumberofusersandtherapidgrowthofthenumberofspeciesofthewebsit
8、ecommoditiesrecommendationsystemseriouslyaffected，makingcollaborativefilteringrecommendationsystemisrecommendedforusersofthecommodityerrorislarger,existingcollaborativefilteringrecommendationsystemscarcityandcoldstartproblemsseriouslyaffecttheaccuracyoftherecommend
9、edproduct．First，thepapermadealotofresearchinE．commercerecommendationsystem，itelaboratedonthecontentsoftheinputmodule,thepredictionengineandoutput
