文档介绍：硕士学位论文三卫级晡逶够彳砒Ⅵ中国科学技术大学务推荐系统数据稀疏性问题研究尘跋禄谙嗨贫热诤系牡缱由、摊あ作者姓名:学科专业:导师姓名:完成时间:张丽君管理科学与工程二一二年五月
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&色军签字日期:趁ǎ禾』』中国科学技术大学学位论文原创性声明中国科学技术大学学位论文授权使用声明作者签名:弦虱垂口保密!D本人声明所呈交的学位论文,是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。除已特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含任何他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名:作为申请学位的条件之一,学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥有学位论文的部分使用权,即:学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅,可以将学位论文编入《中国学位论文全文数据库》等有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相恢隆保密的学位论文在解密后也遵守此规定。函公开导师签名:
摘要随着电子商务网站的发展壮大,如何快速搜索顾客需要的产品信息成为一个难题,由于推荐系统可以将信息主动推送给顾客,所以推荐系统在电子商务网站的成功应用促进了电子商务的迸一步发展。关于推荐系统的学术研究一直是数据挖掘领域的一个热点,并产生了很多研究成果形成有效的推荐算法,像基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于规则的推荐、基于人口统计信息的推荐、基于效用的推荐、基于知识的推荐和混合推荐,这些方法各有千秋,其中要属协同过滤推荐的应用最为成功,并且关于这一推荐算法的研究也是最多的。但是随着电子商务的迅猛发展,协同过滤推荐系统也面临着一些难以避免的瓶颈问题,包括数据稀疏性问题、冷启动问题、规模性问题、推荐实时性问题和隐私安全性问题,而冷启动问题事实上就是数据稀疏性问题的升级,当系统刚刚上线使用时都会面临冷启动问题,所以数据稀疏性问题是协同过滤推荐系统的一个研究热点。本文也是针对协同过滤推荐系统的数据稀疏性问题提出了一个改进算法,即基于和嗨贫热诤系男送萍简记为K孀臰时代的到来,社交网站也如火如茶的发展起来,标签某晒ττ谜窃从诿味书签网站甶甎难杆俜⒄埂1狙芯空且陨缃煌咀魑Q芯勘尘埃可收集的标签畔⒆魑2钩洌档褪菹∈栊缘挠跋欤岣咄萍龅闹柿俊畔⒓扑阌没в氡昵┲涞南喙囟炔⒔⒂没В昵┫喙囟染卣螅⒕荽思扑用户之间基于畔⒌南嗨贫龋俳饬街窒嗨贫热诤系玫阶酆舷嗨贫龋詈根据这个综合相似度进行协同过滤推荐。文章最后给出了具体的实验设计,并以魑F兰郾曜迹笛榻峁っ髁薈惴苡行岣咄萍龅木ǘ取电子商务推荐系统协同过滤稀疏性社交网站算法算法首先对收集的标签腥ピ朐ご恚玫饺让疟昵┘希然后再根据改进的词根还原算法进行标签聚类处理,得到聚类的标签集合。然后根据传统协同过推荐算法计算用户之间基于信息的相似度,然后再利用关键词:
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